Uma nova abordagem necessária para fundadores de startups de deep tech

• Conselhos comuns para startups não se aplicam bem a startups de deep tech
• Em vez de métricas tradicionais de crescimento, são os marcos binários — em que sucesso e fracasso se separam com clareza — que determinam o valor da empresa
• Fundadores de deep tech acabam seguindo um caminho em que os conselhos tradicionais para startups não funcionam, e novas estratégias e formas de comunicação são essenciais para superar obstáculos complexos de ciência, regulação e mercado

O caso de Celine Halioua, fundadora da Loyal

• O fracasso inicial na captação e o começo da virada

  • Celine Halioua tentou levantar uma rodada Series B no 4º trimestre de 2022, mas fracassou
  • A Loyal é uma startup de biotecnologia deep tech que desenvolve um novo medicamento para prolongar a vida de cães
  • Os dados científicos, a visão e o pitch eram excelentes, mas o timing de mercado era péssimo
  • Com a falência do SVB e outros eventos, o apetite dos investidores esfriou, e não havia VC disposto a dizer com confiança: “perdi dinheiro investindo em remédio para cachorro”
  • No fim, a empresa conseguiu levantar apenas $10M ao longo de 6 meses com investidores-anjo e family offices

• Um único documento de aprovação mudou o jogo

  • Um ano depois, o primeiro medicamento da Loyal para prolongar a vida de cães recebeu da FDA a primeira aceitação oficial da possibilidade de desenvolver um remédio de extensão de vida
  • Graças a essa carta de aprovação, na tentativa seguinte de Series B, as propostas de investimento começaram a chegar já no primeiro dia
  • A experiência de captação foi completamente oposta à anterior

• A realidade da captação em deep tech: a importância dos marcos binários

  • Em deep tech, o núcleo do valor não está em número de usuários ou receita, mas em marcos binários como uma aprovação da FDA
  • A Loyal já tinha dados de eficácia do LOY-001 desde 1,5 ano antes da aprovação, mas como não estava claro “quando viria a aprovação”, os investidores não atribuíam valor a isso
  • Provar eficácia é a etapa mais difícil no desenvolvimento de um novo medicamento, e depois de superá-la a carga de diligência e o risco para os investidores caíram drasticamente

• O segundo marco: aprovação de eficácia do LOY-002 e Series B-2

  • Mais recentemente, o LOY-002 — um novo medicamento mastigável para cães idosos de diferentes portes — recebeu a segunda aprovação de eficácia da FDA
  • Junto com isso, a empresa anunciou a rodada Series B-2, elevando o total captado para mais de $150M

• Força como fundadora: planejamento estratégico flexível e gestão baseada em marcos

  • Halioua opera uma estratégia rigorosamente orientada por marcos desde a fase seed inicial
  • Ao atingir cada marco, libera o próximo estágio de gastos, contratações e desenvolvimento
  • Em vez de fixar a estratégia, mantém uma abordagem de revisão contínua das hipóteses anteriores conforme a situação muda

A realidade multifacetada do deep tech: mercado, equipe e regulação

Desafio de deep tech #1: o paradoxo de estratégias tradicionais de startup que não funcionam

• A Loyal abrange diversas áreas, como biologia canina, regulação federal, manufatura farmacêutica e embalagem para o consumidor
• É difícil entender totalmente a Loyal compreendendo apenas mercado consumidor, biotech ou deep tech isoladamente
• Como o cliente final não é o veterinário, mas o tutor do pet, a prescrição passa pelo sistema médico, mas o marketing é voltado ao consumidor
• Essa estrutura de negócio, que mistura vários domínios, faz da empresa algo difícil de avaliar tanto para VCs de biotech quanto para VCs de bens de consumo

“Para um fundador de deep tech, copiar e colar conselhos de startup SaaS pode ser fatal para a empresa”

