El software ya no se come el mundo
En 2011, Marc Andreessen declaró que «el software se estaba comiendo el mundo» y es que el potencial de las disrupciones digitales como la computación en la nube (cloud computing), la compraventa en línea, el efecto plataforma (externalidades de red) o las nuevas formas de comunicación, parecían no tener límite.
Y no solo eso, complejos sistemas electrónicos o de control empezaron a simplificarse e incluso a sustituirse por software. Si hay un término que captura la capacidad del software de cambiar la sociedad es el de “Transformación Digital”, una expresión que hemos repetido hasta dejarla convertida en un mantra o un buzzword.
Quince años más tarde el apetito de lo digital se estrella contra los límites de lo físico y queda claro que afrontar los grandes desafíos del momento, como el cambio climático, la crisis energética, el agotamiento de recursos o la lucha contra el hambre exigen algo más que algoritmos.
Nuevos desafíos requieren nuevos paradigmas
Si nos centramos en los grandes desafíos de la sociedad recogidos en los objetivos de sostenibilidad de la ONU1, vemos que se requiere encontrar soluciones para problemas como:
- La emergencia climática: Reducir emisiones no es suficiente. Necesitamos capturar 10 GT de CO₂ anuales para 20502.
- El colapso de recursos: Solo el 9% del plástico se recicla3; la minería tradicional no cubrirá la demanda de litio para baterías4.
- Salud global: Las superbacterias causarán 10 millones de muertes anuales en 2050 si no desarrollamos nuevos antibióticos5.
La magnitud de estos desafíos hace necesario un cambio de planteamiento e incluso un cambio de paradigma en el desarrollo de nuevas tecnologías.
Es aquí cuando la ciencia y la tecnología llegan al rescate con un nuevo modelo: Deep Tech.
El término Deep Tech (Tecnología Profunda) surgió a mediados de la década de 2010, cuando los inversores de capital riesgo (Venture Capital, VC) trataban de diferenciar las empresas creadas en las fronteras del conocimiento científico de aquellas otras empresas de alta tecnología (High-Tech) que abordaban saltos incrementales por medio de tecnologías ya desarrolladas. Swati Chaturvedi, consejera delegada de Propel(x) y pionera en este ámbito, popularizó la etiqueta Deep Tech para describir a las startups que abordan retos fundamentales, como la energía de fusión, la carne cultivada en laboratorio o el cemento de carbono negativo, desde la investigación científica.
Hace solo unos años todo esto nos hubiera parecido (como suele reiterarse a menudo) ciencia ficción, y hasta cierto punto nos lo sigue pareciendo, pero se trata de una realidad consolidada, como se puede comprobar mediante el seguimiento de las inversiones de capital riesgo, que preceden siempre a la explosión de negocios.
El informe «Deep Tech Decoded» de Hello Tomorrow y Deepbright Ventures revela que el capital de riesgo está apostando con determinación por estas nuevas tecnologías. El 18% de las inversiones globales en startups se destinaron a Deep Tech en 2023, lo que representa un aumento del 120% respecto a 2020, cuando el porcentaje era cercano al 8%. Y no solo aumentan las inversiones, sino que consiguen una rentabilidad muy superior a la media conseguida mediante la inversión en empresas High Tech, alcanzando un IRR6 bruto del 23.7% (neto 19.6%), frente al 17.1% de los fondos VC tradicionales (Según los rating de Cambridge Associates7).
Las startups con productos físicos o híbridos (ej.: fusión nuclear, biotecnología) generan, de hecho, un IRR del 28%, frente al 13% de las basadas exclusivamente en software. Dada la naturaleza del Deep Tech, la propiedad intelectual (industrial) es un elemento nuclear en la creación de valor, y las startups con patentes alcanzan un IRR del 25% vs. el 20% del resto, como recoge el citado informe basado en bases de datos de inversores en startups (Dealrrom, Crunchbase y otros).
