Pendekatan Baru yang Dibutuhkan Pendiri Startup Deep Tech

• Nasihat startup pada umumnya tidak terlalu cocok untuk startup deep tech
• Bukan metrik pertumbuhan tradisional, melainkan milestone biner yang dengan jelas memisahkan sukses dan gagal yang menentukan nilai perusahaan
• Pendiri deep tech akan menempuh jalan di mana nasihat startup yang ada tidak lagi berlaku, sehingga strategi baru dan cara berkomunikasi untuk mengatasi hambatan kompleks dalam sains, regulasi, dan pasar menjadi hal yang esensial

Kasus Celine Halioua, pendiri Loyal

• Kegagalan pendanaan awal dan awal dari titik balik

  • Celine Halioua mencoba menggalang pendanaan Series B pada kuartal 4 tahun 2022, tetapi gagal
  • Loyal adalah startup biotek deep tech yang mengembangkan obat baru untuk memperpanjang usia anjing
  • Data ilmiah, visi, dan pitch semuanya sangat baik, tetapi timing pasarnya adalah yang terburuk
  • Sentimen investor melemah akibat runtuhnya SVB dan faktor lain, sehingga tidak ada VC yang berani mengatakan, “Saya rugi karena berinvestasi pada obat untuk anjing”
  • Pada akhirnya, mereka hanya berhasil menggalang $10M selama 6 bulan dari angel investor dan family office

• Satu lembar dokumen persetujuan yang mengubah keadaan

  • Setahun kemudian, obat pertama Loyal untuk memperpanjang usia anjing mendapat penerimaan resmi dari FDA atas kemungkinan pengembangan obat perpanjangan usia pertama
  • Berkat surat persetujuan ini, pada upaya Series B berikutnya proposal investasi langsung berdatangan sejak hari pertama
  • Pengalaman penggalangan dananya menjadi sepenuhnya kebalikan dari sebelumnya

• Realitas penggalangan dana deep tech: pentingnya milestone biner

  • Dalam deep tech, bukan jumlah pengguna atau pendapatan, tetapi milestone biner seperti persetujuan FDA yang menjadi inti nilai
  • Loyal sudah memiliki data efikasi LOY-001 sejak 1,5 tahun sebelum persetujuan, tetapi karena “kapan akan disetujui” tidak jelas, investor tidak menganggapnya sebagai nilai
  • Pembuktian efikasi adalah tahap tersulit dalam pengembangan obat baru, dan setelah tahap ini terlewati, beban due diligence dan risiko di mata investor menurun drastis

• Milestone kedua: persetujuan efikasi LOY-002 dan Series B-2

  • Baru-baru ini, LOY-002, obat kunyah untuk anjing tua dengan berbagai ukuran, mendapat persetujuan efikasi kedua dari FDA
  • Bersamaan dengan itu, mereka mengumumkan putaran Series B-2, sehingga total pendanaan meningkat menjadi lebih dari $150M

• Kekuatan sebagai pendiri: perencanaan strategi yang fleksibel dan manajemen berbasis milestone

  • Sejak tahap seed awal, Halioua menjalankan strategi yang sangat berbasis milestone
  • Saat setiap milestone tercapai, barulah pendanaan, perekrutan, pengembangan, dan lain-lain untuk tahap berikutnya dijalankan
  • Alih-alih mengunci strategi, ia mempertahankan pendekatan yang terus meninjau ulang asumsi yang ada sesuai situasi

Realitas deep tech yang kompleks: pasar, tim, dan regulasi semuanya saling terkait

Tantangan deep tech #1: paradoks strategi startup lama yang tidak lagi berlaku

• Loyal mencakup berbagai bidang seperti biologi anjing, regulasi federal, manufaktur obat baru, dan packaging konsumen
• Sulit memahami Loyal secara utuh jika hanya memahami salah satu dari pasar konsumen, biotech, atau deep tech
• Pelanggan akhirnya bukan dokter hewan, melainkan pemilik anjing peliharaan, jadi resep melewati sistem medis tetapi pemasarannya ditujukan ke konsumen
• Struktur bisnis yang melibatkan banyak bidang seperti ini membuatnya menjadi perusahaan yang sulit dinilai baik oleh VC biotech maupun VC barang konsumen

