Bifurcações e evolução das formas de lançar startups de deep tech

As expectativas em relação a startups originadas em universidades e a startups de deep tech estão aumentando. No entanto, sinto que existe uma diferença entre a imagem que se tem, de fora, de como uma startup de deep tech é lançada e a imagem de como elas vêm sendo lançadas atualmente.

É apenas a minha opinião pessoal, mas me parece que, ao longo destes 25 anos, a metodologia das startups de deep tech vem passando gradualmente por mudanças e por uma divisão em variantes cada vez mais finas. Vou resumir um pouco o processo dessa evolução.

Neste texto, chamo de "startups" as startups de alto crescimento (high growth), que crescem rapidamente.

• Os 3 elementos que uma startup de deep tech precisa reunir no início
• (Modelo 1) Semente tecnológica ➡ Pesquisador ➡ Necessidade (início dos anos 2000)
• (Modelo 2) Semente tecnológica ➡ Gestor ➡ Necessidade
• (Modelo 3) Gestor ➡ Semente tecnológica ➡ Necessidade
• (Modelo 4) Gestor ➡ Necessidade ➡ Semente tecnológica
• (Modelo 5) Necessidade (missão) ➡ Gestor ➡ Semente tecnológica
• Conclusão

Os 3 elementos que uma startup de deep tech precisa reunir no início

Resumindo em linhas gerais, os elementos que uma startup de deep tech precisa reunir no início são

• a semente tecnológica
• o gestor
• a necessidade

três. O ideal seria reuni-los todos de uma só vez, mas na prática é preciso começar por algum deles.

Esses três elementos em si não mudaram com o passar do tempo, mas me parece que "a ordem em que se acredita que esses3elementos devem ser reunidos" vem mudando aos poucos conforme a época.

(Modelo 1) Semente tecnológica ➡ Pesquisador ➡ Necessidade (início dos anos 2000)

O primeiro modelo imaginado foi o da empreitada que parte da semente tecnológica.

Primeiro existe uma semente tecnológica, que é a pesquisa; ela é colocada no centro de tudo, e o pesquisador se torna o gestor e a transforma em negócio. Era esse o fluxo imaginado. Parece-me que havia ali a premissa de que, "se há uma semente tecnológica, o negócio se resolve de algum jeito".

Creio que o Plano de 1.000 Empresas Venture Originadas em Universidades, executado a partir de cerca de 2001, foi exatamente essa forma de pensar. É um modelo em que existe uma semente tecnológica, que é a pesquisa, e o próprio pesquisador que a desenvolveu abre a empresa e atua como gestor; depois, identificando a necessidade e transformando a tecnologia em negócio, ele alcança o sucesso.

Porém, o problema desse modelo era, parece-me, que mesmo depois de abrir a empresa, o pesquisador continuava pesquisando, e muitas vezes a transformação em negócio simplesmente não avançava. Por exemplo, cheguei a ouvir que alguns pesquisadores da época teriam recebido os recursos de apoio ao empreendedorismo considerando-os uma extensão da verba de pesquisa.

(Modelo 2) Semente tecnológica ➡ Gestor ➡ Necessidade

O que passou a ser a corrente principal em seguida mantém a semente tecnológica como ponto de partida, mas traz um gestor em vez de um pesquisador. Pode ser que houvesse a reflexão de que "pesquisadores transformarem a tecnologia em negócio não parece dar certo".

É um modelo parecido com o dos VCs americanos, em que o VC seleciona a tecnologia e traz o gestor. Em alguns casos, o VC talvez identifique a tecnologia e a necessidade antes de trazer o gestor (ou seja, o fluxo semente tecnológica ➡ necessidade ➡ gestor).

Com isso, a transformação em negócio avançou. No entanto, o que acabou se tornando um problema foi que, ao ficar preso à semente tecnológica, em algumas áreas o negócio tende inevitavelmente a ficar pequeno. De fato, mesmo dez anos após a fundação, muitas empresas de deep tech têm um faturamento de apenas cerca de 100 milhões de ienes.

Além disso, também por causa do contexto histórico anterior, uma gestão fortemente orientada à tecnologia não levava à ideia de crescer rapidamente como uma startup, e tendia-se a almejar uma "comercialização de tecnologia" na casa das centenas de milhões de ienes. Parece-me que esse era o ponto.

Vale dizer que há áreas em que tanto o (Modelo 1) quanto o (Modelo 2) são eficazes, como parte da descoberta de medicamentos. Mas isso vem com a premissa de que só são eficazes quando se cumprem várias condições, como "a força da tecnologia se liga diretamente à força do negócio", "se for possível produzir, vende" e "o mercado é grande". Como essas áreas são, na verdade, limitadas, aos poucos se percebeu que partir apenas da tecnologia não basta, e outras metodologias começaram a ser testadas.

(Modelo 3) Gestor ➡ Semente tecnológica ➡ Necessidade

Passou-se a perceber que, partindo da semente tecnológica, talvez seja difícil chegar a uma startup realmente grande. O que se está testando, então, é a empreitada que parte do gestor.