• Solução: buscar inspiração em áreas inesperadas

  • A partir de conversas com a startup de aviação Boom, a Loyal adotou planejamento por cenários e operação orientada por marcos
  • Gastos, contratações e desenvolvimento de produto passam a acontecer conforme o atingimento de marcos específicos
  • A estratégia de fundraising também é dividida por marcos: captar no estado atual vs. captar após atingir um marco → separando risco e expectativa em cada caso

  Para cada marco, são montados 3 cenários, e quando a realidade converge para um deles, a empresa entra naquele caminho
  Todos os trabalhos, riscos e itens removíveis necessários dia a dia até a aprovação-alvo são mapeados

• Solução: colocar especialistas de cada área no conselho

  • Em deep tech, como a especialização em cada área é alta, é mais eficaz reunir especialistas de várias frentes do que tentar achar um conselheiro unicórnio que entenda tudo
  • O conselho da Loyal tem 9 pessoas, incluindo responsáveis por especialidades diferentes
    • regulação de medicamentos veterinários
    • operação em deep tech
    • construção de empresas de biotecnologia
    • marketing ao consumidor
  • Ex.: o especialista em regulação da FDA é a pessoa cuja opinião costuma ser solicitada primeiro nas reuniões
  • Blake Scholl, fundador da Boom, também participa do conselho

  Em vez de uma única pessoa que cubra tudo, um conselho como uma constelação, com perspectivas distribuídas, é mais eficaz

Desafio de deep tech #2: o efeito dominó de atrasos imprevisíveis

• Em deep tech, atrasos são inevitáveis e muitas vezes surgem de formas inesperadas
• Ex.: a FDA exigiu um teste adicional inesperado de 6 meses, impactando fortemente o cronograma do projeto
• Esse tipo de atraso exige humildade tanto do fundador quanto da equipe

“Quando você trabalha com deep tech, atrasos estranhos e repentinos acontecem com frequência, e esse tipo de experiência torna a pessoa humilde”

• Solução: abrir mais uma porta na decisão — a porta bidirecional lenta

  • Com base no framework de decisão de Jeff Bezos (portas de mão única / mão dupla), aplica-se o conceito de porta bidirecional lenta, em que tempo, reputação e recursos têm custo elevado
  • Ex.: um envio à FDA é formalmente reversível, mas na prática é uma decisão que consome muito tempo e dinheiro
  • Essas decisões exigem mais reflexão e cautela, e a execução rápida passa a ser vista com desconfiança

  “Valorizamos ir rápido, mas a submissão final à FDA sempre passa por mais uma semana de revisão antes de ser enviada. O custo do erro é grande demais”

• Solução: gestão por cenários partindo da incerteza

  • A Loyal redesenhou sua estrutura operacional inteira assumindo “o inesperado” como padrão
  • Planos de gasto, momentos de corte e cenários de captação são detalhados para situações como atraso de 6 meses, atraso de 12 meses e outras

  Ex.: enquanto aguardava o pacote de aprovação de eficácia, a empresa listou riscos possíveis com um grupo de conselheiros que já haviam passado por dezenas de aprovações de novos medicamentos e estimou a probabilidade de cada cenário

  • eventos com 40% de chance de acontecer, eventos com 20% etc.
  • decidiu para quais cenários construiria uma dupla rede de segurança

Desafio de deep tech #3: uma jornada de captação que parece não ter fim

• Startups de software reduzem risco com métricas como receita e número de usuários, mostrando um certo nível de product-market fit (PMF)
• Já em deep tech, o risco é removido em torno de marcos como aprovações da FDA, e esse processo leva anos
• A Loyal chegou, no quinto ano desde a fundação, ao estágio de um ano antes do lançamento — o que ainda é muito rápido para os padrões de deep tech

• Solução: oferecer aos investidores um novo modelo mental e comunicar com base em probabilidade de sucesso

