Cuando comenzó Benchling, los inversionistas de software no se apresuraban a financiar portátiles digitales en la nube y no estaban familiarizados con los espacios problemáticos de la biotecnología. Eso hizo que los días iniciales fueran especialmente difíciles, pero finalmente empujó a Sajith Wickramasekara y al cofundador Ashu Singhal a permanecer concentrados en la ingeniería y el desarrollo de productos.
El trabajo duro no fue injustificado; Wickramasekara sabía que había algo allí. En la escuela secundaria y la universidad, pasó su tiempo fuera de clase trabajando en laboratorios de investigación. Y con el tiempo, se había vuelto cada vez más cauteloso sobre cuánto depende la industria de I+D de los bolígrafos y el papel.
Si bien la mayoría de los inversionistas no entendieron lo que estaba resolviendo Benchling y cuán grande podría ser la oportunidad, Paul Graham de Y Combinator sí lo hizo y se convirtió en el primero en respaldar a la compañía.
El resto es historia. Desde entonces, Benchling ha recaudado más de US$ 400 millones de Andreessen Horowitz, Menlo Ventures y Altimeter Capital, y está valorado en más de US$ 6 mil millones en su última ronda de financiación.
Recientemente, hablé con Wickramasekara, quien lidera el equipo de 700 personas de Benchling como director general, para obtener más información sobre la historia de crecimiento de Benchling. En nuestra conversación, comparte cómo el equipo aseguró su primer cliente, la forma en que piensa sobre el ajuste del producto al mercado como un estado en evolución y las estrategias que usó para hacer crecer la empresa de una idea de nicho a una empresa multimillonaria.
Steven Li: Comenzaste a crear software desde una edad temprana y continuaste persiguiendo esa pasión al estudiar Ciencias de la Computación en el MIT antes de abandonar. Teniendo en cuenta todos los diferentes caminos que podría haber tomado, ¿cómo decidió pasar un viaje de más de 10 años creando software para las ciencias de la vida?
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Muchas empresas e industrias dicen que están cambiando el mundo, pero la biología realmente puede transformar la vida tal como la conocemos, desde los medicamentos que tomamos hasta los cultivos que cultivamos y los artículos para el hogar de los que dependemos. Pero la biología también es extremadamente compleja y desordenada.
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Crecí programando y estudié Ciencias de la Computación, pero me entusiasmé con las posibilidades y el impacto de la Biología. Quería seguir una carrera en biotecnología. Fue el contraste entre trabajar en ciencia y software lo que llevó a Benchling.
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En mi vida como ingeniero de software, tuve herramientas potentes, fáciles de usar y de rápida evolución que me ayudaron a trabajar sin problemas con otros desarrolladores. Podríamos crear aplicaciones con amigos y traerlas al mundo de la noche a la mañana. En el software, el valor predeterminado es la colaboración. Por el contrario, en el laboratorio de Biología, donde estaba haciendo un trabajo posiblemente más impactante y complejo, todo lo que teníamos a nuestra disposición eran hojas de cálculo de Excel y cuadernos de papel. Trabajar juntos fue duro. El software podría haberse estado comiendo al resto del mundo, pero le había fallado a la ciencia.
En ese problema, vimos una oportunidad: crear software que no solo pudiera mantenerse al día con la nueva velocidad de la ciencia, sino también acelerarla.
Con esa tesis de acelerar la velocidad de la investigación científica, ¿cuál fue su primera idea sobre cómo Benchling podría hacer que eso sucediera? ¿Y eso cambió desde que escribiste las primeras líneas de código en 2012?
Benchling se inició con la visión de hacer de la investigación y el desarrollo lo que debe ser: un proceso de colaboración para convertir las ideas en progreso científico y mejorar la vida de las personas en todas partes. En los últimos años, con la pandemia, esta visión se ha sentido más urgente e importante que nunca.
Desde su lanzamiento en 2012, Benchling ha crecido hasta convertirse en una plataforma en la nube líder para I+D, reinventando el ciclo de vida de I+D al ofrecer una única fuente de información para los científicos y las organizaciones que lideran el futuro de la biotecnología. Más de 200.000 científicos de todo el mundo utilizan Benchling para realizar investigaciones de vanguardia y gestionar conjuntos de datos experimentales enormemente complejos.