O fluxo é este: pede-se a alguém que seria candidato a gestor que explore tecnologias e, se encontrar uma tecnologia promissora, ele vai procurar a necessidade à qual ela pode ser aplicada. Contratar pessoas com experiência em negócios por meio de mecanismos como o Entrepreneur in Residence (EIR: empreendedor residente), em VCs ou universidades, é exatamente esse mecanismo.

Parece-me que este também é um método possível. No entanto, como a estrutura em que a possibilidade do negócio é limitada pela tecnologia não muda muito, pode acontecer de "o negócio não crescer tanto quanto o esperado". Além disso, passa a ser um desafio saber se o próprio gestor consegue montar um negócio em que "força da tecnologia = força do negócio".

Há ainda a desvantagem de que, se a empresa passar a depender da tecnologia de um professor específico, ela não conseguirá abandonar a tecnologia desse professor quando surgir uma oportunidade maior. (Dito isso, acho que esse risco deve ser assumido dentro de uma medida adequada.)

(Modelo 4) Gestor ➡ Necessidade ➡ Semente tecnológica

É parecido com o Modelo 3, mas o que imagino no Modelo 4 é um modelo em que o gestor identifica a necessidade e reúne várias tecnologias necessárias. Embora parta do gestor, a diferença está em que, em seguida, ele parte da necessidade para ir atrás da semente tecnológica. Essa semente tecnológica costuma ser uma pesquisa universitária (deep tech).

Ao tentar executar isso, o resultado provavelmente será o mesmo mecanismo do EIR do Modelo 3, mas, como a necessidade é identificada primeiro e a tecnologia é intercambiável, o risco de "o negócio não crescer tanto quanto o esperado" pode ser evitado até certo ponto. Em contrapartida, passa-se a carregar um novo risco: o de "não saber se existe a tecnologia necessária".

Pode-se dizer que, nesse modelo, o EIR de universidade é um pouco difícil, porque fica preso às tecnologias da universidade, e o EIR de VC é a forma mais fácil de executá-lo.

Na prática, (3) e (4) formam um gradiente: muitas vezes o gestor encontra uma tecnologia e procura a necessidade, e, ao encontrá-la, volta a procurar tecnologia, e assim por diante, até achar a combinação adequada. Ainda assim, mesmo nesse caso, parece-me que são abordagens muito diferentes dar prioridade à semente tecnológica (se comercializar a tecnologia levará a um grande sucesso) ou dar prioridade à necessidade (se, conforme o caso, pode-se até abandonar a tecnologia).

(Modelo 5) Necessidade (missão) ➡ Gestor ➡ Semente tecnológica

Parece-me que a criação de empresas (company creation), hoje em teste, pode ser descrita como um modelo em que VCs e outros identificam primeiro a necessidade, trazem para ela o gestor adequado e combinam a semente tecnológica. Dependendo do caso, a ordem também pode ser necessidade ➡ semente tecnológica ➡ gestor.

Como modelo semelhante, o Building Backwards, de que fala a ARCH Venture Partners, também me parece parecido. É justamente um modelo de "construir fazendo o caminho inverso, a partir do resultado".

Escrevo "necessidade (missão)" porque há também o padrão de construir em cooperação com o governo, tomando como base uma grande missão, como a descarbonização.

Assim, raramente se erra a necessidade. Mas permanecem riscos, como saber se será possível encontrar o gestor e se será possível achar a tecnologia adequada. Além disso, a Northvolt, criada com esse modelo, está atualmente em dificuldades, e nesse sentido ele não é um modelo que sempre dá certo (as unmet needs da área médica e de outras áreas semelhantes provavelmente não mudam com tanta frequência, mas as necessidades futuras das demais áreas mudam com facilidade).

Conclusão

Não quero dizer que as startups de deep tech de hoje sejam o modelo de criação de empresas do Modelo 5, nem que algum deles seja o mais correto.

Creio que é melhor pensar que, atualmente, "esses5padrões coexistem em paralelo e são escolhidos de acordo com cada negócio, cada área e os riscos que se pode assumir".

Porém, muita gente tende a achar que "startup de deep tech" são os Modelos 1 e 2. Existe também o padrão do Modelo 3, mas mesmo nesse caso há um viés excessivo para a tecnologia, e trata-se de um "empreendimento para comercializar tecnologia" (o que corresponde à empresa venture tradicionalmente descrita).

Nesse caso, se a tecnologia e o mercado não satisfizerem certas condições, não é possível alcançar o alto crescimento. Dependendo da tecnologia, há áreas em que se pode ter sucesso com essa forma de pensar, mas há muitas áreas em que não.

Ao longo destes 25 anos, houve tentativa e erro também quanto à forma de lançar, e o acúmulo de experiência foi crescendo. Por isso, acho que é preciso pensar com mais profundidade em como usar o "deep tech" para criar "startups de deep tech", considerando em que área de negócio se pretende atuar e que modelo é melhor nessa área.