A maioria das empresas brasileiras não prezam por ter uma estratégia unida de inovação. De acordo com estudo ‘Collab Trends Deep Tech’ feito pela Beta-i Brasil, 62,5% os departamentos de P&D+I em empresas no Brasil trabalham de forma distinta, fazendo com que o desenvolvimento de produtos ou modelos de negócios não respondam às necessidades do futuro.
Para solucionar essa questão, é preciso que departamentos de P&D e líderes de inovação aberta estejam de olho além das inovações incrementais e startups para resolver problemas imediatos de seus projetos. Nessa situação as deep techs são fundamentais por definir startups que desenvolvem uma inovação complexa e radical, com base em descobertas científicas.
Para entender mais a fundo sobre a origem, conceito e aplicações da Deep Techs, continue lendo o artigo completo a seguir.
Tecnologia x Deep Tech
As startups em geral começaram com a chegada da Internet em 1990. O modelo de negócios dessas startups geralmente é desencadeado por uma ideia, que interrompe um processo de negócios tradicional, tendo em vista a estratégia de crescer rapidamente, levantar fundos de investimento para adquirir clientes e tentar gerar receita.
Alguns sobrevivem a esta jornada de crescimento, já outros conseguem se manter com a colaboração de fundos venture capital (investimento de risco).
O que é Deep Tech?
Diversas empresas de tecnologia são fundadas todos os anos ao redor do mundo. Depois de anos fugindo de ciência, engenharia, tecnologia, energia limpa e saúde, os investidores estão começando a investir novamente nessas áreas.
Esses tipos de startups se concentram no que é chamado de Deep Tech, que é baseada em investigação científica apoiada por patentes. As startups de deep tech enfrentam intensa pressão para provar que sua ciência pode resultar em enormes receitas tão rapidamente quanto o setor de tecnologia geral de empresas.
Com o Deep Technology, ou Deep Tech é possível resolver grandes problemas sociais em saúde, mobilidade urbana e outras questões. Enfrentando assim, grandes desafios da sociedade, que são empreendimentos de alto risco que requerem grandes investimentos.
Origem de uma Deep Tech
Uma empresa deep tech começa com uma tecnologia, geralmente baseada em uma inovação ou descoberta no laboratório por alunos de doutorado e/ou cientistas pesquisadores.
O Deep Tech é um novo capítulo da história da inovação, que foi criada por Swati Chaturvedi, CEO da companhia de investimentos Propel(x), para designar startups que desenvolvem novas tecnologias por meio de ciências e pesquisa em áreas como matemática, física, biologia ou engenharia para diferenciá-las de tecnologias já existentes.
Além disso, pode ser vista através das lentes da Indústria 4.0, onde estamos vendo avanços em tecnologias físicas (veículos autônomos, novos materiais, 3D impressão, robótica avançada) ou biológica (engenharia genética, neurotecnologia, bioimpressão).
Indústria 4.0: os princípios da Era das Fábricas Inteligentes
Tendências e Oportunidades
As tendências de urbanização e digitalização apresentam novos desafios para os governos. Fornecendo uma solução no transporte de forma eficiente e alívio ao congestionamento urbano, que podem ser resolvidos pela ciência ou engenharia. Veja a seguir quais são as principais áreas de crescimento no próximos 5 a 10 ano, de acordo com a SG Innovate:
1. Healthcare
O acesso a tecnologias médicas modernas crescerão com o aumento da renda, população e sensibilização geral para as questões de saúde. O mercado de tecnologia médica auxiliará a medir e monitorar os sinais vitais, medicamentos de combate a doenças, que estão entre as áreas potenciais para descobertas científicas e inovações.
2. Tecnologia Quântica
A tecnologia quântica trata de áreas como energia nuclear ou os semicondutores em PCs e telefones. Essa tecnologia oferece comunicações mais seguras, navegação à prova de violação e sistemas de cronometragem e é mais confiável. Portanto, seu uso é amplamente esperado em criptografia, produtos farmacêuticos, serviços financeiros e inteligência artificial.
3. Internet das Coisas
As empresas podem analisar os dados coletados e multiplicados de dispositivos em tempo real para gerar serviços inovadores. Conforme o mercado muda de conectividade para plataformas, aplicativos e serviços, a IoT (internet das coisas) irá se tornar uma grande oportunidade.
4. Energia Renovável
A mudança climática está chegando. Emissões de carbono, aumento do nível do mar e a escalada das temperaturas globais devem ser administradas. Uma área para o investimento é o armazenamento de energia, que é fundamental para equilibrar a energia de suprimento e demanda de eletricidade para as residências.
5. Inteligência Artificial
A Inteligência artificial, o aprendizado de máquina e o aprendizado de Deep Techs estão sendo aplicadas em diferentes áreas da segurança cibernética para carros sem motorista. Outra área é a saúde, onde estes tecnologias podem ser usadas na medicina de precisão, onde o tratamento pode ser personalizado para indivíduos.
6. Robótica
Diante o mercado de trabalho os robôs podem aumentar ainda mais a força de trabalho. Com visão de máquina, os robôs podem escolher e colocar, montar ou embalar minúsculos componentes com mais rapidez e precisão do que um trabalhador. Alguns desses robôs podem ser usados ??como clientes agentes de serviço ou mesmo como prestadores de cuidados de saúde.
7. Tecnologia agrícola
As oportunidades para software podem ser incorporadas em ferramentas agrícolas para ajudar os agricultores a medir o rendimento das safras ou a coletar dados de fazendas e condições ambientais para identificar a melhor época para o plantio. A biologia sintética ajudará a produzir mais alimentos para o mundo, cuja população atingirá 9 bilhões por volta de 2030. Alternativas proteínas podem ser criadas a partir de substitutos à base de plantas e comestíveis insetos.
8. Tecnologia Autônoma
Não apenas carros e transportes públicos serão afetados pelo campo de tecnologias autônomas campo de rápido desenvolvimento. Indústrias como seguros e serviços financeiros também serão afetados. No futuro, empresas poderão coletar informações sobre a direção de um motorista, hábitos e a distância que ele dirige para verificar a chance dele entrar em um acidente e, portanto, a multa que ele pagará.
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