Hur en akademisk partner kan hjälpa dig validera ditt startups produkt

Vetenskaplig validering är en avgörande stegsten för startups som syftar till att bygga ett framgångsrikt företag. Genom att rigoröst testa hypoteserna som deras produkter byggs på kan teknikorienterade grundare minimera risker, öka sin attraktionskraft för investerare, upprätthålla regelefterlevnad, främja kundförtroende och förbättra sina marknadsstrategier.

Men trots att det fungerar som en konkurrensfördel och som en demonstration av startups engagemang för att bygga kvalitetsprodukter, kan valideringsprocessen möta flera hinder. Detta kan hända på grund av brist på data, begränsade resurser och brist på expertis. Här är en sexstegsguide för startups för att öka sina chanser att lyckas med vetenskaplig validering av sin teknik, en nödvändig förutsättning för en självsäker produktlansering.

1. Definiera din teknik och målgrupp

Börja med en exakt definition av tekniken och dess föreslagna funktion. Om dina begrepp förblir otydliga, genomför en grundlig forskning på ämnet för att fastställa din förståelse av marknaden. Exakthet är avgörande, och att uppnå höga nivåer av precision i dina resultat skulle vara fördelaktigt för att gå vidare till nästa steg.

För att sammanställa de mest relevanta studierna för ditt projekt, börja med att fokusera på de som löser ett specifikt problem, och sedan dyka in i de olika aspekterna av ämnesrelaterade problem. Att genomföra tillförlitliga studier är en svår uppgift, med tanke på att det knappast finns en universell lösning på något specifikt problem. När du har identifierat några studier, behövs mer due diligence. Var beredd att kontrollera:

• Öppen källkod. Det låter dig kontrollera din idé med mindre ansträngning, vilket kommer att spara tid. Dessutom ger koden dig alla möjliga detaljer om de potentiella implementationerna, något som kan vara lätt att förbise på papper. Dessutom är detta ett gott tecken på en bra studie i allmänhet.

• Citat. Om en studie citeras ofta i andra studier, finns det en högre chans att du kommer att kunna använda dess idéer för ditt projekt.

2. Dokumentera dina resultat och dela dem med marknaden och investerare

När du har mätt dina resultat, behöver du dela dem med dina intressenter och med marknaden i stort. Skriv en artikel som sammanfattar de data och resultat som samlats in, eftersom det kommer att fungera som ett bevis på din forskning. Denna process ger inte bara en fysisk registrering av ditt arbete, utan lägger också grunden för framtida undersökningar.

När det gäller att investera i ett företag, fungerar det också som en form av extern validering, som är en kritisk och mycket värdefull faktor för investerare. Investerare är mycket attraherade av trovärdighet.

Till exempel skrev vi en preprint, som är en vetenskaplig artikel som kan publiceras online innan den granskats, och i denna preprint diskuterade vi det arbete som hade gjorts på det ämne vi forskade om, och varför världen behöver det. Preprinten är, kan man säga, början på en vetenskaplig artikel. Den innehöll också vår metod, och sedan gick vi vidare till experimentet, som är den tredje delen av preprinten. Här förklarade vi hur vi samlade in våra data, vad våra initiala resultat var, och om de validerade vår hypotes. Efter en lyckad pitch av preprinten till Harvard Medical School utan tidigare publicering, nådde vi en överenskommelse om att samarbeta om ett gemensamt forskningsprojekt.

3. Skriv en vetenskaplig eller akademisk artikel

I den akademiska världen innebär processen vanligtvis att publicera en artikel i en erkänd tidskrift och sedan främja den på vetenskapliga konferenser. Denna exponering leder ofta till att andra forskare engagerar sig i samhället, vinner värdefulla insikter, kontinuerligt förbättrar tekniken och, naturligtvis, hänvisar till ditt arbete i sin egen forskning, vilket ökar din h-index, en avgörande mätning för doktorander, professorer och alla som bedriver akademisk forskning.

Även om ditt startup inte lyckas, kan publicerade artiklar under ditt namn öppna dörrar till bättre jobbmöjligheter. Det fungerar också som en form av försäkring. Med patent och vetenskapliga artiklar i ditt namn har du potentialen att landa attraktiva roller, som att bli den nya chefen för en ingenjörsgrupp som fokuserar på innovation och nya utvecklingar. Vem vet var din karriärväg kommer att ta dig?

