Deep Tech

Deep techs: o que são e como desenvolvê-las?

Deep tech são soluções emergentes baseadas em descobertas e inovações científicas, oferecendo um avanço substancial em relação às soluções estabelecidas e buscando enfrentar alguns desafios fundamentais do mundo (Siota; Prats, 2022)

A inovação em tecnologia profunda representa uma nova e impactante onda de avanços que impulsionam a economia e a sociedade, caracterizando-se por seu alto valor, base científica robusta e difícil replicação, com potencial para ampliar fronteiras tecnológicas e gerar impactos socioeconômicos significativos (De la Tour et al., 2017). Essa inovação é geralmente impulsionada por megatendências e por demandas ainda não atendidas (Linden; Fenn, 2003).

Como grande parte dessas tecnologias origina-se na academia, em pesquisas, patentes e publicações, sua consolidação depende de alinhamento com demandas reais do mercado e do envolvimento do setor empresarial. A academia tradicional tende a priorizar pesquisa e protótipos, sem foco em produtos comercializáveis (Fellnhofer, 2016; Hicks et al., 2009). Assim, fomentar o empreendedorismo acadêmico — entendido como a busca por oportunidades para gerar negócios, mesmo com recursos limitados — pode favorecer ambientes propícios ao desenvolvimento e à sustentabilidade da inovação (Barringer; Ireland, 2012).

Como desenvolver deep techs em universidades?

Kruachottikul, P, et. al (2023) elaborou um processo de estruturação de deep techs que consistem em 6 etapas: 

Etapa 1 – Ideação de Inovação

  1. Identificar pesquisas com potencial de megatendências 
  2. Classificar e priorizar potenciais projetos de pesquisa
  3. Desenvolver o conhecimento e a habilidade empreendedora para ajudar a conduzir um estudo inicial de viabilidade de negócios.

Indica-se que os candidatos façam o Business Model Canvas para avaliação para a próxima etapa. Após a conclusão, a equipe está pronta para a triagem oficial, onde o conselho do comitê, composto por especialistas em negócios, tecnologia e jurídico, avaliará cada projeto de pesquisa.

Etapa 2 – Construção do business case

Elaborado pela autora com base em Kruachottikul, P, et. al (2023).

Para seguir em frente, o projeto de pesquisa deve mostrar o potencial e a viabilidade financeira do negócio e completar a versão inicial do modelo de negócios, incluindo usuários-alvo, propostas de valor, pontos problemáticos e insights. Além disso, a equipe de pesquisa deve demonstrar uma combinação de equipes co-fundadoras de empreendimentos com conhecimento técnico e comercial.

Etapa 3 – Validação do business case: O que é? Consiste no Desenvolvimento e na validação do modelo de negócios com usuários-alvo, demonstrando o protótipo e medindo a satisfação, o interesse ou a intenção de compra do cliente

Como? Uma rede de mentores, especialistas no domínio ou líderes de opinião importantes, que são na sua maioria ex-alunos universitários, pode ser um recurso útil porque têm conhecimento e experiência, na qual podem dar conselhos verdadeiros e validar a solução

Expectativa: A equipe do projeto deve mostrar o potencial da proposta de caso de negócios com base na pesquisa de tecnologia profunda e impactante e no protótipo do produto que recebeu boa intenção de compra preliminar ou feedback de satisfação do usuário dos usuários-alvo. Além disso, a equipe deve demonstrar um excelente plano financeiro e de financiamento e uma estratégia inicial para IP, regulamentação e risco. 

Etapa 4 – Desenvolvimento: O principal objetivo nesta etapa é desenvolver um MVP viável e funcional, validar com o usuário alvo e refinar o modelo de negócios.

Por último, a equipe tem que ter uma estratégia financeira sólida e participar ativamente. A equipe do projeto deve demonstrar um MVP viável e sua validação no ambiente real ou sandbox mais próximo. É necessário um resultado promissor em termos de satisfação e intenção de compra para passar pelo portão. Além disso, a equipe deve apresentar a estratégia inicial para PI, regulatória e risco. 

