Métricas deep science: ¿Cómo definir métricas comerciales sin perder la esencia científica?

El primer reto a la hora de encontrar un equilibrio entre las métricas científicas y las comerciales en ciencia profunda es que miden realidades diferentes y generan incentivos opuestos. 

Veamos con ejemplos prácticos cómo se construye esta brecha.

Las métricas científicas como el h-index (valora el impacto de la producción de un investigador), el impacto de citas o el factor de impacto (del inglés impact factor) se suelen centrar en la productividad e influencia dentro de la comunidad investigadora, no se enfocan en vender productos o servicios. 

Existen herramientas como Web of Science o Scopus que agregan citas, tasas de publicación de artículos científicos, validación por pares o citas normalizadas para estimar el prestigio de una publicación, su rigor estadístico o las tasas de replicabilidad, pero no abordan el retorno de inversión (ROI) o la tracción de mercado. 

La lógica business es diferente a la de la científica, ya que en ella se analizan indicadores clave de desempeño (KPIs) como el ROI, el coste de adquisición de cliente (CAC), el valor de vida del cliente (LTV), los ingresos recurrentes mensuales (MRR) o la tasa de conversión. 

Este tipo de indicadores, entre otros, resultan esenciales porque marcan el flujo de caja, el tiempo de operatividad de una startup o su valoración en el mercado. 

Métricas como el time-to-market científico y el impacto económico de patentes pueden obligar a acelerar resultados y potenciar la monetización de la propiedad intelectual (IP). 

El conflicto surge cuando se usan métricas comerciales puras para evaluar proyectos de investigación y desarrollo (R&D) deep science. 

Ese escenario obliga a la ciencia a responder a tiempos y objetivos cortoplacistas que no encajan con los tiempos reales del método científico. 

Al mismo tiempo que se premian las decisiones que mejoran el resultado económico inmediato, puedes poner en peligro el rigor científico: simplificando experimentos, reduciendo controles o publicando resultados demasiado rápido. 

A ello se suma que la priorización de los indicadores comerciales puede estar invisibilizando resultados científicos valiosos que aún no tienen traducción directa en los ingresos, pero que pueden ser clave para el avance futuro. 

Así las cosas, la solución se encuentra en KPIs híbridos. Dominar este lenguaje híbrido es clave, especialmente en un contexto donde el ecosistema español en deep science se está posicionando como motor de la innovación industrial.

Este enfoque no es solo teórico: fondos de referencia en deep tech como el European Innovation Council (EIC) o Breakthrough Energy ya incorporan este tipo de métricas para evaluar proyectos donde el rigor científico y el potencial comercial deben avanzar en paralelo.

Los KPIs híbridos permiten equilibrar la ciencia y el negocio: traducen los resultados científicos en valor empresarial, sin sacrificar el rigor del método. 

 Fíjate en los siguientes ejemplos: 

• Science-to-business ratio (proporción ciencia-empresa): aunque no es se trata de una métrica consolidada, sino un concepto emergente, ayuda a medir la eficacia de la transformación del I+D en ingresos. Establece una relación entre resultados o output científicos, como patentes, papers o prototipos validados, con hitos de mercado, como licencias, acuerdos con pharma, etc. 

• Tasa de innovación validada: analiza cuántos experimentos o módulos tecnológicos superan criterios de validación científica rigurosa (reproducibilidad interna y y replicabilidad externa), y alcanzan un evento comercial claro como una prueba de concepto con cliente (PoC, del inglés Proof of Concept).

• Balanced scorecard científico-comercial o frameworks de gestión como OKR (objectives and key results): permiten traducir objetivos científicos en resultados clave medibles, funcionalmente equivalentes a KPIs híbridos, que alinean el avance en investigación hitos comerciales concretos. Por ejemplo, vinculan el objetivo de incrementar el rigor estadístico y de reproducibilidad con resultados clave de impacto económico de patentes o acuerdos como Horizon Europe. 

• Modelo SMART (acrónimo de Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound): los indicadores pueden adaptar esta metodología procurando que las métricas sean específicas, medibles y temporales, que no entren en conflicto con la integridad de la metodología académica y que se enmarquen dentro de los principios de buenas prácticas en innovación UNE-EN ISO 56002 o con la Ley de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación 14/2011. 

En resumen, los indicadores híbridos actúan vinculando el rigor científico y la reproducibilidad con el valor de la propiedad intelectual, asegurando una mayor valoración de la empresa y un mayor éxito en rondas de inversión.

El punto de partida para definir los KPIs deep science es la madurez tecnológica (TRL, del inglés Technology Readiness Levels) real del proyecto, y no el mercado, como ocurre en otros sectores. 

Para ello, es indispensable anclar cada KPI al estadio TRL correspondiente. No es lo mismo operar en TRL 3, en un momento en el que hay que demostrar viabilidad experimental, que en TRL 7, donde se valida en entorno operativo real. 

De la misma manera que el TRL se articula en 9 etapas, el proceso para definir las métricas también debe seguir una secuencialidad: 

• Primero: identificar qué pregunta científica queda respondida. 
• Después: traducir esa respuesta en un hito medible con una consecuencia comercial clara y con base en estándares científicos y de innovación.

Entre los errores frecuentes en el proceso de definición de métricas deep science hay dos fallos que requieren especial atención:

• Métricas que miden actividad y no progreso. Ocurre cuando los indicadores se centran en contabilizar experimentos realizados en vez de hipótesis validadas. 

KPIs que generan incentivos perversos. Un ejemplo de ello es premiar la velocidad de publicación sacrificando el rigor estadístico o la reproducibilidad.

Por aclarar todas estas cuestiones, presta atención a estos ejemplos concretos en función de la vertical de desarrollo: 

Antes de validar cualquier KPI comercial en deep science ten presentes estas 5 preguntas que pueden ayudarte a definirlo mejor: 

1. ¿La métrica está anclada a un TRL concreto?
2. ¿Es falsable científicamente?
3. ¿Tiene una consecuencia comercial clara?
4. ¿Respeta el ciclo real del experimento?
5. ¿Podría generar incentivos perversos?

A modo de conclusión, queremos enfatizar en que definir KPIs híbridos es más una capacidad organizacional que un ejercicio puntual. Asimismo, como te hemos explicado, la estrategia de definición de métricas comerciales en deep science debe ir adaptándose a la fase en la que se encuentre el proyecto. 

Aquí, el acompañamiento experto puede actuar, en cierta medida, como un KPI implícito: refleja la madurez de una organización para operar de manera simultánea y eficaz en un laboratorio y en el mercado de manera equilibrada y rentable. 

En Bolboreta Investiga te ayudamos, centrándonos en el project manager y el rigor científico, a diseñar un sistema de métricas adaptado al estadio TRL del proyecto, traduciendo ciencia en valor empresarial demostrable, al mismo tiempo que protegemos la integridad de tu hoja de ruta investigadora. 

Si te encuentras desarrollando un proyecto deep science, no dudes en contactar con nosotros para que te ayudemos a transformar el conocimiento científico en soluciones reales con impacto positivo.