Deep Tech: ¿Cómo la tecnología profunda puede ayudarte a innovar?

Milthon Lujan Monja

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¿Estás preparado para la próxima gran oleada de innovación impulsada por las tecnologías emergentes?

En los últimos años se ha vuelto común escuchar sobre Tesla y SpaceX, startups que vienen cambiando por completo las industrias, al hacer uso de tecnologías de vanguardia para responder a problemas actuales.

Deep Tech, o tecnología profunda, es el uso de tecnologías de vanguardia para crear productos y soluciones innovadores, y según el Boston Consulting Group (2021) Deep Tech viene siendo anunciada como la cuarta ola de innovación. 

El impacto económico, empresarial y social de la deeptech se sentirá en todas partes porque las startups de deep tech tienen como objetivo resolver muchos de nuestros problemas más complejos (Gourévitch et al., 2021) y abordar los mayores desafíos del mundo (Nedayvoda et al., 2020).

En este sentido, las inversiones en startups de deep tech se han incrementado de US$ 15 mil millones en el año 2016 a más de US$62 mil millones según estimaciones preliminares para el año 2020 (BCG, 2021).

En este artículo te explicamos cómo puedes aprovechar el Deeptech para desarrollar nuevos productos que puedan garantizar la competitividad de tu empresa en este entorno cada vez más competitivo.

¿Qué es el Deep Tech?

Deep Tech, también conocido como Deeptech, hard tech o tecnología profunda en español, fue acuñado en el 2014 por Swati Chaturvedi, CEO de Propel, para definir a las Deep Technology Startups como “las compañías fundados en un descubrimiento científico o una verdadera innovación tecnológica.

Sin embargo, en la actualidad Deep Tech es el término genérico para tecnologías que no se centran en los servicios de usuario final, que incluye la inteligencia artificial (IA), la robótica, blockchain, ciencias de materiales avanzada, fotónica y electrónica, la biotecnología, computación cuántica (Lunden, 2020) biología sintética y nanotecnología (Gourévitch et al., 2021) que emplean las startups para proporcionar soluciones tecnológicas.

Según Siegel y Krishnan (2020) una tecnología profunda era imposible ayer, es apenas factible hoy y rápidamente se volverá tan omnipresente e impactante que será difícil recordar la vida sin ella. Destacando que deeptech se encuentra en la frontera del conocimiento.

La página web TechWorks define el Deep Tech como “la tecnología que se basa en innovación de ingeniería tangible o avances y descubrimientos científicos” y que la resume como “el lugar en donde se encuentran los ingenieros con los descubrimientos científicos”.

Usado correctamente, deeptech puede abrir nuevas oportunidades y resolver algunos de los problemas más apremiantes del mundo.

Aplicaciones del deeptech

Es importante tener una comprensión clara de qué es la tecnología profunda y sus diversas aplicaciones para identificar oportunidades potenciales para tu negocio. De esta forma, te brindamos una descripción y algunos ejemplos para que los tomes como referencia.

Thong et al., (2021) describe los resultados del programa interdisciplinario Challenge Based Innovation A3 (CBI A3) que tiene como objetivo desarrollar la capacidad en los estudiantes universitarios de traducir la tecnología profunda en aplicaciones que consideren futuros deseados y un impacto social positivo.

Entre los desafíos que las deep tech startups tienen que enfrentar incluyen brindar acceso a Internet a quienes no están conectados, reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, aumentar significativamente las ganancias de productividad en todas las industrias y ayudar a resolver muchos otros problemas insolubles, particularmente en los mercados emergentes y las economías en desarrollo (Nedayvoda et al., 2020).

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A continuación te ofrecemos una lista de empresas que vienen empleando la deep tech para solucionar algunos problemas:

Sophia Genetics

La startup Sofia Genetics se dedica a la medicina controlada por datos (Data-Driven Medicine), su tecnología ayuda a los profesionales de la salud a diagnosticar y tratar mejor a los pacientes, debido a que se basa en una red mundial de intercambio de datos para generar conocimiento clínicamente procesables.

Conelum

Conelum es un startup biotecnológica que se enfoca en el desarrollo de pruebas de diagnóstico microbiológico rápido para empresas de la industria de alimentos y bebidas.

La tecnología de Conelum reduce el tiempo total de las pruebas convencionales de 24 horas a 5 días, a sólo 30 minutos sin comprometer los resultados.

Tractable

Tractable crea las herramientas de inteligencia artificial solicitadas por las empresas líderes mundiales relacionadas con la industria automotriz y de seguros.

Las soluciones de la empresa se basan en las últimas técnicas de investigación de visión por computadora y aprendizaje automático para la evaluación visual. Mediante el uso de imágenes enviadas por los clientes, la inteligencia artificial realiza una evaluación rápida y precisa de los daños causados por accidentes.

