O ecossistema global de tecnologia popularizou a ideia de lançar produtos rapidamente para testá-los no mercado e aprimorá-los ao longo do caminho. Para muitos segmentos, essa lógica funciona, mas encontra limites quando aplicada a startups de base científica, as chamadas deeptechs.

No Brasil, há 952 empresas desse perfil, o equivalente a 72,3% das startups profundas mapeadas na América Latina, segundo o estudo Deep Tech Radar Latam 2025. O desafio, porém, não termina no desenvolvimento da tecnologia. Para muitas dessas empresas, a etapa mais complexa é atravessar a fronteira entre a pesquisa em ambiente controlado e a aplicação em condições reais de operação.

Esse processo envolve um equilíbrio delicado. A pesquisa científica exige rigor, validação e controle de variáveis. O mercado, por sua vez, espera soluções capazes de responder a problemas concretos, dentro de restrições de tempo, custo e operação. Uma tecnologia pode apresentar resultados excelentes em condições controladas e, ainda assim, precisar de ajustes importantes quando passa a ser utilizada por quem está no campo, na indústria ou em qualquer ambiente onde o processo não acontece de forma ideal.

É justamente nesse intervalo que a maturidade de uma deeptech começa a ser construída. O conhecimento científico continua sendo a base, porém a tecnologia precisa ser confrontada com as limitações do usuário e com situações não previstas em seu desenvolvimento. É isso que faz da validação um processo tão valioso, mesmo que, muitas vezes, seja longo e cheio de percalços.

Um bom exemplo está no desenvolvimento de tecnologias portáteis para análise química. Durante a validação de uma solução criada para levar esse tipo de monitoramento diretamente às propriedades rurais, a leitura levava cerca de um minuto e meio por amostra. Sob a perspectiva de um laboratório, noventa segundos para uma análise química é um intervalo bastante curto, um resultado extraordinário. No campo, porém, o cenário era diferente. Considerando o ritmo de trabalho de produtores e técnicos e a quantidade de amostras analisadas, esse tempo comprometia a agilidade da operação.

A percepção surgiu a partir da observação e da escuta de quem utilizava a solução nas propriedades. O resultado foi uma reestruturação dos algoritmos e do processo de leitura, que reduziu o tempo de análise para menos de 40 segundos. A precisão continuava sendo um requisito indispensável, mas deixou de ser o único parâmetro considerado. O desempenho da tecnologia passou a ser avaliado também pela capacidade de se encaixar no fluxo de trabalho de quem precisava utilizá-la.

A partir da escuta atenta às necessidades dos produtores e técnicos que operavam a solução nessas propriedades, foi realizada a reestruturação de todo o processo de leitura e o tempo de análise caiu para menos de 40 segundos. Se houvesse a insistência em defender a solução original, o resultado seria uma ferramenta quimicamente precisa, mas operacionalmente inviável no dia a dia. Se é na aplicação prática que a tecnologia encontra limitações que dificilmente aparecem no laboratório, é justamente a partir delas que a solução pode amadurecer.

O problema é que esse processo de maturação acontece justamente em um ambiente no qual tempo e recursos são escassos. O mesmo levantamento “Deep Tech Radar Latam 2025”, mencionado no início, aponta que 47% das deeptechs brasileiras não receberam nenhum tipo de investimento e 36% dependem exclusivamente de verbas públicas de fomento, enquanto apenas 7% conseguiram captar capital privado. O desenvolvimento de tecnologias inéditas costuma exigir ciclos mais longos, infraestrutura especializada e disposição para absorver riscos que nem sempre se encaixam na lógica tradicional de investimento em startups.

Por isso, aproximar pesquisa e mercado é também uma questão de estrutura de inovação. Mecanismos de subvenção econômica são importantes para sustentar etapas que ainda não apresentam retorno comercial, enquanto empresas e produtores dispostos a participar de testes podem oferecer às deeptechs algo que nenhum laboratório consegue reproduzir integralmente: as condições reais em que a tecnologia precisará funcionar.

Transformar conhecimento científico em desenvolvimento econômico exige que as deeptechs façam essa travessia. É nesse encontro entre conhecimento e prática que uma tecnologia deixa de ser apenas uma possibilidade promissora e passa a demonstrar seu valor de fato.