Por que as Deeptechs precisam de mentores empreendedores

Programas de aceleração são, hoje, um dos poucos mecanismos realmente capazes de encurtar a distância entre a bancada do laboratório e o mercado quando se fala de deep tech. Ao contrário de “soft techs”, onde testar e iterar é rápido e barato, deep tech nasce de ciência, exige capital intensivo, ciclos longos e uma jornada de maturação que derruba até equipes tecnicamente brilhantes. É justamente nesse ponto que programas bem desenhados deixam de ser “nice to have” e passam a ser infraestrutura crítica de inovação.

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Por que deep tech precisa de aceleração

Deep techs operam num contexto em que incerteza tecnológica, regulatória e de mercado se combinam em um grau raro em outros tipos de startup. Em muitos casos, o time domina a ciência, mas não domina o caminho de negócio: modelagem de proposta de valor, timing de entrada em mercado, desenho de modelo de captura de valor e construção de tese de investimento, por exemplo. Programas específicos para deep tech ajudam a:

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• Transformar descobertas científicas em teses de negócio testáveis, conectando a linguagem do laboratório à linguagem de mercado;
• Navegar os estágios de TRL de forma mais estratégica, entendendo o que precisa ser validado em cada etapa para destravar próximo funding ou próximo parceiro;
• Evitar o “vale da morte” típico de tecnologias de base científica, onde há recurso para pesquisa, mas não para provar mercado em escala minimamente robusta.

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Sem essas pontes estruturadas, a tendência é que boa parte das tecnologias fique “presa” em papers, patentes subutilizadas ou pilotos eternos. 

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Arrisco a dizer que normalmente começam o ciclo empreendedor pelo fim: focam na solução primeiro, para depois entender se há de fato o problema. Muito embora, claro, haja sempre a prerrogativa metodológica de escrever em cima de alguma lacuna teórica ou uma “pergunta não respondida” no ambiente acadêmico.

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O papel da mentoria empreendedora

Um dos achados mais consistentes em estudos sobre aceleração de deep tech é que quem mais gera valor para os fundadores não são apenas especialistas técnicos, mas empreendedores que já viveram o ciclo de criar, financiar, industrializar e comercializar tecnologias complexas. 

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Mentoria “peer to peer”, isto é, com alguém alguns anos à frente na mesma trilha, cumpre funções que consultoria tradicional não entrega:

• Ajuda a calibrar risco e ambição com base em cicatrizes reais: o que priorizar agora, qual batalha técnica ou regulatória pode esperar, qual não pode;
• Dá linguagem e repertório para dialogar com investidores, corporates e reguladores, algo particularmente crítico em setores como saúde, energia, materiais avançados e biotecnologia.

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Esse tipo de mentor reduz assimetria de informação de forma brutal. Em vez de “conteúdo genérico de empreendedorismo”, a deep tech recebe feedback aplicado ao seu contexto específico de tecnologia, indústria e TRL.

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É de fato uma conversa entre pares. Quando o “idioma” é o mesmo, reduzimos ao menos uma barreira importante.

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Quando pesquisadores e fundadores de deep tech têm espaço para trocar entre si surgem efeitos que dificilmente seriam produzidos apenas por conteúdo estruturado:

• Normalização de desafios: perceber que lentidão de venda corporativa, entraves regulatórios ou ciclos de validação longos não são “falha pessoal”, mas características do jogo, reduz ansiedade e evita decisões apressadas;

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• Circulação de boas práticas de negociação com corporates, de proteção de propriedade intelectual e de desenho de PoC que não se torne consultoria barata para o cliente;

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• Construção de uma comunidade que continua existindo depois do programa, mantendo um “tecido vivo” de suporte, parcerias e referências cruzadas.

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O exemplo do Programa Base Deep Tech

O Programa Base Deep Tech, do SENAI/RS com gestão técnica da Numerik, é um bom exemplo concreto de como esse desenho pode funcionar na prática. A iniciativa atuou em três frentes distintas, espelhando as diferentes fases da jornada deep tech:

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• Fase de ideação científica: apoio à estruturação de 35 business cases de pesquisadores que tinham apenas a ideia da solução, ainda distante de qualquer narrativa de mercado. Aqui, a aceleração funcionou como “tradutor” entre ciência e negócio, ajudando a transformar hipóteses tecnológicas em teses de problema–solução, segmentos-alvo e caminhos de monetização;

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• Fase de entrada em mercado: suporte à criação de 13 novos CNPJs de pesquisadores empreendedores já mais maduros, prontos para começar a encarar cliente, investidor e parceiro industrial. Essa conversão de pesquisador em empreendedor é um gargalo conhecido no campo de deep tech, e programas como o Base reduzem o atrito dessa transição;

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• Fase de tração/comercialização: promoção de 80+ conexões com o mercado para deep techs em TRLs mais altos, já em comercialização. Nessa camada, o valor está em acesso: clientes-piloto, parceiros de codesenvolvimento, corporações dispostas a fazer PoCs em ambientes reais, fundos com tese aderente.

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Em todas essas etapas, a presença de mentores empreendedores à frente de deep techs fez diferença significativa

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A combinação “SENAI como infraestrutura e credibilidade industrial + gestão técnica especializada + empreendedores de deep tech como mentores” cria um ambiente em que o pesquisador deixa de apenas “aprender sobre negócios” e passa a enxergar, com clareza, qual é a próxima decisão crítica e quais riscos está, de fato, correndo.

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