Métricas y Casos de Éxito: Marcos de KPI de Deep Tech

En el proceso de recaudación de fondos y de construcción de confianza del inversor, las métricas claras y a medida y los casos de éxito convincentes son herramientas esenciales para las startups de Deep Tech. A diferencia de los emprendimientos de software, donde la tracción se mide por el crecimiento de usuarios, la deserción o los ingresos recurrentes, Deep Tech opera en plazos y palancas de valor fundamentalmente distintos.

Uno de los obstáculos clave que enfrentan las startups es la falta de métricas estandarizadas y relevantes. Aplicar los mismos indicadores de los sectores tecnológicos tradicionales a menudo conduce a malentendidos y a la subvaluación. Las métricas deben contextualizarse a cada vertical, una startup de biotech necesita benchmarks distintos de una enfocada en cómputo cuántico o materiales avanzados, e incluso dentro del biotech los indicadores deberían variar entre subsegmentos.

Un elemento clave que falta es un historial concreto que muestre que las empresas latinoamericanas tienen alcance e impacto global. Los historiales son súper importantes para los inversores. Si bien hay ejemplos aislados, la imagen general y la historia de salidas exitosas en la región siguen siendo limitadas.

Participante de la mesa de inversores del LADP

# Recomendaciones: Marco de KPI de Deep Tech

El pilar principal de este esfuerzo son datos robustos. Recomendamos establecer un marco de KPI de Deep Tech de LATAM para cerrar la brecha que dejan los benchmarks centrados en EE. UU. y la UE, y para mejorar la transparencia y comparabilidad de las oportunidades de inversión en la región. Este informe ofrece un primer pase; pasar del mapa a la maquinaria requerirá convocatorias de seguimiento, grupos de trabajo de inversores, fundadores y expertos técnicos, para validar brechas, acordar fuentes relevantes y fijar cadencias claras de recopilación de datos.

El marco debería combinar un núcleo estandarizado y transversal con anexos específicos por sector. El núcleo estandarizado rastrearía las tasas de graduación de una ronda de financiamiento a la siguiente, la tasa interna de retorno en horizontes definidos, y la proporción y profundidad de la participación activa de capital de riesgo corporativo. Los anexos sectoriales capturarían luego lo que los KPI generales pasan por alto: hitos clínicos y regulatorios en biotech, ciclos de certificación y calificación en hardware, o cronogramas de aprobación e interconexión en clima y energía.

Este enfoque de dos niveles preserva la comparabilidad al tiempo que captura las realidades operativas de cada vertical. Para las startups, crea una narrativa creíble y lista para el inversor, cimentada en métricas estandarizadas. Para el ecosistema en general, genera una base de evidencia más fuerte, produciendo los números robustos y las ideas de grado decisorio necesarios para elevar el estatus de la región en el panorama global de deep tech.