Las tecnologías mueven el negocio actual. Hoy en día tal vez no hay dudas en eso, es suficiente comparar los montos de capitalización de las compañías TIC y las compañías líderes de industrias tradicionales como la petrolera, de construcción de maquinaria, la agricultora entre otras. Las tecnologías en el mercado parecen a los seres vivos en la naturaleza: nacen, desarrollan, competen luchando por un lugar bajo el sol, y a veces se retiran de la escena. Al aparecerse las startup necesitan apoyo y protección de la parte de los inversores, mas como se puede comprender cuál de éstas se convertirá en un unicornio bello, y cual no podrá materializar su potencial.
Fin de romanticismo de cochera
Muchas de las compañías TIC actuales comenzaron el trabajo en garajes como los proyectos personales de sus fundadores. En la época del desarrollo calmoso de las tecnologías se necesitaba hacer pequeñas inversiones iniciales y junto con la conciencia de la finalidad y el talento de los ingenieros entusiastas se encontraba suficiente para llevar una modesta startup (aunque en aquellos tiempos no existiera el término ese) al nivel de un grupo transnacional dentro de 20-30 años. Actualmente el nivel inicial es completamente distinto: las tecnologías básicas son accesibles para todo el mundo en uno u otro sector de la economía. Por eso es necesario iniciar el trabajo de la posición mucho más alta que se requería hace 12-20 años para lograr un resultado realmente innovador.
Amazon, Uber, Spotify, Netflix y muchas otras compañías beneficiosas empezaron sus actividades como startup. Pero el éxito no fue obtenido por la existencia de las tecnologías como tales (en aquel momento el mismo Internet no fue accesible a todos, ni a cada uno como el medio de comunicación comercial), sino por la implementación de modelos de negocio realmente innovadores y paradójicos para aquella época. Y ahora, lamentablemente, el potencial de los proyectos similares es agotado prácticamente: las tecnologías existentes son estudiadas demasiado bien y son probadas de morder por todos los lados mediante las dichas startup múltiples. Eso significa que hay que seguir avanzando hacia el fondo y utilizar el potencial de las direcciones que no están elaboradas hasta ahora no solamente en el sentido aplicativo de ingeniería, sino también en el sentido científico y teórico.
Es un problema importante para los inversores: es imposible encontrar un perito quién ha visitado el futuro personalmente y con base de eso está dispuesto a confirmar o rebatir el potencial de una u otra tecnología, la cual los entusiastas venden hoy como una tecnología de futuro. No obstante, hace falta resolver el problema de una u otra manera, como se puede crear hoy un negocio realmente súper beneficioso solamente en los caminos nuevos y desconocidos en el mercado. Es por eso los inversores tratan cada día más las startup de tecnologías profundas – deeptech. Las compañías mencionadas requieren un enfoque específico, pero en caso de éxito «disparan» de modo mucho más espectacular.
Eliminando barreras
El perfil de una persona típica de startup de los últimos 5-10 años se considera como un estudiante, un graduado o licenciado no mayor de 25 años dispuesto a llevar su idea hasta un prototipo funcionando dentro del período entre unos meses y un año junto con sus compañeros también jóvenes. Para el caso de la tecnología profunda este perfil no sirve. Los desarrollos de las tecnologías profundas se realizan por los postgraduados y doctores en ciencias de 35 años y mayores. El ciclo completo desde la idea hasta el inicio de ventas puede durar hasta 5 años, y en vez de un modelo tradicional de «ponemos el prototipo en serie y luego aplicamos los parches» se realiza una serie de pruebas minuciosas antes de lanzar el producto en el mercado.
Y hasta en este caso es imposible garantizar el resultado positivo; por ejemplo, la startup Jawbone que acumuló 983 millones de dólares de inversiones en el período entre 2006 y 2016 prometiendo elaborar una pulsera de actividad – matadora de Fitbit (la súper popular hasta ahora) y en 2017 lanzó la toalla y empezó a vender sus activos. No obstante, el negocio no tiene un sitio adonde retirarse: en ciertos sectores clave desde la agricultura y nanotecnologías hasta la ciberseguridad y bioinformática, los saltos cualitativos son imposibles sin destellos creativos, sin eliminación de los muros que han parecido inquebrantables. Eso significa que hay que invertir precisamente en las startup deeptech.
TIC en la punta del progreso
Según los expertos las inversiones globales en tecnologías profundas se aumentarán 2-3 veces en el período 2021-2025 en relación con el nivel del año 2020, es decir de 62 a 140-200 mil millones de dólares de los EE.UU. ¿Entonces, por qué reconociendo todo el carácter complejo e impredecible de las profundas investigaciones científicas los inversores continúan el apoyo financiero de las mismas? Es porque cada proyecto exitoso en este ámbito supera las inversiones iniciales unos órdenes. Además, según los datos estadísticos la probabilidad de fracaso de las startup deeptech es poco superior que la de los proyectos «simples» técnicos. Influye en eso la experiencia más rica y las habilidades desarrolladas de los diseñadores que se materializa en la puesta del objetivo claro, la elaboración de la estrategia efectiva del desarrollo, la compresión exacta del área de investigaciones y la evaluación científica del potencial comercial de los proyectos.
Ahora ya se acumuló una cantidad grande de datos de los proyectos exitosos y fracasados. Está claro, cuales son los errores técnicos que dificultan el «vuelo» exitoso de los proyectos prometedores: es menosprecio de los desarrollos que competen, la prematura puesta en marcha del producto «crudo» en el mercado comercial, la falta de control de calidad, la falta de planeamiento estratégico y muchas otras causas.
Comparando los proyectos exitosos y fracasados en la misma esfera, tales como Netflix и Quibi, Tesla и Karma, Spotify, Guvera entre otros se puede concluir razonablemente la existencia del potencial de una nueva startup deeptech. Aquí se ve muy lógico el uso de la inteligencia artificial educada con base de los conocidos modelos de éxitos y fracasos en uno u otro sector económico, concentrándose especialmente en los fracasos que se puede y que hace falta evitar a partir del inicio. Por ejemplo, la Quibi tenía la propiedad intelectual de la tercera compañía sin la regulación legal necesaria, Karma prefirió organizar el ensamblaje de los vehículos de diseño propio por la tercera compañía empeorando de esa manera el monitoreo de calidad del producto final, la compañía Guvera dirigió de inmediato su producto al mercado global no habiendo asegurado el flujo financiero estable qué la llevó a la quiebra rápida.
Ya hoy los inversores de los proyectos TIC comienzan preferir el análisis matemático exacto de grandes datos y el análisis automático fundamentado científicamente, que se realiza en los centros de investigaciones, el peritaje, la rica experiencia y las capacidades grandes de computación en vez de la intuición. Las nuevas startup deeptech exitosas (¡y hasta las fracasadas!) complementan la base de datos para la instrucción de la IA, como resultado los pronósticos nuevos se hacen más y más precisos. Hoy en día no existe ni una causa para la demora del financiamiento de deeptech, es suficiente solamente averiguar el carácter prometedor de la dirección seleccionada y el carácter adecuado del equipo a realizar este proyecto innovador mediante la modelación de IA.
Artículo escrito por Alexander Khanin, de Intema, para WWwhatsnew.com