“Bagi pendiri deep tech, menyalin nasihat startup SaaS bisa berakibat fatal bagi perusahaan”

• Solusi: ambil inspirasi dari bidang yang tidak terduga

  • Melalui percakapan dengan startup penerbangan Boom, mereka mengadopsi perencanaan skenario dan cara operasi berbasis milestone
  • Pengeluaran dana, perekrutan, pengembangan produk, dan lain-lain dijalankan berdasarkan tercapai atau tidaknya milestone tertentu
  • Strategi fundraising juga dipisahkan berdasarkan milestone: galang dana dari kondisi saat ini vs galang dana setelah milestone tercapai → risiko dan ekspektasi masing-masing dibedakan

  Untuk setiap milestone, mereka menyiapkan 3 skenario, lalu masuk ke jalur yang sesuai ketika realitas mulai mengerucut ke salah satunya
  Mereka memetakan semua pekerjaan harian yang dibutuhkan hingga persetujuan target, berikut risiko dan hal-hal yang bisa dihilangkan

• Solusi: tempatkan pakar per bidang di dewan

  • Karena deep tech menuntut keahlian tinggi di tiap area, lebih efektif mengumpulkan pakar dari beberapa bidang daripada mencari penasihat unicorn yang memahami semuanya
  • Dewan Loyal beranggotakan 9 orang, termasuk penanggung jawab dengan bidang keahlian berbeda-beda
    • regulasi obat hewan
    • operasi deep tech
    • pembangunan perusahaan bio
    • pemasaran konsumen
  • Contoh: pakar regulasi FDA digunakan sebagai anggota yang paling pertama dimintai pendapat dalam rapat
  • Blake Scholl, pendiri Boom, juga ikut sebagai anggota dewan

  Daripada satu orang yang mencakup semua bidang, dewan seperti konstelasi yang bisa membagi perspektif jauh lebih efektif

Tantangan deep tech #2: efek domino dari keterlambatan yang tak terduga

• Dalam deep tech, keterlambatan tak terelakkan dan sering muncul dengan cara yang tak terduga
• Contoh: FDA meminta uji tambahan 6 bulan yang tidak diperkirakan, sehingga berdampak besar pada jadwal proyek
• Keterlambatan seperti ini menuntut kerendahan hati baik dari pendiri maupun tim

“Saat mengerjakan deep tech, keterlambatan mendadak dengan cara yang aneh sering terjadi, dan pengalaman seperti itu membuat orang menjadi rendah hati”

• Solusi: buka satu jenis pintu keputusan lagi — pintu dua arah yang lambat

  • Berdasarkan framework pengambilan keputusan Jeff Bezos (pintu satu arah/dua arah), mereka menerapkan konsep pintu dua arah yang lambat, yaitu keputusan yang secara formal bisa dibalik tetapi memakan biaya besar dalam waktu/reputasi/sumber daya
  • Contoh: pengajuan ke FDA secara formal bisa dibatalkan, tetapi pada praktiknya merupakan keputusan yang memakan biaya dan waktu besar
  • Keputusan seperti ini membutuhkan lebih banyak pertimbangan dan kehati-hatian, dan justru tidak boleh dieksekusi terlalu cepat

  “Kami menganggap bergerak cepat itu penting, tetapi untuk submission final ke FDA, kami selalu meninjau satu minggu tambahan sebelum mengirimkannya. Kesalahannya terlalu besar dan terlalu mahal”

