O que é Deep Tech?
Em essência, Deep Tech é o negócio de transformar a ciência de fronteira em produtos: a comercialização de descobertas de laboratório por meio de processos estruturados de transferência de tecnologia. Seja o avanço vindo de um novo material, de um bioprocesso inédito ou de um algoritmo de IA de ponta, a proposta de valor do empreendimento depende de possuir (ou licenciar) essa propriedade intelectual subjacente e transformá-la, por engenharia, em uma solução escalável capaz de redefinir uma indústria.
# Cinco traços distintivos
Essas tecnologias compartilham cinco traços distintivos, conforme aponta a literatura anterior:
- Novidade radical: introduzem capacidades técnicas genuinamente novas.
- Crescimento acelerado: pesquisa, patentes e investimento se expandem rapidamente.
- Coerência: forma-se em torno delas uma base de conhecimento e uma comunidade reconhecíveis.
- Alto potencial de impacto, muitas vezes com prazos longos de desenvolvimento: seus principais efeitos socioeconômicos são esperados, não plenamente realizados.
- Incerteza e ambiguidade: resultados, mercados e padrões ainda são fluidos.
Em contraste, setores como o fintech ou o software de consumo geral se apoiam sobretudo em tecnologias que já existem. Recombinam pilhas maduras de código e infraestrutura em nuvem para criar novas experiências de usuário ou modelos de negócio, mas não introduzem uma camada tecnológica fundamentalmente nova. Nesse sentido, às vezes são chamados de "shallow tech" ou "tecnologia regular": inovações movidas mais pelo design de aplicações do que pela descoberta científica.
Na América Latina, os empreendimentos de Deep Tech costumam ser chamados de Emprendimientos de Base Científico-Tecnológica (EBCT) nos documentos de política, nos marcos de leis de inovação e nos multilaterais regionais como a CEPAL. Na China, encontramos o termo homólogo "Nova Infraestrutura", incorporado às diretrizes do Conselho de Estado e aos planos quinquenais provinciais como guarda-chuva para IA, manufatura avançada e outras prioridades de Deep Tech.
| Categoria | Definição | Caso de uso de exemplo | Valor do caso de uso |
|---|---|---|---|
| Inteligência Artificial | A capacidade de uma máquina ou sistema computacional de realizar funções cognitivas normalmente associadas a humanos, como aprender, resolver problemas e tomar decisões. | Na saúde, melhorar a precisão diagnóstica com dispositivos de imagem médica (por exemplo, a ferramenta da Samsung baseada em ultrassom, que elevou ~5% a precisão do diagnóstico de lesões mamárias). | Aprimora a relação com o cliente: melhores ofertas, testes virtuais de produtos, gestão de assinaturas e verificação de pagamentos, de forma respeitosa à privacidade. |
| Materiais Avançados | Tecnologia que modifica ou projeta materiais em nível molecular para criar propriedades superiores: maior durabilidade, condutividade ou sustentabilidade. | Baterias mais ecológicas para veículos elétricos (por exemplo, Tesla, General Motors), que armazenam e liberam energia com mais eficiência. | Impulsiona transformações climáticas e sustentáveis; é fundamental para sistemas de energia renovável e estruturas leves. |
| Biotecnologia | O uso de organismos vivos ou sistemas biológicos para criar produtos, tecnologias ou processos que beneficiam a humanidade em saúde, agricultura e energia. | Biocombustíveis líquidos e metano a partir de resíduos orgânicos (por exemplo, ENI, ExxonMobil), usando microrganismos para transformar resíduos em energia. | Melhora a sustentabilidade; enfrenta a saúde global com novos medicamentos e a escassez de alimentos com produtos agrícolas aprimorados. |
| Blockchain | Uma tecnologia de registro descentralizado e imutável que armazena transações e rastreia ativos, permitindo registros seguros e transparentes sem uma autoridade central. | Rastreamento das condições de um empréstimo entre tomadores e credores do início ao fim (por exemplo, a Indra tomando €75 milhões emprestados do BBVA). | Aprimora rastreamento, rastreabilidade e segurança na distribuição; mais transparência nas negociações e nas cadeias de suprimentos. |