Una de las características que más llama la atención de este (nuevo) paradigma es el retorno a un modelo de innovación en el que las universidades y otros centros de investigación son los grandes generadores de startups. Dada la naturaleza eminentemente científica del conocimiento en la que hunden sus raíces estas tecnologías, son estos centros los que tienen mayor capacidad para enfrentarse a los límites científicos, creando nuevas tecnologías con potencial para convertirse en oportunidades de negocio. No solo la mayoría de las startups con Deep Tech son spin-offs de centros de investigación, sino que además ofrecen una mayor rentabilidad a los inversores. Las spin-offs que proceden de universidades superan en rendimiento de la inversión (IRR 26%) gracias a la disponibilidades de laboratorios, redes y financiamiento no dilutivo mediante subvenciones y becas de investigación (grants).
La puerta a nuevos casos de uso que no somos capaces de imaginar
Las iniciativas Deep Tech no están asociadas a un sector o disciplina científica específica, sino que aparecen en la mayoría de los ámbitos de investigación científica, en muchos casos en la convergencia entre varias disciplinas.
Comprender el fenómeno Deep Tech exige abandonar la mentalidad de silos. Sus avances son las piezas de un Lego que aún no tiene instrucciones precisas. Cada descubrimiento —ya sea un material autorreparable o un algoritmo cuántico— encaja en múltiples potenciales escenarios futuros que, en muchos casos, ni siquiera hemos llegado a visualizar. ¿Podría la fotónica cuántica revolucionar las telecomunicaciones y, a la vez, acelerar diagnósticos médicos? ¿Cómo transformará la inteligencia artificial generativa, no solo la creación de documentos u obras de arte, sino el diseño de fármacos? La respuesta está en su enorme capacidad de combinación y versatilidad para establecer los cimientos de un mundo que aún está por definir, en definitiva, montar el puzle del futuro con piezas que aún no han fijado su forma y cambian continuamente.
Crear y dirigir una empresa Deep Tech hasta alcanzar el éxito requiere entender la relación entre las capacidades que ofrecen los nuevos descubrimientos o invenciones y su potencial en diferentes sectores, el cual no es directo y no se puede conocer con antelación. Para ello es necesario crear equipos multidisciplinares con competencias en ciencia, tecnología y negocio, que sean capaces de entender como los nuevos avances pueden contribuir a la evolución de la sociedad, así como anticipar los riesgos. Estudios de tendencias tecnológicas y sociales, y la anticipación estratégica (strategic foresight) serán fundamentales para encajar estas tecnologías en un mercado que está todavía en construcción.
Y es que cada salto tecnológico Deep Tech es una puerta a nuevas oportunidades y casos de uso, la conexión con nuevos nodos en el adyacente posible que están por descubrir. Como escribió Stuart Kauffman, el «adyacente posible» se expande con cada innovación, creando un árbol de futuros ramificados. Nuestra tarea es elegir las ramas que lleven a un mundo habitable. El Deep Tech no es opcional: es el catalizador que permitirá mover las fronteras del desarrollo de la humanidad.
Javier Carbonell es doctor en detección, análisis y comunicación de tecnologías emergentes. y experto en financiación de deep tech y narrativas estratégicas.
Desde Adyacente Posible agradecemos su colaboración!
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- ONU, Objetivos y metas de desarrollo sostenible ↩︎
- Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), Special Report: Global Warming of 1.5°C, Summary for Policymakers, 2018, p.14 ↩︎
- OECD Plastic pollution is growing relentlessly as waste management and recycling fall short ↩︎
- IEA, The Role of Critical Minerals in Clean Energy Transitions ↩︎
- Review on Antimicrobial Resistance (AMR) ↩︎
- IRR, Internal Rate of Return. TIR Tasa Interna de rentabilidad ↩︎
- Cambridge Associates (2024), US VC Benchmarks
Cambridge Associates (2024), Ex US VC Benchmarks ↩︎
Carbonell, Javier. “Deep Tech: Tecnologías para la construcción de un nuevo mundo.” Adyacente posible (blog), March 13, 2025. https://adyacenteposible.com/2025/03/13/deep-tech-tecnologias-para-la-construccion-de-un-nuevo-mundo/.