• Solusi: manajemen berbasis skenario dengan asumsi ketidakpastian

  • Loyal mendesain ulang struktur operasional perusahaan dengan menganggap “hal tak terduga” sebagai kondisi default
  • Rencana pengeluaran dana, titik pemangkasan, dan skenario pengamanan dana dipecah rinci sesuai berbagai situasi seperti keterlambatan 6 bulan, keterlambatan 12 bulan

  Contoh: saat menunggu paket persetujuan efikasi, mereka bersama penasihat yang berpengalaman dalam puluhan persetujuan obat baru membuat daftar risiko yang mungkin dan memperkirakan probabilitas tiap skenario

  • peristiwa dengan probabilitas 40%, peristiwa dengan probabilitas 20%, dan seterusnya
  • Mereka menentukan untuk skenario mana jaring pengaman ganda perlu dibangun

Tantangan deep tech #3: perjalanan penggalangan dana yang seperti tak berujung

• Startup software menurunkan risiko lewat metrik seperti pendapatan dan jumlah pengguna, lalu menunjukkan tingkat tertentu dari product-market fit (PMF)
• Namun deep tech menghilangkan risiko berpusat pada milestone seperti persetujuan FDA, dan proses ini memakan waktu bertahun-tahun
• Loyal telah mencapai tahap satu tahun sebelum peluncuran pada tahun ke-5 sejak didirikan, tetapi bahkan ini pun tergolong sangat cepat menurut standar deep tech

• Solusi: berikan model berpikir baru kepada investor dan komunikasikan berdasarkan probabilitas keberhasilan

  • Dalam deep tech, risiko utamanya bukan “apakah pasarnya besar?”, tetapi “apakah bisa mendapatkan persetujuan FDA?”
  • Sebagian investor masih mempermasalahkan ukuran pasar (TAM), tetapi Halioua menekankan bahwa itu bukan masalah utamanya
    • Contoh: Apoquel berpendapatan tahunan $800 juta, Farmer’s Dog lebih dari $1 miliar per tahun
    • Loyal juga berpotensi mengamankan hak eksklusivitas federal selama sekitar 10 tahun
  • Kemajuan ilmiah perlu diterjemahkan ulang menjadi 'model keberhasilan probabilistik' agar bisa dipahami investor

  “Di software, investor tahu persis apa yang harus mereka lihat. Di deep tech, kami yang harus mengajari mereka”

  • Framework investasi baru: setiap penggalangan dana dilakukan pada titik ketika probabilitas persetujuan FDA meningkat
    • Contoh: “Saat ini kami ada di tahap ini → syarat yang dibutuhkan untuk mendapat persetujuan → gap dengan kondisi saat ini → kemungkinan gagal → kemungkinan berhasil → alasan kami yakin akan berhasil → faktor diskon investasi”

• Solusi: cari sumber pendanaan baru di luar VC tradisional

  • Series B awal menggalang $10M melalui HNWI dan family office, bukan VC tradisional
  • Dana ini menjadi landasan untuk menarik investasi lanjutan dari Bain
  • Proses ini sangat memakan waktu, tetapi di masa pasar tidak stabil, jalur pendanaan alternatif membantu mengamankan peluang bertahan hidup

  “Ada banyak uang di dunia. Kalau mau meluangkan waktu secara gila-gilaan, dana bisa didapat. Tidak perlu keras kepala hanya pada VC yang semua orang kenal”

  • Dalam hubungan dengan family office, membangun relasi berbasis kepercayaan adalah kunci → dibutuhkan percakapan dan pemahaman jangka panjang, bukan sekadar transaksi

Tantangan deep tech #4: jebakan hasil biner

• Startup software bisa ditingkatkan lewat iterasi, tetapi pengembangan obat baru tidak demikian
• Karena regulasi ketat, produk pada dasarnya sudah terkunci bertahun-tahun sebelum rilis → jika obatnya tidak efektif, harus mulai lagi dari awal
• Halioua menyebut bahwa “dalam biologi sudah ada kebenaran yang tetap, dan pendiri harus mengungkapkannya secepat mungkin”

