Si darrerament vam comentar la dificultat de conciliar els diferents objectius i llenguatges del món de la recerca acadèmica i el món de l'empresa, encara cal afegir la complexitat que representa el desenvolupament de la ciència aplicada a un producte en si mateix. Existeix una certa idea del que és la ciència que imagina un sistema ordenat on els científics i els tècnics progressen en el coneixement d'una manera estructurada, d'una certesa a una altra. Res més lluny de la realitat: en el procés habitual de recerca sempre hi ha molt més d'ignorància que de coneixement i els científics es mouen en un espai sempre relativament incert on cada resultat genera sovint més interrogants que respostes. Per exemple, si volem aprendre alguna cosa sobre els mecanismes d'una malaltia, podríem observar detalladament els símptomes i els historials clínics dels pacients que els pateixen, però sovint les diferències entre ells són tan grans (des del gènere o l'edat fins a altres patologies, règims alimentaris o de diferents medicacions...), que la simple observació no és suficient per treure conclusions. Per tant cal anar a models molt més senzills, que tinguin menys variables i ens permetin acotar l'estudi a unes poques causes i els seus efectes. El que passa aleshores és que per poder intentar resoldre cada problema complex s'ha de dividir en una quantitat enorme de petites qüestions concretes, i el temps necessari per fer tots els experiments que caldrien va molt més enllà del que qualsevol empresa pot acceptar. Si a això hi afegim el fet que molts experiments no aporten una resposta concloent, sinó que generen dues o tres preguntes noves, queda clar per què fer recerca és sempre car i més lent del que les empreses generalment voldrien. Això obliga els investigadors de les empreses a plantejar-se objectius molt més modestos del que seria la seva ambició científica, i orientar els seus experiments a dissenyar i testar un cert producte que cobreixi unes necessitats i compleixi certes especificacions, encara que el coneixement sobre aquell camp de la ciència no sigui del tot complet. I tot això amb una pressió de temps considerable, per poder amortitzar les inversions que es fan en recerca quan es treuen els productes al mercat. I també obliga els gestors que treballen en innovació a una considerable tolerància als resultats negatius, i a estar disposats a assumir considerables riscos, si es vol fer realment una recerca innovadora que permeti treure productes disruptius al mercat. Tots aquests compromisos entre coneixement enfront a aplicabilitat i de temps enfront a inversió són els que cal tenir en compte quan es planteja una estratègia de recerca, tant empresarial com macroeconòmica; en definitiva, cal una enorme tolerància a l'error, per estar en el camí correcte.