Apeel Sciences

La empresa de biotecnología Apeel Sciences con su tecnología que permite que los aguacates, los cítricos y otros tipos de frutas duren el doble de lo habitual, la tecnología se deriva de productos naturales y reduce el desperdicio de alimentos.

Desafíos de la tecnología profunda

El Boston Consulting Group (2021) describe cuatro desafíos que la Deep Tech debe superar para alcanzar todo su potencial:

La necesidad de reimaginar

BCG (2021) reporta que las empresas de tecnología profunda a menudo comienzan con una solución basada en un avance tecnológico; además, describen que para las corporaciones existentes, el desafío de reinventar productos y procesos proviene de un lugar diferente, y probablemente representa el mayor uso en la tecnología profunda.

La necesidad de continuar ampliando los límites de la ciencia

Aún cuando la ciencia tiene enormes progresos en muchos campos, existen áreas donde solo se ha “arañado” la superficie de lo que es posible.

Una de esas áreas es la biología. La complejidad de la naturaleza está lejos de ser totalmente conocida. Por ejemplo, conocer el vínculo entre el genotipo y el fenotipo; la estructura y función biológica, las interacciones del sistema biológico, etc.

Las dificultades para ampliar

Encontrar el producto mínimo viable correcto o el primer artefacto es en sí un gran desafío, asegurar que sea escalable es otro desafío totalmente independiente.

Las compañías de deep tech operan en la convergencia de tecnologías que conducen a la innovación fundamental. Esto a menudo da como resultado un producto físico muy “nuevo”, para el que no se ha escalado antes ningún producto similar.

Las dificultades para acceder a la financiación

A pesar de que la inversión en deeptech crece continuamente, y su enorme potencial de disrupción, la tecnología profunda se ve obstaculizada por el actual modelo general de inversión.

¿Cómo implementar la deep tech en tu negocio?

Una compañía de deep tech se encarga de llevar la tecnología transformadora del laboratorio al mercado (Nedayvoda et al., 2020); en resumen aplica los nuevos avances científicos y tecnológicos para resolver problemas de la sociedad.

La implementación de Deeptech requiere que los líderes y las organizaciones cambien su mentalidad para “saber lo que no saben” y adoptar la mentalidad de “encontrar en otro lugar” para consolidar de manera única soluciones extraídas de entidades dispares (Siegel y Krishnan, 2020).

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Gourévitch et al., (2021) y BCG (2021) destacan que los emprendimientos deep tech exitosos reúnen a múltiples talentos (científicos, ingenieros y empresarios) para resolver un problema, y tiene un enfoque de tres partes:

– La orientación al problema es la brújula que guía la empresa a lo largo de su vida.

– Las fuerzas impulsoras de la tecnología profunda son la convergencia de enfoque (ciencia, ingeniería y diseño) y la convergencia de tecnología alrededor de tres grupos diferentes (materia y energía, informática y cognición, y detección y movimiento).

– El ciclo diseño-construcción-prueba-aprendizaje (DBTL, por sus siglas en inglés) es el motor.

Convergencia de los enfoques de Deep Tech. Fuente: BCG (2021)
Convergencia de los enfoques de Deep Tech. Fuente: BCG (2021)

Asimismo, Boston Consulting Group (2021) describe que para que las empresas deeptech tengan éxito deben adoptar los principios fundamentales detrás del enfoque: estar orientados al problema; impulsado por hipótesis; interdisciplinario; anticipar fricciones; acortar el ciclo de ingeniería; tener en cuenta la economía; diseñar al costo y aprovechar el ecosistema. Estos principios se reflejan en 4 momentos de la verdad:

– El Momento Copérnico sobre cómo enmarcar el paradigma, es decir, ¿Cuál es el problema? y ¿Podría la realidad ser diferente?

– El Momento Newton al forjar la teoría, es decir, ¿Cómo podemos hacer esto posible?

– El Momento Armstrong al dar el primer paso, es decir ¿Podemos construirlo hoy?

– El Momento Asimov sobre la realidad cambiante, es decir ¿Qué se necesita para convertirse en la nueva normalidad?

A continuación te brindamos una breve guía para implementar el deeptech en tu empresa; sin embargo, un requisito fundamental es la digitalización de la empresa, lo que puede facilitar los procesos de deeptech.

Identifica los avances en tu sector

Para que aproveches al máximo el deep tech, es importante que conozcas los diversos sectores que pueden presentar aplicaciones comerciales de tecnología profunda. 

Estos sectores incluyen robótica, automatización e inteligencia artificial (IA), Internet Industrial de las Cosas (IIoT), blockchain y servicios financieros (fintech), procesamiento de lenguaje natural y visión artificial, biotecnología, entre otros.

