Deep Tech: quattro luoghi comuni sul rischio che i dati aiutano a ridimensionare

Un’analisi di McKinsey del 2024 mette a confronto le performance delle imprese deep tech e delle startup tradizionali, mostrando come tempi, probabilità di successo e crescita delle valutazioni siano meno distanti di quanto si potrebbe pensare.

Quando si parla di Deep Tech, l’attenzione si concentra spesso sui tempi lunghi di sviluppo, sugli investimenti necessari e sull’incertezza dei risultati. Eppure, il confronto con le startup tradizionali restituisce un quadro meno scontato, che invita a riconsiderare alcune convinzioni diffuse su questo settore.

Un’analisi di McKinsey del 2024 mette in discussione quattro luoghi comuni, evidenziando come il rischio e le prospettive di crescita delle imprese deep tech debbano essere valutati tenendo conto delle caratteristiche specifiche di questo tipo di innovazione.

Il primo riguarda il rischio di fallimento. Se nelle fasi iniziali le imprese deep tech presentano una maggiore probabilità di insuccesso, questa diminuisce nelle fasi successive, fino a scendere al di sotto di quella delle startup tradizionali. Considerando l’intero percorso, inoltre, il tasso di successo complessivo è pressoché identico per entrambe: il 2,5%.

Anche i tempi di crescita risultano più vicini del previsto. Per raggiungere lo status di unicorno, una startup deep tech impiega in media sei anni, contro i cinque anni e mezzo delle imprese tradizionali. Per arrivare a un’exit, invece, la media è di sette anni in entrambi i casi.

Un’altra convinzione da riconsiderare riguarda la capacità di raggiungere valutazioni elevate. In proporzione, le imprese deep tech hanno maggiori probabilità di diventare unicorni. Inoltre, dalla Series A in poi, l’incremento delle valutazioni tra un round di finanziamento e il successivo è più consistente. A contribuire a questa dinamica possono essere anche strumenti di finanziamento non diluitivi, come i grant pubblici.

Oltre le metriche: il valore del problema da risolvere

I dati, tuttavia, non esauriscono la complessità della valutazione di un progetto deep tech. Applicare a queste imprese le stesse metriche utilizzate per le startup software rischia di non restituire un quadro adeguato. È necessario considerare la fase di sviluppo, la natura della tecnologia e le risorse richieste per accompagnarla fino al mercato.

C’è poi un aspetto che riguarda più direttamente le scelte di innovazione: distinguere ciò che è davvero prioritario da ciò che è semplicemente affascinante. Anche una tecnologia straordinaria, infatti, rischia di non tradursi in valore se non risponde a un problema concreto, urgente e risolvibile.

È in questa distinzione che si gioca una parte fondamentale del percorso dall’idea al mercato. Il valore dell’innovazione non dipende soltanto dalle potenzialità di una tecnologia, ma anche dal problema che è in grado di affrontare e dal percorso necessario per trasformarla in una soluzione concreta.