El ruido que genera una empresa startup en internet (es decir, la cantidad de comentarios y opiniones que se vierten sobre ella) quizá no garantice su éxito, pero podría ayudar a la hora buscar fondos. Una empresa que ofrece herramientas para monitorear el escenario de una empresa startup ha dado a conocer la clasificación de más de 25.000 negocios de este tipo de acuerdo a su “impacto e importancia” – en otras palabras, la cantidad de ‘ruido’ que están generando.

Las primeras de la lista son las redes sociales al estilo de Facebook y Linkedin, y Hulu, una web de alojamiento de vídeos. Otras empresas que aparecen en este ranking son Etsy, Twitter, Yelp, OpenDNS, Mahalo, Kayak y Blip.tv. Algunas de las que han escalado posiciones en este último mes son Care.com, una web para cuidadores; Reply.com, un sitio para vender y comprar clicks on-line; y Quantcast.com, que genera estadísticas del tráfico de una página web. Pero la empresa que dio uno de los mayores saltos es SlideShare, una web donde se comparten presentaciones PowerPoint.

El pasado año, la empresa que está detrás de esta nueva lista, YouNoodle, lanzó una herramienta diseñada para predecir cuánto dinero podría recaudar un startup, basándose rincipalmente en sus antecedentes y las conexiones de negocios de sus fundadores. La herramienta Startup Predictor utiliza información introducida por los usuarios para definir el valor (de tres años de duración) del startup antes de que haya recibido fondos importantes.

Sin embargo, algunos observadores recibieron con escepticismo la idea de que un software puede hacer el mismo trabajo que un inversor de riesgo experimentado.

El nuevo sistema de clasificación de YouNoodle reasigna a los startup un ranking de popularidad basado en la medida de su influencia en los medios de comunicación y su atención online. El software de la empresa rastrea la actividad de los medios al reunir información de los comunicados de prensa y los puntos de venta de las noticias. También mide la tracción social al monitorear la actividad en Twitter, agregadores blog como Technorati y webs centradas en las inversiones como AngelSoft y CrunchBase. Este enfoque es más automático que los sistemas de predicción al estilo de mercado generados por los usuarios y empleado por sitios como Industry Standard y Killer Startups para pronosticar el éxito de los startup.

“Cada año hay aproximadamente 100.000 millones de dólares que cambian de manos con respecto a las inversiones y los startup, [pero] no hay récords estandarizados para las startup, los empresarios, los VCs y demás”, señala Bob Goodson, co-fundador de YouNoodle.

"Es una herramienta realmente útil”, en opión de Eric Hill, director de productos y diseños para Industry Standard, que cuenta con cerca de 6.000 usuarios que participan en su mercado de predicción de los startup. “Un mercado de predicción es en realidad un barómetro del ciclo de noticias actuales”, puntualiza.

La empresa sostiene que la herramienta no se creó para sustituir la experiencia humana. “Al clasificar un startup, damos la primera indicación de su potencial”, asegura Goodson. “No esperamos poder reemplazar completamente a los humanos”, sentencia el co-fundador de YouNoodle.

Aún así, algunos expertos cuestionan la verdadera utilidad que puede tener un sistema automático como este.

David Robinson, profesor asociado de finanzas empresariales en la Universidad Duke, sostiene que el éxito de un startup es inherentemente difícil de predecir y asegura que “aún si tengo personas inteligentes y una buena idea y fondos más que suficientes, hay probabilidades de que falle”.

Otros son más directos con sus críticas. Brad Feld, empresario e inversor, declara que los modelos de predicción cuantitativos no pueden funcionar para el éxito de innovación o empresarial porque “factores como estos simplifican demasiado a los impulsoulsores del éxito (y fracaso) en proyectos empresariales”.

YouNoodle planea hacer dinero al licenciar información más detallada a los VCs y otros inversores. La empresa también dice tener 130.000 miembros en su red social.

Josh Lerner, profesor en Harvard Business School, ha publicado investigaciones que muestran que el segundo startup de un empresario tiene una mayor - pero muy pequeña - probabilidad de tener éxito cuando se compara con el primer intento, y que el tener un startup exitoso hace que el segundo probablemente también lo sea. "Eso sugiere que definitivamente hay patrones que funcionan" afirma Lerner. “Estoy seguro de que si se mirara más detenidamente a los datos, se encontrarían muchos otros patrones”, señala.

Sin embargo, Lerner es cauteloso acerca de confiar demasiado en las herramientas de predicción. “Me es difícil creer que no existe un elemento importante de azar que es contribuye al éxito del proyecto empresarial”, concluye Lerner.