天美传媒

En los 煤ltimos cinco a帽os, la inversi贸n en startups de deep tech para incorporar tecnolog铆as emergentes se ha cuadriplicado hasta llegar a los 60.000 millones de d贸lares en 2020. Un nuevo estudio ayuda a corporaciones a innovar con este tipo de startups, aprendiendo de ejemplos de Asia.

Empresas como Toyota, Samsung, Alibaba y Lenovo est谩n innovando gracias a su asociaci贸n con startups del 谩mbito de las deep tech, un grupo de tecnolog铆as emergentes. Se trata de un fen贸meno que se ha cuadriplicado en los 煤ltimos cinco a帽os, pasando de 15.000 millones de d贸lares en 2016 a 60.000 millones de d贸lares en 2020 a nivel mundial.

Viendo esta tendencia, el estudio 鈥�How Corporate Giants Can Better Collaborate with Deep-Tech Start-ups鈥�. The Case of East and Southeast Asia, de los coautores Josemaria Siota y la profesora del 天美传媒 M陋 Julia Prats, junto con Vittoria Emanuela Bria, analiza m谩s de 100 compa帽铆as del este y sudestes asi谩tico. Seg煤n este estudio, en los pr贸ximos 5 a帽os, m谩s del 70% de las organizaciones analizadas prev茅n aumentar la presencia de startups de deep tech en su cartera de corporate venturing (colaboraci贸n entre empresas establecidas y startups innovadoras).

驴Qu茅 son las deep tech?

Son "un grupo de tecnolog铆as emergentes basadas en descubrimientos cient铆ficos o innovaciones de ingenier铆a significativas, que ofrecen un avance sustancial sobre tecnolog铆as establecidas, y buscan abordar algunos de los desaf铆os fundamentales del mundo", seg煤n los autores. En la actualidad, engloban la inteligencia artificial, los materiales avanzados, la biotecnolog铆a, el blockchain, la rob贸tica y los drones, la fot贸nica y la electr贸nica, as铆 como la computaci贸n cu谩ntica.

De hecho, los productos de deep tech suelen ser desarrollados por doctorados y expertos. Estos acostumbran a necesitar m谩s tiempo y capital para desarrollarse, debido a las complejas pruebas requeridas y revisiones peri贸dicas. Muchas empresas de deep tech tienen ra铆ces acad茅micas y se financian, en un primer momento, con subvenciones gubernamentales. Su tiempo de comercializaci贸n es largo --pueden superar los cinco a帽os. Adem谩s, por su complejidad, conllevan un alto riesgo que, a menudo, se ve agravado por una falta de experiencia empresarial.

Las colaboraciones con nuevas empresas de deep tech suelen conllevar siete retos: la evaluaci贸n de la tecnolog铆a, la visi贸n a corto plazo, el alineamiento interno con los indicadores de rendimiento, la regulaci贸n, la fragmentaci贸n geogr谩fica, los silos entre los equipos dedicados al I+D y al corporate venturing y la relaci贸n con la alta direcci贸n de arriba hacia abajo (top-down). Entre los departamentos con los que este tipo de colaboraciones puede generar cierta tensi贸n est谩n el de Finanzas, el Legal y el de I+D.

Auge en el este y sudeste de Asia

En 2019, Asia aglutin贸 el 40% de la inversi贸n mundial corporativa de riesgo en startups. En el este y sudeste asi谩tico, parte de esta actividad se concentr贸 en nueve regiones: China continental, Hong Kong, Indonesia, Jap贸n, Corea del Sur, Singapur, Tailandia, Taiw谩n y Vietnam.

Fue en la China continental donde, para llevar a cabo el crecimiento de la empresa de tecnolog铆a Tencent a trav茅s de su conocida aplicaci贸n WeChat, se combinaron dos perspectivas en principio contrapuestas. En un inicio se ofreci贸 una visi贸n clara desde la direcci贸n (top-down), para que llegara un mensaje inequ铆voco a los usuarios. Cuando llego el momento de lanzar innovaciones incrementales, se adopt贸 un enfoque de abajo a arriba (bottom-up). Partiendo de este y otros ejemplos de empresas asi谩ticas, el estudio apunta una serie de observaciones 煤tiles para que empresas establecidas innoven con startups en deep tech.

Consejos para colaborar con startups de deep tech

El informe ofrece 17 observaciones. A continuaci贸n, se muestra una breve selecci贸n relacionada con gobierno corporativo, jerarqu铆as y percepci贸n del riesgo.