Nuestra visión ha evolucionado con las necesidades de nuestros clientes durante la última década. Comenzamos sirviendo a científicos en la academia y hoy trabajamos con algunas de las organizaciones de I+D de Fortune 500 más grandes del mundo. Pasamos de las aplicaciones amadas por los usuarios finales a una fuente de verdad científica de misión crítica para equipos grandes. Cada empresa con la que trabajamos está haciendo ciencia única y nuestra plataforma es realmente configurable para cada cliente, por lo que el mismo producto se puede usar para todo, desde terapias de ARN hasta carnes cultivadas en laboratorio.
Otro cambio ha sido nuestra base de clientes. Si bien los productos biofarmacéuticos representan nuestro sector de clientes más grande, estamos viendo un gran crecimiento en los clientes que trabajan en agricultura, alimentos, materiales, productos químicos y bienes de consumo envasados. Dado que todas las industrias físicas adoptan productos de origen biológico, esperamos que este mercado crezca significativamente.
Paul Graham e Y Combinator respaldaron a Benchling en el verano de 2012 y, durante los siguientes tres años, usted y su equipo trabajaron en silencio hasta que levantaron una ronda semilla liderada por a16z. ¿Cómo fueron esos años?
Lo mantuvimos simple y enfocado en los primeros días: todos los que trabajaban en Benchling escribieron código y todos hablaron con los clientes. Todavía no habíamos puesto nuestra mirada en trabajar con grandes empresas. En cambio, nos enfocamos en construir herramientas que ganaran los corazones y las mentes de los científicos en la academia y la próxima generación de nuevas empresas de biotecnología. Esta conexión con nuestros clientes fue tan crítica para nuestro éxito y nuestra cultura en los primeros días como lo es hoy.
Los primeros clientes de una startup tienden a ser cruciales porque pueden ser una gran fuente de comentarios y usuarios leales a largo plazo que también recomiendan a sus amigos. ¿Quién fue el primer cliente que pagó de Benchling y cómo logró que el equipo los aceptara?
Un tema común con Benchling que comenzó en los primeros días es que los clientes comienzan a usar nuestro producto en un entorno académico de forma gratuita y luego, a menudo, se unen a una empresa y se llevan a Benchling con ellos. Así fue como conseguimos nuestro primer cliente, una empresa que realiza edición de genes, enfocada en medicamentos CRISPR.
Eso tiene sentido, aunque imagino que hay otros ciclos de ventas fuera de esta transición de la academia a la industria. ¿Puede explicarme cómo son los otros ciclos para conseguir una empresa en Benchling? Por ejemplo, ¿con qué partes interesadas es más importante conversar y quién en el equipo de Benchling interactuaría con esas partes interesadas en cada etapa del ciclo?
Los clientes acuden a nosotros con una I+D muy específica y compleja. En Benchling, tenemos algunas ventajas para ayudar rápidamente a los clientes a incorporarse o ver el valor de usar nuestra plataforma. Primero, muchos de los miembros de nuestro equipo provienen de antecedentes científicos y hablan el mismo idioma que nuestros clientes y conocen los puntos débiles que enfrentan nuestros clientes. En segundo lugar, operamos a una escala en la que hemos visto cómo operan muchas organizaciones de I+D diferentes y, por lo tanto, podemos brindar mejores prácticas a nuevos clientes en lo que respecta a modelos y procesos de datos.
Actualmente servimos a 22 de las 50 compañías biofarmacéuticas más grandes del mundo. Para las empresas de ese tamaño, una estrategia de crecimiento clave para nosotros es 'aterrizar y expandirse', lo que refleja el hecho de que una vez que los clientes adoptan nuestra nube de I+D y se dan cuenta de su valor, su uso a menudo crece orgánicamente, expandiéndose a través de casos de uso y equipos. Creemos que hemos creado un ciclo de crecimiento exitoso en el que cuanto más valor obtienen los clientes de nuestra Nube de I+D, más usuarios, casos de uso y equipos agregan.
En términos de partes interesadas clave, en las nuevas empresas de biotecnología generalmente hablamos con el director científico o incluso con el equipo fundador. En las empresas más grandes, trabajamos con líderes de I+D y sus colegas de TI.
