Scientifica Venture Capital, come gli investitori valutano l’innovazione che nasce dalla ricerca

L’ecosistema dell’innovazione sta vivendo una fase di profonda trasformazione. Tecnologie come intelligenza artificiale, quantum computing, biotech e healthtech stanno ridefinendo interi settori industriali, attirando l’attenzione di investitori sempre più interessati al potenziale della ricerca scientifica applicata al mercato. In questo contesto, il venture capital specializzato nel deep-tech assume un ruolo strategico: non si limita a finanziare startup ad alto contenuto tecnologico, ma contribuisce a trasformare risultati scientifici e attività di ricerca in imprese capaci di generare impatto economico e industriale. Tuttavia, investire in una startup deep-tech richiede approcci, competenze e strumenti diversi rispetto a quelli adottati per le tradizionali startup software. Ne abbiamo parlato con Davide Coletti, Head of Investments di Scientifica Venture Capital, realtà italiana specializzata nell’investimento e nello sviluppo di startup deep-tech.

Come viene valutata una startup deep-tech nelle fasi pre-seed e seed?

Nelle prime fasi di vita di una startup deep-tech, il prodotto è spesso ancora in fase di sviluppo e non esistono metriche commerciali consolidate. Per questo motivo, la valutazione degli investitori si concentra principalmente sulla qualità degli asset tecnologici, sul potenziale di crescita e sulla capacità del team di trasformare una scoperta scientifica in un’opportunità di mercato.

Un elemento centrale riguarda la composizione del team. Gli investitori ricercano gruppi fondatori caratterizzati da solide competenze scientifiche affiancate da figure con esperienza manageriale e di business development. La complementarità delle competenze rappresenta infatti uno dei principali indicatori della capacità di execution della startup.

Grande attenzione viene inoltre riservata alla robustezza scientifica della tecnologia, al suo grado di innovazione e alla differenziazione rispetto alle soluzioni esistenti. In questo contesto assumono particolare rilevanza gli asset di proprietà intellettuale, come brevetti e know-how proprietario, che contribuiscono a rendere difendibile il vantaggio competitivo.

Parallelamente, gli investitori valutano la rilevanza del problema affrontato, il potenziale mercato di riferimento e i tempi di adozione della soluzione proposta. Fondamentale è infine la presenza di una roadmap credibile, con milestone tecnologiche e commerciali ben definite, in grado di mostrare il percorso che porterà la tecnologia dal laboratorio al mercato.

Oltre il capitale: come un venture capital crea valore per una startup

Il contributo di un fondo di venture capital non si esaurisce nell’apporto finanziario. Sempre più spesso gli investitori rappresentano partner strategici che mettono a disposizione competenze, relazioni e infrastrutture in grado di accelerare la crescita delle startup.

Tra le attività più rilevanti figurano l’accesso a network industriali, l’introduzione a clienti e partner strategici, il supporto nei successivi round di raccolta capitali, il recruiting di figure chiave e l’affiancamento nella definizione della strategia aziendale.

Nel caso di Scientifica, il modello operativo si distingue per un approccio integrato che combina capitale e supporto operativo. Da un lato, la società mette a disposizione oltre 4.000 metri quadrati di laboratori e infrastrutture scientifiche dedicate alle attività di prototipazione, engineering e validazione tecnologica. Dall’altro, un team interno di ricerca e sviluppo affianca i founder nel processo di sviluppo tecnologico e di riduzione del rischio scientifico.

A questo si aggiunge un modello di Operational Venture Capital che accompagna le società in portafoglio lungo tutte le fasi del loro percorso di crescita, dalla fase di ideazione fino allo scale-up.

Deep-tech e software: due mondi diversi per gli investitori

Le differenze tra investire in una startup software e una startup deep-tech sono profonde e riguardano tempi, rischi e modalità di creazione del valore.

Nel mondo software, il time-to-market è generalmente rapido. Un MVP può essere sviluppato e validato nel giro di pochi mesi, consentendo di raccogliere rapidamente feedback dal mercato. Gli investimenti iniziali sono spesso contenuti e il rischio principale riguarda la capacità di acquisire clienti e scalare il business.

Nel deep-tech, invece, il percorso è più lungo e complesso. Le startup nascono spesso da anni di attività di ricerca scientifica e devono affrontare fasi articolate di validazione tecnologica, sperimentazione e prototipazione prima di arrivare sul mercato.

Anche il profilo di rischio cambia significativamente. Se nelle startup software la domanda principale riguarda l’adozione del prodotto da parte degli utenti, nelle startup deep-tech gli investitori devono innanzitutto valutare la fattibilità tecnico-economica della soluzione e la possibilità di trasformare la ricerca in innovazione industriale.

In compenso, una volta validate, queste tecnologie possono generare vantaggi competitivi molto più duraturi grazie a barriere all’ingresso difficilmente replicabili.

Come evolve la strategia di investimento durante la crescita della startup

La strategia di investimento cambia progressivamente man mano che l’azienda cresce.

Nelle fasi pre-seed l’attenzione si concentra sul team, sulla qualità della tecnologia e sul potenziale innovativo del progetto. L’obiettivo è verificare l’esistenza delle condizioni necessarie per trasformare un’idea scientifica in una futura impresa.

Durante la fase seed, il focus si sposta sulla validazione tecnologica e sulle prime applicazioni di mercato. Diventano rilevanti lo sviluppo di prototipi, le proof of concept e le prime collaborazioni con clienti o partner industriali.

Con l’ingresso nella fase Series A, gli investitori cercano evidenze di product-market fit, capacità di generare ricavi e possibilità di costruire un modello di business scalabile.

Nelle fasi successive di growth e scale-up, l’attenzione si concentra invece sull’espansione internazionale, sull’efficienza operativa e sul consolidamento della leadership di mercato.

In sintesi, se nelle prime fasi il capitale viene impiegato prevalentemente per ridurre il rischio tecnologico, nelle fasi più mature l’obiettivo diventa accelerare la crescita e massimizzare la creazione di valore.

Perché AI, quantum computing, biotech e healthtech attraggono sempre più investimenti

Secondo gli investitori, alcuni dei comparti più promettenti oggi sono rappresentati dall’intelligenza artificiale, dal quantum computing, dal biotech e dall’healthtech.

Questi settori operano in mercati strategici come salute, energia, industria, finanza e telecomunicazioni, offrendo opportunità di crescita globale e applicazioni potenzialmente rivoluzionarie.

La loro attrattività deriva soprattutto dalla presenza di tecnologie difficilmente replicabili, costruite attraverso anni di ricerca scientifica, competenze altamente specializzate e solide strategie di protezione della proprietà intellettuale.

L’intelligenza artificiale sta già trasformando i processi produttivi e decisionali di numerose industrie; il quantum computing promette di risolvere problemi computazionali oggi irraggiungibili; il biotech accelera la scoperta di nuove terapie e farmaci; mentre l’healthtech sta innovando diagnosi, monitoraggio e gestione dei pazienti.

Per il venture capital, investire in questi ambiti significa sostenere tecnologie capaci di ridefinire interi settori industriali e creare nuovi mercati. Sebbene richiedano orizzonti temporali più lunghi e competenze altamente specialistiche, queste opportunità possono generare ritorni significativi e un impatto economico e sociale su scala globale.

In questa prospettiva, il venture capital deep-tech non investe semplicemente in startup, ma nella capacità della ricerca scientifica di trasformarsi in innovazione industriale, creando valore duraturo per il sistema economico.