A partir de aquí, debes identificar qué sector está mejor alineado con tus objetivos comerciales, las tendencias de la industria y las necesidades de tus clientes. Esto te ayudará a elaborar un plan sobre cómo aprovechar los beneficios específicos que ofrece la deeptech para lograr un máximo impacto.

Identificar las mejores herramientas de Deeptech

Una vez que has identificado el sector específico de tecnología profunda que mejor se alinea con los objetivos de tu compañía, es hora de comenzar a implementar un conjunto de herramientas.

Debes comenzar por conocer las diversas herramientas y técnicas disponibles.

Por ejemplo, esto podría incluir el marco de desarrollo Apache Spark para Big Data o TensorFlow para Inteligencia Artificial.

También es importante comprender la terminología clave utilizada en tu sector para que puedas comunicarte de manera efectiva con los ingenieros de software y otros expertos.

Asimismo, mantente actualizado sobre las tendencias de la industria y los nuevos avances para que puedas tomar decisiones bien informadas al invertir en soluciones de tecnología avanzada.

Utiliza las mejores prácticas y recursos

Para asegurarte de aprovechar al máximo tu inversión deep tech, vale la pena utilizar las mejores prácticas al desarrollar una solución.

Comienza con el establecimiento de objetivos pertinentes para que tengas una hoja de ruta que te guíe a lo largo del desarrollo. Asimismo, mantén siempre registros y documenta todo y considera usar soluciones como sistemas de control de versiones o software de gestión de relaciones con los clientes (CRM).

Utiliza recursos relevantes como foros de usuarios y podcasts, junto con oportunidades de capacitación, como cursos en lenguajes de programación específicos, para aumentar tu base de conocimientos.

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Es hora de escalar tu proyecto

Una vez que has creado productos potentes e innovadores con tecnología profunda, debes tener en cuenta que mantenerlos funcionando correctamente no es un esfuerzo de una sola vez. 

Para mantenerte al día con los rápidos cambios que ocurren en el mundo digital, considera escalar tus proyectos mediante la optimización de los servicios existentes, el lanzamiento de versiones automatizadas de los procesos o la introducción de nuevos métodos para que los clientes accedan a los datos o lo utilicen.

Considere estrategias como la integración e implementación continuas habilitadas por soluciones de plataforma en la nube. De esta manera, su proyecto puede permanecer ágil y resistente frente a posibles interrupciones.

Desafíos para la tecnología profunda

A pesar del potencial del deeptech, Gourévitch et al., (2021) describe que aún debe superar múltiples desafíos con la finalidad de alcanzar todo su potencial, y describe cuatro desafíos:

– La necesidad de reimaginar

– La necesidad de traspasar los límites de la ciencia

– Dificultades para escalar.

– Dificultades para acceder a la financiación.

Conclusiones

La deeptech, o tecnología profunda, hace referencia a las tecnologías emergentes que se encuentran en la frontera tecnológica y que tienen el potencial de transformar nuestra vida, y también los negocios.

Para aprovechar las deep tech en tu compañía debes formar parte de un ecosistema de investigación e innovación, e involucrarte con grupos de investigación de universidades y centros de investigación que esten liderando estudios en las áreas que podrían impactar tu negocio.

Finalmente, las tecnologías profundas son las semillas para las nuevas innovaciones de productos que surgirán en el futuro y que marcaran nuestras vidas como alguna vez lo hizo la aparición de la internet.

Referencias bibliográficas

Boston Consulting Group. 2021. Deep Tech: The Great Wave of Innovation. BCG – Hello Tomorrow. 42 p.

Gourévitch Antoine, Massimo Portincaso, Arnaud de la Tour, Nicolas Goeldel, and Usman Chaudhry. 2021. Deep Tech and the Great Wave of Innovation. BCG.

Lunden Ingrid. 2020. What do we mean when we talk about deep tech? Tech Crunch.

Nedayvoda, Anastasia; Mockel, Peter; Graf, Lana. 2020. Deep Tech Solutions for Emerging Markets. EMCompass; Note 94. International Finance Corporation, Washington, DC. © International Finance Corporation.

Siegel, J.E., Krishnan, S., (2020). Cultivating Invisible Impact with Deep Technology and Creative Destruction – Letter from Academia, Journal of Innovation Management, www.open-jim.org, 8(3), 6-19

Thong, C., Cotoranu, A., Down, A., Kohler, K., & Batista, C. (2021). Design innovation integrating deep technology, societal needs, radical innovation, and future thinking: a case study of the CBI A3 program. CERN IdeaSquare Journal of Experimental Innovation, 5(1), 32–39. https://doi.org/10.23726/cij.2021.1291

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