En lo que se refiere a alcanzar la adecuación del producto al mercado y crecer más allá de ese punto, ¿cuáles son las tres estrategias principales que han sido fundamentales para que Benchling se convierta en la empresa que es hoy?
Nos centramos únicamente en la I+D biotecnológica y es por eso que tendremos éxito. Una cantidad asombrosa de la industria de I+D utiliza lápiz y papel, pero la revolución digital está ocurriendo a su alrededor. Los instrumentos y técnicas utilizados en el laboratorio también generan cada vez más datos. Esta industria necesita un software especialmente diseñado y de alta calidad que se adapte a sus flujos de trabajo. Los clientes comentan constantemente cuánto entiende Benchling las necesidades únicas de los investigadores biotecnológicos. Estamos profundizando un kilómetro y medio en investigación y desarrollo biotecnológico, no un kilómetro y medio de ancho, y nuestra profundidad de comprensión de la industria se nota.
Estamos obsesionados con el cliente. Pueden pasar de 5 a 10 años de investigación y desarrollo antes de que los productos de nuestros clientes lleguen al mercado. Es un trabajo desafiante y tiene una alta tasa de fracaso. Pero la recompensa son los productos transformadores que pueden mejorar drásticamente la vida. Eso es combustible para nuestro equipo. Todos en la organización dedican mucho tiempo a hablar con los clientes y nos asociamos estrechamente con ellos cuando construimos nuevas capacidades para asegurarnos de que tendrán un gran impacto en su trabajo.
La usabilidad debe estar en juego. Pero históricamente, este no ha sido el caso en biotecnología. Trajimos nuestro sesgo por un buen software y facilidad de uso para jugar en Benchling. En el momento en que comenzamos, la mayoría del software en un laboratorio tenía que ver con el cumplimiento y no era una experiencia agradable o placentera, especialmente en comparación con el software de consumo. Así que nos enfocamos en el diseño, con el objetivo de ser la primera pestaña que un científico abría cuando llegaba al laboratorio y la última pestaña que cerraba: el tipo de software en el que realmente disfrutaban trabajar todo el día y que agregaba valor real. El trabajo en un laboratorio es extremadamente desafiante y las probabilidades están en tu contra. Tener un software inteligente y fácil de usar que permita la colaboración puede marcar la diferencia en un gran avance.
¿Cuál es el mayor riesgo que ha asumido como director ejecutivo de Benchling y cómo funcionó?
Regalar software gratis a los académicos probablemente no tenga buen sentido comercial a primera vista. Los académicos normalmente no tienen mucho dinero. Y ellos eran nuestra principal audiencia al principio. Este riesgo terminó siendo una de nuestras mejores decisiones. Nos enfocamos en una gran experiencia para estos científicos académicos. El producto tenía que ser lo suficientemente bueno como para que lo adoptaran y lo difundieran entre sus colegas sin ventas ni marketing. Eventualmente, muchos de estos científicos se fueron a la industria y se llevaron Benchling con ellos, y así es como conseguimos nuestros primeros clientes.
¿Cómo son los próximos cinco años para Benchling y cómo necesitará adaptarse como CEO para hacer realidad esa visión?
La biotecnología está experimentando una explosión de datos debido a los instrumentos de próxima generación, la automatización robótica y las nuevas técnicas científicas. El problema con el alto rendimiento de datos es que luego tiene que dar sentido a estos datos. Apenas hemos arañado la superficie en términos de la aplicación de IA en biotecnología, y estaremos a la vanguardia en Benchling, ayudando a nuestros clientes a impulsar el impacto de I+D a partir de estos datos.
Tendremos que seguir ampliando nuestra nube de I+D, agregando herramientas más potentes sin que nuestro software sea demasiado difícil de entender o usar, un problema común con las plataformas en crecimiento. Y debemos hacerlo sin perder nuestro profundo enfoque en la biotecnología. Ha sido natural ampliar nuestras capacidades desde la investigación hasta el desarrollo y estamos explorando la expansión de soluciones hasta la fabricación.
Yo también tengo que seguir adaptándome. Eso significa nunca perder de vista las necesidades de nuestros clientes y equipo, comprender las tendencias que se avecinan y asegurarnos de contar con las personas y el apoyo adecuados para llevarlo a cabo.
*Con información de Forbes US.
