El desafío de las Deep Tech 

Largos períodos de desarrollo y riesgos de financiación entre los principales desafíos de las startups tecnológicas que quieren transformar el mundo.

Emprender y poner en marcha una idea siempre entraña riesgos, pero si hablamos del ámbito de la innovación y la transformación tecnológica hay una serie de retos a los que inevitablemente tendremos que enfrentarnos.

A continuación hablaremos de las Deep Tech, sus características principales y las casuísticas a las que se enfrentan habitualmente las startups que deciden iniciar proyectos de tecnología profunda.

¿Qué son las Deep Tech?

El término fue acuñado por Swati Chaturvedi, CEO de la empresa Propel(x), plataforma de inversión empresarial y hace referencia a todas aquellas startups que basan su desarrollo en investigaciones científicas o tecnológicas innovadoras y que tienen como fin último transformar la sociedad de alguna manera.

Resulta común confundir empresas que ofrecen servicios tradicionales, pero que se valen de las nuevas tecnologías para aportar un enfoque innovador y digital, pues, aunque proponen un cambio en la manera en que ofrecen productos y servicios, el fin y el producto no supone un impacto transformador. Y es esto último, el impacto transformador, lo que define a una startup deep tech.

Las empresas deep tech suelen realizar su desarrollo en áreas como la inteligencia artificial, la biotecnología, la computación cuántica, la nanotecnología o la robótica. Su propósito es avanzar a la vanguardia de la tecnología para construir un mundo mejor.

Desafíos para las Deep Tech

Un proyecto dependiente de la fuerza tecnológica entraña una serie de complejidades, es por eso que las startups deep tech se enfrentan a unos riesgos recurrentes en el camino a materializar su negocio. Este camino que va desde la fase más temprana de la investigación a la solvencia comercial del proyecto, se denomina “Valle de la muerte” y muchas deep tech no logran superarlo.

Riesgos de desarrollo y financiación

Estas startups de tecnología profunda requieren de grandes inversiones en I+D, así como de la colaboración de equipos especializados. Por otra parte, los ciclos de desarrollo a los que se enfrentan son muy prolongados, algo que demora la salida de productos al mercado.

En cuanto a la financiación, los inversores privados se muestran recelosos a asumir riesgos a largo plazo en proyectos de fase temprana, debido a la incertidumbre que conlleva. Esta es una de las principales razones por las que las deep tech presentan dificultades en la obtención de fondos.

Regulación y aspectos éticos

El uso disruptivo de la tecnología en el desarrollo de negocio a menudo implica regulaciones éticas estrictas. Las preocupaciones acerca de la seguridad y la privacidad pueden retrasar los procesos ya de por sí prolongados de las deep tech, por entrañar cuestiones éticas importantes.

Comercialización y adopción

Las soluciones de estas startups no siempre tienen aplicaciones comerciales inmediatas, esto puede ocasionar que el mercado se muestre escéptico ante innovaciones que requieren cambios drásticos en las infraestructuras existentes sin la perspectiva clara de una rentabilidad. Por ejemplo, la computación cuántica aún necesita de un ecosistema maduro de hardware y software para poder adaptarse de forma masiva.

Principales áreas de especialización

Como hemos dicho las deep tech se valen de la tecnología, la ciencia y la ingeniería para introducir transformaciones profundas o soluciones disruptivas para atajar problemas de índole mundial.

Estos son algunos de los nichos de especialización de estas startups tecnológicas:

Inteligencia artificial

Como es sabido, la revolución tecnológica actual viene de la mano de la IA y lógicamente las deep tech han visto en ella una aliada para la creación de aplicaciones automatizadas, análisis de grandes volúmenes de datos o procesamiento de lenguaje natural.

Algunas de estas empresas, por ejemplo, han desarrollado redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano, permitiendo simular las respuestas que éste dará frente al uso de medicamentos o la amenaza de una enfermedad.

Biotecnología

El estudio de las aplicaciones tecnológicas en organismos vivos es otra de las ramas de interés de las deep tech. Y es que los usos en el ámbito de la medicina pueden ser notables. Es el caso de Motif Neurotech, una startup que desarrolla un implante capaz de frenar los síntomas de la depresión sin entrar en contacto con el cerebro humano.

Las líneas de acción de las deep tech en biotecnología engloban desde la ingeniería genética, la bioinformática o el descubrimiento de fármacos a la impresión 3D.

Computación cuántica

El uso de superordenadores promete realizar avances significativos en el campo de la investigación científica. Desde el desarrollo algorítmico y la  criptografía cuántica, esta tecnología permite realizar simulaciones avanzadas con detección y control de errores integrados, mejorando el rendimiento a través de una detección activa de alta fidelidad.

Nanotecnología y nuevos materiales

La nanotecnología permite manipular la materia a escala nanométrica, algo que ofrece la oportunidad de diseñar nuevos materiales con propiedades mejoradas, con mayor resistencia, conductividad térmica o reparabilidad.

Las deep tech encuentran en la nanotecnología un nicho prometedor, con aplicaciones en el campo de la salud, con terapias dirigidas mejorando la efectividad de los tratamientos, o en el textil, donde se desarrollan tejidos antimicrobianos.

Nanoracks, por ejemplo, es una startup dedicada a desarrollar materiales ultraligeros para la industria aeroespacial.

Robótica

Posiblemente, la robótica sea la rama de tecnológica en la que trabajan un mayor número de startups deep tech. Por ejemplo, han revolucionado la industria de los drones, perfeccionando diseños capaces de desenvolverse en cualquier lugar del mundo.

En España, gracias a la inversión en innovación para el desarrollo de la robótica, han surgido startups que disponen de sistemas sofisticados, como es el caso de Unblur, que aplica el uso de drones para servicios de emergencias, capaces de informar de la situación antes de llegar al lugar del suceso.

En conclusión, las startup deep tech representan el futuro de la innovación, impulsadas por la ciencia, la tecnología y la ingeniería. Sin embargo, como hemos visto, el camino hacia la consolidación de estas empresas está lleno de desafíos, desde la financiación y regulación hasta la sostenibilidad comercial.

Por suerte, a pesar de estos obstáculos, sectores como la inteligencia artificial, la biotecnología y la computación cuántica siguen evolucionando, demostrando que, con el apoyo adecuado, las deep tech pueden superar el “Valle de la Muerte” y convertirse en agentes clave para el progreso global.