O Brasil reúne 952 deeptechs, o equivalente a 72,3% das startups de base científica identificadas na América Latina pelo estudo Deep Tech Radar Latam 2025. Para essas empresas, o principal desafio não está apenas em criar uma tecnologia, mas em fazê-la funcionar sob as condições concretas de uso.
A lógica de lançar rapidamente um produto, observar sua aceitação e aperfeiçoá-lo depois pode funcionar em diversos segmentos. Em soluções baseadas em ciência, porém, a transição entre um ambiente controlado e a operação cotidiana costuma exigir mais tempo, validações e ajustes.
A pesquisa depende de rigor, controle de variáveis e comprovação dos resultados. O mercado, por outro lado, demanda soluções compatíveis com limites de custo, prazo e operação. Assim, um desempenho elevado em laboratório não garante que a tecnologia se adapte ao campo, à indústria ou a outros ambientes sujeitos a imprevistos.
O teste da operação
O desenvolvimento de uma tecnologia portátil para análise química ilustra essa diferença. Durante a validação de uma solução destinada a propriedades rurais, cada amostra levava cerca de um minuto e meio para ser analisada. Para um laboratório, noventa segundos representavam um intervalo reduzido. No ritmo de produtores e técnicos, considerando o volume de amostras, a duração comprometia a eficiência do trabalho.
A observação do uso e o contato com os profissionais envolvidos levaram à revisão dos algoritmos e do método de leitura. Depois da mudança, o exame passou a levar menos de 40 segundos. A precisão permaneceu necessária, mas a avaliação da ferramenta incorporou outro critério: sua capacidade de se integrar ao fluxo de trabalho dos usuários.
A experiência mostra que a aplicação prática pode expor obstáculos que não aparecem durante a pesquisa. Uma solução tecnicamente precisa pode não ser adequada se não atender às exigências da rotina. Ao identificar essas limitações, a deeptech consegue direcionar o desenvolvimento para uma versão mais compatível com o ambiente em que será utilizada.
Financiamento e aproximação com o mercado
A construção dessa maturidade ocorre em um cenário de restrição financeira. O Deep Tech Radar Latam 2025 indica que 47% das deeptechs brasileiras não receberam investimentos, enquanto 36% dependem exclusivamente de recursos públicos de fomento. Apenas 7% levantaram capital privado.
Tecnologias inéditas geralmente demandam ciclos prolongados, infraestrutura especializada e disposição para assumir riscos que nem sempre se ajustam ao modelo tradicional de investimento em startups. Nesse contexto, mecanismos de subvenção econômica ajudam a financiar fases que ainda não geram retorno comercial.
A participação de empresas e produtores em testes também aproxima a pesquisa das condições efetivas de uso. Essa interação permite que as deeptechs confrontem seus resultados com restrições que não podem ser reproduzidas integralmente em laboratório.
A transformação do conhecimento científico em atividade econômica depende, portanto, da passagem pela operação real. É nesse processo que a tecnologia deixa de ser apenas uma possibilidade e começa a demonstrar sua utilidade prática.
