Tasa interna de retorno
Un benchmark para LATAM, empezando por lo que sí se puede medir
Los fondos de deep tech rindieron 17% de TIR neta frente a 10% de la tecnología tradicional en Europa y Norteamérica; LATAM no tiene serie comparable y casi ninguna salida: construye el benchmark sobre MOIC bruto.
El fundamento
La comparación contra la que se mide la región es precisa, y el lado de la región está vacío. McKinsey encontró una TIR neta promedio de 17% para los fondos de deep tech frente a 10% para los fondos de tecnología tradicional, siete puntos porcentuales, o cerca de 70% mejor en términos relativos, sobre 115 fondos de deep tech y 1.572 fondos tradicionales con añadas de 2003 a 2020. LATAM no tiene nada sobre esa base. La única cifra en circulación, el retorno bruto de 72% de SOSV/IndieBio sobre inversiones hechas entre 2015 y 2023, es bruta, a nivel de portafolio y de un solo gestor.
La TIR neta necesita distribuciones, y el deep tech de LATAM casi no tiene: Dealroom no registró ninguna ronda de Serie B o posterior cerrada en la región en 2024. Un benchmark de primera pasada reporta entonces MOIC bruto y TVPI sobre posiciones valuadas por añada y etapa, con la convención de valuación publicada, y posterga la TIR neta hasta que exista un historial de realizaciones. Es una de las patas del núcleo estandarizado del marco de KPI, junto con las tasas de graduación y la participación de CVC, así que debe construirse dentro de ese marco y no al lado.
La objeción es que un benchmark bruto y en gran medida no realizado no es un benchmark, y tiene parte de razón. Las valuaciones en un mercado ilíquido reflejan tanto el optimismo de la última ronda como el valor real. La contención es la divulgación: reportar la base de valuación, la proporción de valor todavía no realizado y la dispersión entre gestores, en vez de un único titular regional. Dos resultados de LATAM ya son públicos y tienen precio en lugar de valuación estimada, Establishment Labs en torno a US$2.590 millones de capitalización bursátil al 4 de julio de 2026, por encima de los US$1.800 millones que llevaba el informe, y Satellogic con cerca de US$249 millones levantados en siete rondas. Un benchmark que todavía no puede calcular una TIR neta igual puede anclarse en resultados que un mercado público valora todos los días.
La evidencia
Qué desbloquea
Un universo de fondos definido y una serie de retorno bruto que LATAM sí puede reportar, y un benchmark de TIR neta el día que la región tenga salidas.
Ya se hizo antes
Francia, la iniciativa Tibi
Tibi muestra que un patrocinador público puede construir un conjunto de datos a nivel de fondo donde no existía ninguno. Al homologar fondos contra criterios publicados, Francia llegó a 160 fondos homologados y €14.000 millones invertidos hacia febrero de 2026, y elevó su meta de €13.000 millones a €15.000 millones al abrir una fase europea. La lista de homologados es un universo definido, nombrado y medido en el tiempo, que es exactamente lo que le falta a un benchmark de retornos de LATAM.
Primeros movimientos
- 0–6 meses
Define el universo de fondos antes que la métrica
Publica los criterios de inclusión de un universo de fondos de deep tech de LATAM, añada, mandato y proporción mínima de deep tech en el portafolio, e identifica los fondos que los cumplen, del modo en que Tibi definió su universo mediante la homologación.
LAVCA + IDB Lab + secretaría de la coalición - 6–18 meses
Recolecta MOIC bruto y TVPI por añada
Opera una plantilla anual estandarizada de reporte que recoja MOIC bruto, TVPI, base de valuación y proporción no realizada por añada y etapa, publicada de forma anónima y agregada con su dispersión, nunca como un promedio regional único.
LAVCA + bancos nacionales de desarrollo como LP - 18–36 meses
Publica la serie de realizaciones y solo entonces enciende la TIR neta
Da seguimiento a salidas, secundarios y castigos a medida que ocurren, y publica la TIR neta solo cuando exista un mínimo declarado de valor realizado, usando la definición de McKinsey para que la comparación sea equivalente.
Equipo de investigación del LADP + LAVCA
Cómo sabríamos que funcionó
- Cantidad de fondos del universo definido de deep tech de LATAM que presentan la plantilla anual, subiendo por encima de 25.
- Proporción del valor de portafolio reportado que está realizado y no solo valuado, publicada en cada versión, subiendo desde casi cero.
- Rondas de Serie B o posteriores cerradas por año en deep tech de LATAM, según Dealroom, subiendo por encima de cero y reportadas anualmente.
- Rango intercuartílico del MOIC bruto entre los fondos que reportan, publicado en cada versión, para que la región nunca quede representada por un solo promedio.
Qué puede salir mal
Solo reportan los ganadores
Una plantilla voluntaria recoge retornos de los fondos a los que les gustan sus números, y el benchmark termina halagando a la región con una afirmación que nadie puede repetir. Conténlo publicando las tasas de respuesta y la cobertura como proporción del universo definido, y haciendo que los bancos de desarrollo, en su rol de LP, condicionen sus compromisos al reporte de la plantilla.
El benchmark se usa antes de significar algo
Un MOIC bruto y en gran medida no realizado será puesto frente al 17% neto de McKinsey por alguien que esté levantando un fondo. Conténlo etiquetando cada cifra publicada con su base, negándote a publicar una TIR neta antes de alcanzar el umbral de realizaciones, e imprimiendo la no comparabilidad en la misma superficie que el número.
Quién actúa
Se apoya en
02 Métricas e historias de éxito Un marco de KPI para deep tech
14 Investigación y visibilidad Un bien común de datos abiertos y un catálogo de financiamiento
16 Mapeo ampliado de financiadores Un registro versionado que la comunidad puede auditar
Los datos que la sustentan
Los datos europeos de Hello Tomorrow muestran que los emprendimientos de deep tech no fracasan más seguido ni salen más lento que el tech tradicional. Si sus salidas son mayores, aún no es concluyente.
FuenteHello Tomorrow, Deep Tech Investor Mapping (LATAM) & The 2025 European Deep Tech Report
| Categoría | Valor |
|---|---|
| ¿Las empresas de deep tech fracasan más seguido? | No |
| ¿Necesitan más tiempo para salir? | No |
| ¿Tienen salidas más grandes? | No concluyente |