| Robótica e Drones | O uso de máquinas para tarefas automatizadas, muitas vezes em ambientes complexos ou perigosos; inclui aeronaves e sistemas de controle remoto. | Sistemas automatizados de loja que retiram produtos das prateleiras (por exemplo, Amazon Robotics); drones para pré-sequenciar itens ou para a entrega de última milha. | Acelera processos tradicionais como a movimentação de paletes e a leitura de códigos; melhora a precisão dos pedidos e reduz os tempos de espera. |
| Fotônica e Eletrônica | Tecnologia que aproveita as propriedades dos fótons (luz) para transmitir informação ou atuar; um processo semelhante com elétrons em dispositivos eletrônicos. | Câmeras avançadas e sensores térmicos ou multiespectrais para a segurança alimentar (por exemplo, os sistemas de inspeção visual da PepsiCo que detectam defeitos em batatas). | Aumenta a transparência e a confiança do cliente; é crítica para telecomunicações, computação e diagnóstico médico. |
| Computação Quântica | Outra forma de processar informação, aproveitando as propriedades da matéria em nanoescala para realizar cálculos impossíveis para os computadores clássicos. | Otimização de radiocélulas em telecomunicações (por exemplo, a operadora TIM, usando princípios quânticos com o fabricante de hardware D-Wave). | Serviços móveis confiáveis e de alto desempenho; potencial para resolver problemas complexos em medicina, finanças e ciência de materiais. |
Fonte: IESE, How Corporate Giants Can Better Collaborate with Deep-Tech Start-ups
# Investimento em Deep Tech: desmistificar o risco
Além de definir o que é Deep Tech, a principal hesitação em torno do investimento costuma surgir ao avaliar métricas críticas, em particular os ciclos de financiamento e o retorno do investimento, em comparação com setores de tecnologia tradicionais como o fintech, onde a tecnologia convencional costuma mostrar crescimento imediato e constante ao receber capital. Essa preocupação pode ser especialmente acentuada na LATAM, onde os investidores estão acostumados a ciclos de negócio mais curtos e podem relutar em esperar vários anos por retornos tangíveis.
Felizmente, diversos estudos começaram a quantificar essas preocupações. Um relatório da McKinsey que analisa fundos de Deep Tech europeus e norte-americanos revela uma taxa interna de retorno (TIR) líquida média de 17%, superior à dos fundos de tecnologia tradicional, que rendem em média 10%. Contudo, a ausência de dados diretamente comparáveis para a LATAM dificulta contextualizar esses achados, o que reforça a necessidade de pesquisa localizada. O 2025 European Deep Tech Report identificou e abordou oito equívocos frequentes sobre o investimento em Deep Tech.
| Pergunta | Veredito | Detalhe |
|---|---|---|
| Deep Tech é um termo indefinido? | Não | Deep Tech é ciência inédita levada a um produto de primeira geração. |
| Deep Tech é um fenômeno novo no capital de risco? | Não | O financiamento de risco em Deep Tech sempre existiu e moldou a soberania das nações. |
| As empresas de Deep Tech precisam de mais capital? | Sim | Mas muitas vezes o dinheiro é gasto em construir barreiras defensivas. |
| As empresas de Deep Tech demoram mais para gerar receita? | Sim e não | Verdadeiro nos primeiros anos, falso em estágios posteriores. |
| As empresas de Deep Tech fracassam com mais frequência? | Não | Taxas de fracasso semelhantes às da tecnologia regular. |
| As empresas de Deep Tech precisam de mais tempo para a saída? | Não | Prazos de saída semelhantes aos da tecnologia regular. |
| As empresas de Deep Tech têm saídas maiores? | Inconclusivo | Existem alguns grandes resultados; a Europa precisa de mais saídas grandes. |
| O investimento em Deep Tech entrega retornos de primeira linha? | Sim | Alguns dados mostram TIRs mais altas do que a tecnologia regular. |
Fonte: Hello Tomorrow, The 2025 European Deep Tech Report
Embora as métricas precisas para o ecossistema de Deep Tech da América Latina, e os KPIs granulares por vertical, ainda estejam em desenvolvimento, uma comparação de perfis de risco em alto nível ajuda a ilustrar as diferenças fundamentais. As startups de Deep Tech carregam um risco tecnológico substancialmente maior, exigem grande capital inicial e enfrentam ciclos de desenvolvimento prolongados, medidos em anos e não em meses. Ainda assim, uma vez superados esses obstáculos, desfrutam de uma poderosa barreira competitiva, ancorada em descobertas científicas próprias, amplos portfólios de PI e equipes de especialistas técnicos de nicho, que a maioria das empresas de tecnologia "regular" simplesmente não consegue replicar.