“Dalam deep tech, ada hal-hal yang memang tidak akan berhasil sekeras apa pun kita berusaha. Itu tidak bisa dipaksa selesai lewat iterasi atau eksperimen”

• Solusi: bangun strategi cadangan besar dan kecil

  • Sejak awal, mereka mengadopsi strategi pengembangan multi-produk agar ada produk alternatif jika terjadi kegagalan
  • Contoh: obat utama saat ini, LOY-002, mulai dikembangkan setelah LOY-001, tetapi justru menghasilkan kemajuan lebih cepat
  • Ini menjadi alat lindung nilai risiko terhadap kemungkinan kegagalan LOY-001, dan mempertahankan strategi multi-produk meski sumber daya awal terbatas sangat membantu

• Solusi: antisipasi kegagalan bahkan dalam desain eksperimen

  • Studi STAY (studi umur panjang terhadap 1.000 anjing) adalah eksperimen yang berujung pada satu hasil biner selama 5 tahun
  • Selain sukses atau gagal, desainnya juga memasukkan berbagai elemen redundansi agar bisa membedakan apakah hasilnya disebabkan masalah eksekusi atau kegagalan pendekatan itu sendiri
    • Contoh: desain bonus tahun ke-4, penguatan kriteria pemilihan rumah sakit, penggandaan perekrutan peserta, dan sebagainya

  “Saat teknologi mengerjakan hal yang kompleks, peluang muncul dalam jumlah tak terhitung. Kita harus tetap fokus, tetapi juga menyisakan ruang untuk mengikuti peluang baru”

• Solusi: rancang peluang belajar secara struktural

  • Healthspan Study awalnya adalah proyek pembelajaran terstruktur untuk mengukur biomarker penuaan anak anjing
  • Awalnya hanya pilot sederhana, tetapi kemudian dimanfaatkan sebagai sumber data inti untuk semua submission FDA
  • Saat itu mereka belum menyadarinya, tetapi mengalokasikan sumber daya ekstra untuk membangun infrastruktur pembelajaran kemudian menjadi aset besar

  “Dalam deep tech, fokus itu penting, tetapi ruang untuk eksplorasi informasi juga diperlukan. Kita tidak bisa memprediksi apa yang nantinya menjadi penting”

• Contoh sebaliknya: kasus ketika hasil pembelajaran tidak sebanding

  • Proyek X-Thousand Dogs: eksperimen yang bertujuan mengukur usia biologis anjing menggunakan air liur
  • Banyak dana dikeluarkan untuk distribusi kit DNA gratis, validasi, pembangunan infrastruktur AWS, dan lain-lain, tetapi wawasan nyata yang diperoleh minim
  • Dananya jauh lebih besar daripada Healthspan Study, tetapi pembelajarannya justru lebih sedikit

  Nilai sebuah eksperimen baru bisa diketahui setelahnya, dan efisiensi sumber daya terhadap hasil tidak pernah terjamin

Tantangan deep tech #5: tarik-ulur emosional pendiri

• Pendiri deep tech harus mempertahankan sekaligus optimisme naif untuk menantang hal yang mustahil dan penilaian realistis yang pesimistis secara terus-menerus
• Di tengah siklus pengembangan yang panjang dan kegagalan yang sering terjadi, mereka harus menjaga harapan sambil selalu memprediksi dan menyiapkan mitigasi risiko

“Kalau saya tahu membuat obat perpanjangan usia dengan persetujuan FDA sesulit ini, saya mungkin tidak akan memulainya”

• Solusi: terikat secara emosional pada misi, bukan pada metodenya

  • Yang penting adalah terikat secara emosional pada misi akhir, bukan pada strategi atau pendekatan teknis
    • Dalam kasus Halioua: misinya adalah “membuat obat perpanjangan usia pertama yang mendapat persetujuan FDA”
  • Pendekatan teknis bisa berubah kapan saja
    • Contoh: awalnya ia mengira terapi gen yang menekan IGF-1 adalah jawabannya, tetapi pendekatan itu diubah setelah ada sanggahan dari tim
    • Hasilnya, strategi “anjing besar + umur pendek” ternyata benar, sedangkan “terapi gen” ternyata salah