Dessutom lägger publicerade artiklar till trovärdighet till ditt arbete inom den vetenskapliga gemenskapen och öppnar upp möjligheter för rekrytering och byggnad av företagets HR-varumärke.

4. Hitta partners för att formulera en hypotes om din tekniks effektivitet

När vi dyker in i effektiviteten av den teknik som du utvecklar, är det viktigt att överväga att samarbeta med akademiska eller forskningsinstitut för att ytterligare autentisera tekniken och bredda dess påverkan. Om detta inte är möjligt, överväg att hitta en annan partner för att hjälpa till att bredda studien genom att öka datamängden.

Till exempel kom vi först med en specialversion av Neatsy-appen som var utformad specifikt för Harvard Medical School. Detta var en nedbantad version av Neatsy-applikationen, men det hjälpte forskare vid Harvard att samla in data snabbare, så de började samla information om patienter och få skriftligt samtycke från dem att de deltog i ett vetenskapligt experiment.

När du förhandlar med akademiska partners, kom ihåg att de har sina egna mål, precis som du har dina egna. I vissa fall är det akademiska institutionens mål att publicera fler kvalitetsartiklar för att förbättra sin bidrag till vetenskapen och avancera i sin karriär genom att förbättra sin h-index, som beräknas baserat på hur många artiklar de har publicerat och hur ofta dessa artiklar citeras. I enklare termer är det ett mått på artiklens kvalitet och en indikator på hur känd författaren är.

5. Designa experiment

Experimentell validering hjälper till att minimera en startups risk genom att bekräfta produkternas livskraft innan de släpps på marknaden. Att designa experimentet är ett ansvar som delas av både företaget och den akademiska parten. Företagets ingenjörer är de som vet hur tekniken fungerar och den miljö som behövs för att den ska blomstra. De akademiska parterna vet hur de kan genomföra experimenten och vilka begränsningar de har på sin sida.

Till exempel behövde hela vårt experiment godkännas innan projektet kunde börja av IRB, som står för Institutional Review Board. Detta är en specialiserad etisk granskningskommitté som varje medicinskola har, för att garantera att mänskliga rättigheter respekteras i studien.

Innan du börjar med ett nytt experiment som kommer att tillfredsställa båda lagen, ange tydligt experimentets mål, regler och begränsningar för forskningsaktivitetsprocessen. Detta kommer att hjälpa dig att följa de avtal som etablerats med samarbetspartners. God kommunikation med den akademiska parten under processen att genomföra experiment/undersökningar är avgörande.

Mål kan variera. Till exempel kan ett experiment vara utformat för att uppnå en kvalitetsnivå som gör det möjligt att flytta tekniken till produktion vid slutet av studiestadiet. För att balansera vetenskaplig rigor med startups världens behov av hastighet, måste du ha tidsbegränsningar och budgetbegränsningar. Tyvärr är det inte alla idéer som är möjliga att implementera och det är viktigt att hitta den punkt där du behöver sluta.

6. Validera resultaten

När du validerar resultaten, kom ihåg att datan fortfarande kan vara förvrängd. Det betyder att datan som mottagits inte representerar vad den ska representera. Till exempel bör alla åldersgrupper vara representerade i datamängden, men om det bara finns unga människor, är resultaten inte tillförlitliga för äldre människor. Vanligtvis är det de som genomför undersökningarna som bryr sig om detta aspekt och kommer att verifiera datamängderna enligt för att förhindra att dessa förvrängningar kommer ut.

Det finns en annan typ av undersökning, som samlar in data för teknikutveckling och samtidig validering. Men denna metod har vanligtvis problemet med överanpassning. Detta händer när algoritmen blir bra på en specifik datamängd. Det finns olika maskinlärningstekniker för att undvika sådan överanpassning och detta är fullständigt ansvarigt för ingenjörerna. Det enda som de som genomför studien kan göra här är att insistera på att samla in en oberoende datamängd för att testa den slutliga modellen.

För att ge incitament till deltagare och öka deras anmälningsfrekvens, ge möjligheter att få vouchrar, kontant eller gåvor. Detta gjorde vi på Harvard. Studiedetaljerna publicerades på en studentinriktad webbplats, vilket gav dem möjligheten att få en voucherkupong för att köpa skor om de kom och lät oss ta några foton. Möjligheten gick viral och vår studie fick enastående insikter som ett resultat.

När du har gjort detta, här är en sista påminnelse som inte skadar att betona. Kom ihåg det andra steget, glöm inte att dokumentera all data och observationer för att din analys ska vara korrekt.