Etapa 5 – Etapa de teste e validação do modelo  de negócio:O objetivo nesta etapa é obter uma versão comercial do MVP e do modelo de negócio. Para isso, o conceito de aprendizagem validada da startup enxuta é aplicado nesta etapa, pois pode mostrar se o desenvolvimento da inovação e os negócios estão caminhando na direção correta de acordo com o modelo de negócios

Expectativa: Versão comercial do MVP e modelo de negócios revisado, incluindo plano de vendas e marketing, de acordo com feedback inicial do mercad

Etapa 6 -Etapa de lançamento: O principal objetivo desta etapa é introduzir produtos comerciais no mercado. A equipe de desenvolvimento de tecnologia participa de uma atividade de medir-aprender para chegar à versão mais próxima de um produto comercial, enquanto a equipe de desenvolvimento de negócios se concentra em entregar uma versão comercial final do plano de negócios, estratégia de vendas e marketing, estratégia de IP, planejamento regulatório, formação de equipe e estratégia financeira para selecionar a melhor opção comercial com maior probabilidade de sucesso e retorno do investimento. 

Além disso, caso seja utilizada a Propriedade Intelectual universitária, a equipe deverá concluir o processo de transferência de tecnologia. 

Ademais, de acordo com o modelo de business model canvas, esta etapa deve garantir que todos os nove blocos sejam validados com as partes interessadas de uma forma que leve ao crescimento do negócio e que a versão comercial do MVP seja refinada em conformidade.

As deep techs nascem em laboratórios, mas só geram impacto real quando encontram um caminho para o setor produtivo. Com uma abordagem estruturada, as universidades podem ser protagonistas na criação de soluções inovadoras que transformam a sociedade. No VIA, seguimos de perto essas iniciativas e trabalhamos para conectar ciência, tecnologia e impacto.

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Referências bibliográficas

BARRINGER, B. R.; IRELAND, R. D. Entrepreneurship: successfully launching new ventures. 4. ed. Harlow: Pearson Education, 2012.

DE LA TOUR, A. et al. What is “Deep Tech” and what are Deep Tech Ventures? Cambridge: MIT REAP, 2017. Disponível em: https://reap.mit.edu/assets/What_is_Deep_Tech_MIT_2023.pdf. Acesso em: 5 jun. 2025.

FELLNHOFER, Katharina. Entrepreneurship education revisited: perceived entrepreneurial role models increase perceived behavioural control. International Journal of Learning and Change, v. 9, n. 3, p. 260–283, 2017. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/320141231. Acesso em: 5 jun. 2025.

KRUACHOTTIKUL, P.; DUMRONGVUTE, P.; TEA-MAKORN, P. New product development process and case studies for deep-tech academic research to commercialization. Journal of Innovation and Entrepreneurship, v. 12, n. 48, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13731-023-00311-1. Acesso em: 5 jun. 2025.

SIOTA, Josemaria; PRATS, Maria Julia. The three internal barriers to deep-tech corporate venturing. MIT Sloan Management Review, v. 63, n. 2, p. 1-3, 2022.

HICKS, D. et al. Academic engagement and commercialisation: A review of the literature on university–industry relations. Research Policy, v. 41, n. 2, p. 254–270, 2012. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733312002235. Acesso em: 5 jun. 2025.

 

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Juliana de Souza Corrêa

Doutoranda em Engenharia e Gestão do Conhecimento na Universidade Federal de Santa Catarina. Mestre em Engenharia e Gestão do Conhecimento pela UFSC, formada em Relações Internacionais (UFSC) e com especialização em Inovação em Gestão Pública. Servidora da UFSC, atuando junto à SINOVA e integrante do Grupo VIA realizando pesquisas com foco em inovação e empreendedorismo universitário.
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