  “Sebelum data objektif muncul, kita tidak boleh terikat secara emosional pada pendekatan tertentu”

  • Halioua selalu membuka kemungkinan bahwa dirinya bisa salah
    • Bahkan ia mendekatinya dengan sikap “saya berasumsi bahwa saya salah”
    • Saat muncul kecemasan atau keraguan, ia tidak menghindarinya, tetapi langsung menggali ke arah itu dan memverifikasinya

  “Saya menggantungkan ego saya hanya pada tujuan, bukan pada metode. Mengakui bahwa saya salah sama sekali bukan masalah. Justru yang penting adalah mengetahuinya secepat mungkin”

Tantangan deep tech #6: jebakan perekrutan ‘palu dan paku’

• Startup deep tech membutuhkan talenta dengan keahlian teknis tinggi, tetapi spesialisasi yang terlalu sempit justru bisa menjadi faktor risiko
• Talenta bergelar PhD yang telah bertahun-tahun mendalami satu masalah tertentu cenderung terikat secara emosional pada pendekatan mereka sendiri
  • Pola pikir semacam ini mengarah pada pola ‘palu-paku’, yaitu mencoba menyelesaikan semua masalah dengan alat yang mereka miliki sendiri

“Ini alasan banyak pendiri biotech gagal ketika langsung mendirikan startup begitu lulus PhD”

• Solusi: rekrut berdasarkan proses berpikir, bukan domain

  • Orang yang memiliki kerangka berpikir yang kokoh bisa cepat beradaptasi bahkan di bidang yang asing
  • Faktanya, sebagian besar tim sains awal Loyal adalah lulusan neurosains, meski tidak berhubungan langsung dengan umur panjang anjing
    • Neurosains bersifat kompleks dan penuh ketidakpastian, sehingga orang yang menelitinya memiliki kemampuan analisis mendalam dan cara berpikir yang fleksibel

• Bagaimana menilai kemampuan berpikir seperti ini saat perekrutan?

  • Tingkat pertanyaan dalam wawancara adalah kuncinya
    • Amati pertanyaan seperti apa yang diajukan kandidat, bagaimana mereka menantang logika yang ada, dan bagaimana mereka memperluas pemikiran
  • Tes kedalaman pemahaman
    • Pilih bagian tertentu dari riset atau proyek yang pernah dikerjakan pelamar, lalu gali hingga ke tingkat atom
    • Banyak orang berhenti di tingkat tertentu, tetapi talenta hebat mampu terus menggali lebih dalam

  “Ilmuwan yang benar-benar hebat seharusnya punya daya pikir yang cukup kuat sampai bisa menilai saya saat wawancara”

Tantangan deep tech #7: hambatan bahasa teknis dan kesenjangan kepercayaan

• Startup deep tech menangani teknologi yang sulit dinilai langsung oleh investor → ada hambatan untuk membangun kepercayaan
• Bisa timbul keluhan seperti, “Kenapa hanya saya yang harus melewati proses sebanyak ini?”
• Bahkan setelah menerima investasi pun, pengelolaan dewan dan komunikasi bisa menjadi lebih sulit
  • Situasi yang membutuhkan penjelasan teknologi kompleks dan penjabaran logika strategis akan terus berulang

“Rapat dewan pertama sampai ada yang bilang ‘ini rapat terburuk yang pernah saya lihat.’ Meski begitu, sekarang setidaknya rasanya sudah sampai tingkat ‘lumayan’”