  • Em deep tech, o risco central não é “o mercado será grande?”, mas “será possível obter aprovação da FDA?”
  • Alguns investidores ainda questionam o tamanho do mercado (TAM), mas Halioua enfatiza que esse não é o problema
    • Ex.: Apoquel gera $800M por ano, Farmer’s Dog mais de $1B por ano
    • A Loyal também pode garantir cerca de 10 anos de exclusividade federal
  • É preciso reinterpretar o avanço científico em um ‘modelo probabilístico de sucesso’ que o investidor consiga entender

  “Em software, os investidores sabem muito bem o que precisam observar. Em deep tech, nós é que temos de ensiná-los”

  • Novo framework de investimento: cada captação acontece no momento em que a probabilidade de aprovação da FDA aumenta
    • Ex.: “estamos nesta etapa agora → condições necessárias para obter aprovação → diferença entre isso e o estado atual → possibilidade de fracasso → possibilidade de sucesso → por que acreditamos que vamos ter sucesso → fatores de desconto do investimento”

• Solução: buscar novas fontes de capital além do VC tradicional

  • Na primeira Series B, a empresa levantou $10M não com VCs tradicionais, mas com HNWI e family offices
  • Esse capital abriu caminho para captar depois com a Bain
  • O processo consome muito tempo, mas em períodos de mercado instável garante chance de sobrevivência por meio de rotas alternativas de investimento

  “Há muito dinheiro no mundo. Se você gastar um tempo absurdo, dá para levantar capital. Não precisa insistir só nos VCs que todo mundo conhece”

  • Com family offices, o essencial é construir relações baseadas em confiança → não é uma transação simples, mas uma conversa e compreensão de longo prazo

Desafio de deep tech #4: a armadilha dos resultados binários

• Startups de software conseguem melhorar por meio de iteração, mas desenvolvimento de novos medicamentos não funciona assim
• Como a regulação é rígida, o produto fica praticamente congelado anos antes do lançamento → se o remédio não funcionar, é preciso recomeçar do zero
• Halioua descreve isso dizendo que “na biologia já existe uma verdade definida, e o fundador precisa descobri-la o mais rápido possível”

“Em deep tech, há coisas que simplesmente não funcionam, por mais esforço que você faça. Não dá para resolver isso à força com iteração ou experimento”

• Solução: construir estratégias de backup grandes e pequenas

  • Desde cedo, a empresa adotou uma estratégia de desenvolvimento de múltiplos produtos, para que exista uma alternativa em caso de falha
  • Ex.: o atual produto principal, LOY-002, começou a ser desenvolvido depois do LOY-001, mas acabou gerando resultados mais rapidamente
  • Ele serviu como hedge de risco caso o LOY-001 falhasse, e manter a estratégia de múltiplos produtos apesar da escassez inicial de recursos foi de grande ajuda

• Solução: planejar os experimentos já considerando o fracasso

  • O estudo STAY (pesquisa de longevidade com 1.000 cães) é um experimento que converge para um único resultado binário ao longo de 5 anos
  • Para distinguir se o resultado foi um problema de execução ou uma falha da própria abordagem, o desenho incluiu vários elementos redundantes
    • Ex.: desenho bônus no 4º ano, critérios mais rígidos para escolha de hospitais, duplicação do recrutamento de participantes etc.

  “Quando a tecnologia tenta fazer algo complexo, as oportunidades são inúmeras. É preciso manter o foco e, ao mesmo tempo, deixar espaço para seguir novas oportunidades”

• Solução: desenhar estruturalmente oportunidades de aprendizado

  • O Healthspan Study inicial foi um projeto estruturado de aprendizado para medir biomarcadores de envelhecimento em cães
  • A princípio era apenas um piloto simples, mas depois passou a ser usado como fonte central de dados em todos os envios à FDA
  • Na época isso não era conhecido, mas investir recursos extras para garantir uma infraestrutura de aprendizado acabou se tornando um grande ativo depois