1. Asegura una evaluaci贸n imparcial de la tecnolog铆a emergente, evitando los sesgos del equipo de I+D del s铆ndrome "esto no se invent贸 aqu铆". Esta decisi贸n corporativa se puede simplificar bajo dos variables. En primer lugar, 驴qui茅n tiene los conocimientos t茅cnicos para realizar la evaluaci贸n de la tecnolog铆a? Si alguien los tiene, lo m谩s probable es que sea el departamento de I+D, el equipo de corporate venturing, o un experto fuera de la empresa. En segundo lugar, 驴est谩 el departamento de I+D sesgado hacia sus propios desarrollos? Si es as铆, ese problema puede evitarse, por ejemplo, teniendo un mandato compartido entre ambos equipos y teniendo un jefe conjunto con experiencia tanto en el aspecto t茅cnico como en el de venturing.

2. Dise帽a una arquitectura de innovaci贸n, considerando los riesgos particulares de cada mecanismo de corporate venturing. De estos mecanismos, en el caso de innovaciones con start-ups de deep tech, los tres de m谩s riesgo percibido son las adquisiciones de startups, el capital de riesgo corporativo y los venture builders. Los percibidos como m谩s seguros fueron los hackatons, las misiones de exploraci贸n y los desaf铆os con premios. Eval煤a la cantidad de riesgo que tu empresa est谩 dispuesta a asumir, entre otros factores, para elegir los mejores mecanismos que m谩s se adec煤an.

3. Complementa las desventajas de un enfoque de corporate venturing de arriba hacia abajo (top-down) para impulsar la motivaci贸n, la creatividad y las aprobaciones m谩s r谩pidas de los empleados. Para ello, la alta direcci贸n debe estar convencida de que este cambio es necesario, tanto desde el exterior (por ejemplo, apoy谩ndose en expertos externos) como desde el interior (aprovechando el c铆rculo m谩s cercano del CEO). Posteriormente, los mandos altos y medios pueden ayudar a inculcar cambios en sus unidades de negocio y departamentos. Por 煤ltimo, un cambio estructural deber铆a garantizar que las pol铆ticas internas y los incentivos respalden el nuevo enfoque. Estas pol铆ticas pueden incluir, por ejemplo, agilizar las aprobaciones asegurando un patrocinador en el comit茅 ejecutivo para acelerar las decisiones de corporate venturing, o tener una participaci贸n flexible de la alta direcci贸n, dependiendo de los umbrales de recursos requeridos, por ejemplo, una inversi贸n corporativa de 20 millones de d贸lares en una startup de deep tech puede requerir una mayor participaci贸n de la alta direcci贸n que el lanzamiento de un hackathon en deep tech.

4. Adapta tu discurso a cada audiencia cuando se habla de deep tech. Los miembros del comit茅 ejecutivo quiz谩 prefieren argumentos relacionados con la estrategia a largo plazo. Mientras, las unidades de negocio seguramente busquen enfoque m谩s a corto o medio plazo. Una vez logres un caso de 茅xito en una unidad de negocio, comp谩rtelo con el resto de la empresa.

5. No empieces con la tecnolog铆a. En este discurso interno, en su lugar, identifica un problema que desees resolver mediante un caso de uso claro. C茅ntrate en el impacto cuantitativo y traducido a los responsables que tomar谩n la decisi贸n corporativa. Involucrar a las unidades de negocio en la creaci贸n del caso de uso puede ayudar a aumentar la aceptaci贸n posterior.

6. Minimiza el riesgo con un campo de pruebas. Construye un entorno de pruebas simple (sandbox) para llevar a cabo la prueba de concepto m铆nima y luego aumenta gradualmente los recursos asignados al proyecto. Este enfoque es especialmente 煤til en sectores altamente regulados.

Metodolog铆a, muy brevemente

En total, se analizaron m谩s de 180 empresas y se realizaron 77 entrevistas en 67 empresas. El n煤cleo del estudio se centra en 41 de esas entrevistas llevadas a cabo en 32 empresas, 18 de las cuales se encuentran entre las 30 principales empresas en t茅rminos de ingresos anuales (m谩s de $ 51 mil millones) que participaron de empresas con sede en el este y el sureste de Asia.

El estudio se public贸 en la Corporate Innovation Summit organizada por Hong Kong Science and Technology Parks Corporation (HKSTP), comentando tendencias y buenas pr谩cticas.

Puedes descargar aqu铆 el estudio 鈥�How Corporate Giants Can Better Collaborate with Deep-Tech Start-ups. The Case of East and Southeast Asia鈥� (tambi茅n ).