• Solusi: transparansi ekstrem

  • Untuk membangun kepercayaan, jalan tercepat adalah membagikan masalah atau kesalahan secara langsung dan tanpa polesan
    • Contoh: begitu menerima pemberitahuan keterlambatan dari FDA, mereka langsung memberi tahu investor dalam waktu 1 jam
    • Tanpa membungkus atau mencari alasan, langsung dibagikan sebagai “ini yang terjadi, dan kami sedang mencari solusinya”
  • Mengakui kesalahan juga menjadi budaya penting
    • Saat memecat eksekutif pun, email rinci dikirim kepada investor
    • Di depan tim, ia juga meminta maaf langsung atas keputusan perekrutan yang salah

  “Karena saya adalah pendiri yang sendirian memikul tanggung jawab atas teknologi yang kompleks ini, saya merasa harus membagikan apa yang saya pikirkan secara ‘sangat berlebihan dalam transparansinya’”

• Solusi: terapkan format komunikasi yang konsisten

  • Saat menjelaskan teknologi kepada dewan, yang penting adalah bukan mengajarkan semuanya, melainkan merangkum dengan struktur yang konsisten
  • Format Halioua:
    1. Rencana yang disampaikan pada rapat sebelumnya
    2. Kondisi saat ini
    3. Perbedaan antara keduanya
    4. Alasan perubahan
  • Di awal setiap rapat, item follow-up utama dari rapat sebelumnya ditinjau kembali:
    • “Untuk nomor 2 kami memutuskan tidak melanjutkan, alasannya ini / nomor 3 sudah selesai, hasilnya ini”
  • Milestone penting (misalnya jadwal persetujuan FDA) terus dijelaskan berulang-ulang dengan tingkat risikonya
    • “Perkiraan pada rapat sebelumnya → perkiraan saat ini → alasan perubahan → bottleneck → tingkat risiko tinggi/sedang/rendah”

  “Jangan berharap orang akan mengingat. Mengulang framework, progres, perubahan, dan risiko terus-menerus adalah dasarnya”

Keunggulan deep tech: kekuatan mengubah tantangan menjadi ‘hambatan masuk’

• Seperti yang ditulis Sam Altman di blognya, mengerjakan hal sulit justru bisa menjadi jalan yang lebih mudah
• Dalam kasus Loyal, dengan memilih deep tech mereka mendapatkan efek halo yang sangat besar dalam perhatian publik, gairah orang, sorotan media, dan masuknya talenta
  • tingkat penerimaan tawaran kerja yang hampir mendekati 100%
  • diliput media besar seperti WIRED, The New York Times, dan WSJ
  • orang-orang terhubung secara emosional dengan tema ‘memperpanjang usia anjing’

• Hambatan masuk khas deep tech (Moats)

  • Ada banyak jenisnya seperti paten, insentif pemerintah federal, dan talenta inti
  • Namun hambatan masuk yang paling kuat adalah ‘waktu itu sendiri’
    • Deep tech berbasis biologi secara fisik memang membutuhkan waktu tertentu
    • Contoh: untuk obat hewan baru, setiap submission bagian teknis ke FDA memiliki waktu review tetap 6 bulan
    • Ini berlaku sama baik untuk startup maupun perusahaan bernilai 70 triliun seperti Zoetis
    • Faktor waktu yang tidak bisa diselesaikan dengan uang justru bekerja menguntungkan startup

  “Sejak beberapa tahun lalu saya sudah yakin obat ini pada akhirnya akan disetujui. Masalah sebenarnya adalah ‘berapa lama waktu yang dibutuhkan?’”

  • Bahkan sekarang, maraton menuju milestone itu masih berlanjut, tetapi setelah lebih dari 5 tahun berlalu, hasilnya mulai mendekat

Keunggulan paradoksalnya adalah: ‘karena sulit, pesaing jadi lebih sedikit, dan itulah peluangnya’

[asheswook]

Bahkan jika bukan deep tech, di negara kita tampaknya terutama perusahaan yang menjadi sasaran regulasi pemerintah seperti fintech memang seperti itu.