  “Em deep tech, foco é importante, mas também é preciso deixar espaço para explorar informação. Não dá para prever o que vai se tornar importante”

• Contraponto: um caso em que o aprendizado foi pequeno diante do resultado

  • Projeto X-Thousand Dogs: experimento para medir a idade biológica de cães usando saliva
  • Houve grande investimento em kit de DNA gratuito, validação e infraestrutura na AWS, mas os insights concretos foram poucos
  • Custou muito mais do que o Healthspan Study, mas ensinou menos

  O valor de um experimento só pode ser entendido retrospectivamente, e a eficiência de recursos em relação ao resultado nunca é garantida

Desafio de deep tech #5: a corda bamba emocional do fundador

• O fundador de deep tech precisa sustentar ao mesmo tempo o otimismo ingênuo de desafiar o impossível e um julgamento realista e pessimista constante
• É preciso manter a esperança apesar de ciclos longos de desenvolvimento e fracassos frequentes, enquanto se prevê e se prepara para riscos o tempo todo

“Se eu soubesse como é difícil criar um remédio de extensão de vida aprovado pela FDA, eu nem teria começado”

• Solução: apegue-se emocionalmente à missão, não ao método

  • Mais importante do que se apegar à estratégia ou à abordagem técnica é se apegar emocionalmente à missão final
    • No caso de Halioua: “criar o primeiro remédio de extensão de vida aprovado pela FDA”
  • A abordagem técnica pode mudar a qualquer momento
    • Ex.: no início, ela achava que terapia gênica para suprimir IGF-1 era a resposta, mas mudou de direção após a contestação da equipe
    • No fim, a estratégia “cães grandes + vida curta” estava certa, e “terapia gênica” estava errada

  “Até surgirem dados objetivos, você não deve se apegar emocionalmente a um método específico”

  • Halioua sempre mantém aberta a possibilidade de estar errada
    • Na verdade, sua postura é partir da ideia de que pode estar errada
    • Quando sente ansiedade ou dúvida, não evita o tema; vai imediatamente a fundo naquela direção para verificar

  “Eu conecto meu ego ao objetivo, não ao método. Admitir que estou errada não é problema algum. O importante é descobrir isso rápido”

Desafio de deep tech #6: a armadilha de contratação do ‘martelo e prego’

• Startups de deep tech precisam de talentos com alta especialização técnica, mas especialização estreita demais pode virar um risco
• Doutores que passaram anos imersos em um problema específico tendem a se apegar emocionalmente à própria abordagem
  • Esse modo de pensar leva ao padrão ‘martelo e prego’, em que toda questão parece resolvível com a ferramenta que a pessoa já domina

“É por isso que muitos fundadores de biotech fracassam quando empreendem logo após terminar o doutorado”

• Solução: contratar pelo processo de pensamento, não pelo domínio

  • Pessoas com estrutura de raciocínio sólida conseguem se adaptar rapidamente até a áreas desconhecidas
  • Na prática, a equipe científica inicial da Loyal era formada em grande parte por especialistas em neurociência, sem relação direta com longevidade canina
    • Como a neurociência é complexa e cheia de incerteza, quem a estudou tende a ter capacidade analítica profunda e pensamento flexível

• Como identificar esse tipo de raciocínio na contratação?

  • O nível das perguntas na entrevista é crucial
    • Observe que perguntas o candidato faz, como desafia a lógica existente e como expande o raciocínio
  • Teste de profundidade de entendimento
    • Escolhe-se uma parte específica da pesquisa ou projeto que o candidato realizou e se aprofunda até o nível do ‘átomo’
    • Muitas pessoas param em determinado ponto, mas talentos excelentes conseguem continuar cavando cada vez mais fundo

  “Um cientista realmente excepcional deve ter capacidade de raciocínio suficiente para me avaliar durante a entrevista”

