Deep Tech: tecnologie di frontiera e innovazioni ad alto impatto

Redazione BacktoWork 16/09/2021

Nel mondo delle startup e del venture capital si parla sempre più spesso di deep tech e di una nuova ondata di innovazioni che potranno aiutare a risolvere problemi di grande rilevanza. Swati Chaturvedi, che ha coniato il termine, definisce deep tech quelle startup “fondate su una scoperta scientifica o un’innovazione ingegneristica significativa”. Secondo l’imprenditrice americana - creatrice della prima piattaforma al mondo di angel financing focalizzata sulle deep tech - “la maggior parte delle aziende tecnologiche attualmente si basa sull’innovazione del modello di business o sulla transizione del modello di business da offline a online, utilizzando la tecnologia esistente. Un esempio è Uber, che si basa sul concetto di sharing economy, un’innovazione del modello di business che consente agli individui di condividere le risorse esistenti. Le startup deep tech, invece, sono costruite su scoperte scientifiche tangibili o innovazioni ingegneristiche, cercano di risolvere grandi problemi che riguardano il mondo che le circonda. Ad esempio, un nuovo dispositivo medico o una soluzione per curare il cancro, l’analisi dei dati per aiutare gli agricoltori a coltivare più cibo o una soluzione di energia pulita capace di ridurre l’impatto umano sui cambiamenti climatici”. 

Il potenziale per un cambiamento profondo

Per costruire le loro soluzioni, le startup deep tech utilizzano le tecnologie emergenti potendo contare su importanti competenze scientifiche e tecniche sia all'interno del team che grazie alla collaborazione con università e centri di ricerca. Queste startup si concentrano su sfide tecnologiche significative inventando qualcosa di nuovo, qualcosa che per il suo carattere profondamente innovativo ha il potenziale per portare un vero cambiamento generando un impatto sulla società, sull’ambiente e sulla vita delle persone.

Il denominatore comune è l'assunzione che il "rischio tecnologico" dell'impresa sia superiore al "rischio di mercato". Per tali ragioni le deep tech mostrano una fase di sviluppo iniziale molto estesa e, al tempo stesso, presentano una curva di apprendimento più lineare rispetto alle altre startup, quelle digitali ad esempio. In definitiva, sono più costose da sviluppare, richiedono un maggior apporto di capitali e hanno bisogno di più tempo per arrivare sul mercato. Per queste realtà sviluppare e far funzionare il prodotto (che si tratti di vaccini a mRNA o di aerei elettrici) è una sfida lunga e impegnativa.

 

 


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