Wat Enrico Fermi mij leert over innovatie...

De begroting 2016 is allicht ook in jouw organisatie al de revue gepasseerd. Altijd een heikel moment, het opstellen van zo’n begroting, zeker in grote organisaties. Zo’n oefening overstijgt daar al snel de zuivere economische analyse. Dat is meestal zo als schaarse middelen moeten worden verdeeld over een grote groep. Een begrotingsronde is een proces en kenmerkt zich in elke organisatie dus door een methodiek. Veelal vertrek je van de lopende begroting, calculeer je nieuwe ontwikkelingen in het lopende jaar in, werp je een blik op je orderportefeuille,  hou je wat rekening met de macro-economische toestand en evolutie en plan je wat ruimte in voor het exploreren van nieuwe dingen. Alles draait om risico, met slechts een beperkte mate van onzekerheid. Totaal anders is het bij het inschatten van een begroting voor een innovatieproject.  Niet dat je daarbij nooit beroep kunt doen op historische data, maar vaak is er teveel onzekerheid over de gemaakte assumpties om enkel te spreken over risico-inschatting. Wat je zeker bij start-ups wel eens merkt, is hoe moeilijk het is om een realistisch beeld te vormen over het marktpotentieel. Nochtans vergt dat niet noodzakelijk diepgaande berekeningen, stelde Enrico Fermi al in het begin van de vorige eeuw.

De Italiaanse fysicus Fermi is vooral bekend omdat hij de grondlegger was van de eerste nuclaire reactor waarvoor hij in 1938 ook de Nobelprijs Fysica kreeg. Naargelang de bron een supporter is of niet, zal zij over Fermi spreken als de grondlegger van de nucleaire eeuw of als de architect van de atoombom gezien hij ook in het Manhattan project tijdens WOII betrokken was. Faam en misprijzen zijn vaak intieme vrienden. Als fysicus moest Fermi frequent snel inschattingen maken om bv. de impact van experimenten te bepalen. Zo zou hij bij de eerste nucleaire test van de VS in New Mexico de sterkte van de explosie ingeschat hebben op basis van de afstand afgelegd door papier dat hij uit zijn hand liet vallen bij de ontploffing. Hij zat er maar een factor 2 naast. Zijn gave om snel inschattingen te maken resulteerde in het definiëren van het Fermi probleem, als een probleem waarbij je op basis van weinig data toch redelijke betrouwbare schattingen kan maken. Het inschatten van het marktpotentieel voor een nieuw product/dienst kan je in sommige gevallen catalogeren als een Fermi probleem. 

Stel dat je een app ontwikkelt die pianostemmers kan helpen om vanop afstand bij hun klanten te verifieren of de piano gestemd moet worden. Je zou een wilde gok kunnen doen naar het marktpotentieel, maar de kans is groot dat die dan een ordegrootte afwijkt van de realiteit. Fermi's benadering is om zo'n probleem op te delen in deelproblemen waarvoor je allicht betere schattingen kan maken.  Los van het feit of met die app echt wordt ingespeeld op een reële nood, is het belangrijk om weten hoe groot de doelgroep is. Reken op een 10 miljoen inwoners, gemiddeld 2 personen per woonst, gemiddeld 1 piano per 20 woningen, gemiddeld één stemming per jaar, gemiddeld 2 uur werk om een piano te stemmen en veronderstel dat pianostemmers 50 werkweken draaien van 8 uur per dag. Die veronderstellingen resulteren in 250 000 stembeurten per jaar, 1000 stembeurten per pianostemmer per jaar en dus een markt voor een 250 pianostemmers. Uiteraard zal het reële aantal hiervan afwijken, maar zeker geen ordegrootte. Je businessplan zal allicht niet staan of vallen met het gegeven dat het er in realiteit 280 zijn. Als je veronderstelt dat je 1000 klanten nodig hebt, kan je echter best meteen je business model in vraag stellen of actie nemen om je geografische markt van in het begin uit te breiden.

Investeerders en agentschappen die subsidies verlenen? Ze houden ook wel van een Fermi berekening. Uiteraard zijn de hypotheses die aan de grondslag liggen van de berekening bepalend voor de nauwkeurigheid van de schatting. De Fermi benadering maakt evenwel tenminste expliciet welke hypotheses je maakt. Ze daagt je ook uit om die hypotheses in vraag te stellen, om verdere informatie te zoeken om je schatting te verfijnen.  Je business case beschouwen als een Fermi probleem kan je dus een stap verder helpen.  Je ziet dit soort berekeningen die je kan maken op de achterkant van een envelope te weinig ook al leven we in een informatiemaatschappij waarin data op elke hoek van de virtuele straat voor het oprapen liggen. Liever een Fermi benadering dan 10 pagina's vol marktgegevens die vaak nog niet verduidelijken of het echte marktpotentieel voor de innovatie wordt begrepen...