Desafio de deep tech #7: a barreira de linguagem técnica e o gap de confiança

• Startups de deep tech lidam com tecnologias que os investidores têm dificuldade de avaliar diretamente → existe uma barreira para conquistar confiança
• Isso pode gerar a frustração de pensar: “por que só eu tenho de passar por tantos processos?”
• Mesmo depois de captar investimento, operar o conselho e se comunicar pode se tornar ainda mais difícil
  • Situações que exigem explicações técnicas complexas e construção de lógica estratégica se repetem

“Na primeira reunião de conselho, alguém disse que era ‘a pior reunião que já tinha visto’. Ainda assim, acho que agora pelo menos chegamos ao nível de ‘ok’”

• Solução: transparência extrema

  • Compartilhar imediatamente e sem filtros problemas ou erros é o caminho mais curto para construir confiança
    • Ex.: ao receber a notificação de atraso da FDA, Halioua avisou diretamente os investidores em até 1 hora
    • Sem floreios nem desculpas, comunicou logo: “isso aconteceu, e estamos buscando uma solução”
  • Admitir erros também virou parte importante da cultura
    • Ao demitir um executivo, enviou um e-mail detalhado aos investidores
    • Também pediu desculpas diretamente à equipe por uma decisão errada de contratação

  “Como sou a fundadora responsável sozinha por uma tecnologia complexa, acho que preciso compartilhar de forma ‘absurdamente transparente’ o que estou pensando”

• Solução: aplicar um formato consistente de comunicação

  • Ao explicar tecnologia ao conselho, o mais importante não é tentar ensinar tudo, mas resumir em uma estrutura consistente
  • O formato de Halioua:
    1. o plano apresentado na reunião anterior
    2. o estado atual
    3. a diferença entre os dois
    4. o motivo da mudança
  • No início de cada reunião, ela revisa os principais itens de follow-up da reunião anterior:
    • “decidimos não fazer o item 2, por estes motivos / concluímos o item 3, e este foi o resultado”
  • Marcos importantes (ex.: cronograma de aprovação da FDA) são repetidos continuamente, incluindo o nível de risco
    • “data prevista na reunião passada → data prevista atual → motivo da mudança → gargalo → risco alto/médio/baixo”

  “Não espere que as pessoas se lembrem. Repetir framework, andamento, mudanças e riscos é o básico”

A vantagem do deep tech: transformar dificuldade em barreira de entrada

• Como diz Sam Altman em seu blog, fazer coisas difíceis pode acabar sendo o caminho mais fácil
• No caso da Loyal, escolher deep tech trouxe um enorme efeito halo em atenção do público, paixão, cobertura da mídia e atração de talentos
  • taxa de aceitação em contratações próxima de 100%
  • presença em grandes veículos como WIRED, New York Times e WSJ
  • as pessoas se conectam emocionalmente ao tema de “prolongar a vida dos cães”

• Barreiras de entrada (moats) específicas de deep tech

  • Há várias, como patentes, incentivos federais e talentos-chave
  • Mas a mais poderosa é ‘o próprio tempo’
    • Deep tech baseado em biologia exige fisicamente um certo tempo
    • Ex.: no caso de novos medicamentos veterinários, cada envio de seção técnica à FDA tem prazo fixo de revisão de 6 meses
    • Isso vale da mesma forma tanto para uma startup quanto para uma empresa de $70 trilhões como a Zoetis
    • Esse fator tempo, que não pode ser resolvido com dinheiro, acaba favorecendo startups

  “Eu já tinha convicção, há anos, de que esse medicamento seria aprovado no fim. A verdadeira questão era ‘quanto tempo isso vai levar?’”

  • A maratona rumo aos marcos continua, mas depois de mais de 5 anos, os frutos estão cada vez mais próximos

A vantagem paradoxal é: “justamente por ser difícil, há menos concorrência — e isso vira oportunidade”

[asheswook]

Mesmo que não seja deep tech, no nosso país parece que isso se aplica especialmente a empresas sujeitas à regulamentação do governo, como as fintechs.