Un prototipo funzionante non significa necessariamente avere un prodotto pronto per il mercato. Una startup può aver raggiunto un buon livello di maturità tecnologica e trovarsi comunque lontana dalla commercializzazione perché mancano un modello di business validato, le competenze necessarie, una strategia regolatoria o un percorso chiaro per raggiungere i clienti.
È da questa considerazione che parte NSBProject, società di consulenza specializzata nel trasferimento tecnologico, che ha sviluppato un modello di Startup Readiness Check-up destinato in particolare a idee innovative, spin-off universitari e startup deep-tech. La metodologia è stata testata per oltre due anni su più di 30 tecnologie, incluse soluzioni di digital health e health tech e risultati di progetti finanziati dall’Unione Europea.
L’obiettivo è andare oltre il tradizionale Technology Readiness Level, il TRL utilizzato per indicare il grado di maturità di una tecnologia, e valutare se l’intera soluzione sia effettivamente nelle condizioni di essere industrializzata, integrata, finanziata e adottata.
Sei indicatori per valutare la maturità di una startup
Il modello di NSBProject prende in considerazione sei dimensioni indipendenti. Accanto al Technology Readiness Level vengono valutati il Manufacturing Readiness Level, che riguarda industrializzazione e capacità produttiva, e l’Integration Readiness Level, cioè la possibilità di integrare la soluzione con processi e sistemi esistenti.
A questi si aggiungono il Commercial Readiness Level, relativo a mercato, clienti, modello economico e catena del valore; il Team Readiness Level, che prende in considerazione competenze, ruoli e struttura organizzativa; e infine il Legal Readiness Level, dedicato a proprietà intellettuale, privacy, contratti, compliance e aspetti regolatori.
I risultati vengono quindi aggregati in un indicatore complessivo definito Solution Readiness. Il modello attribuisce un peso maggiore agli elementi considerati più critici, evitando quindi che un elevato livello di maturità della tecnologia nasconda carenze commerciali, organizzative o normative. Tutte informazioni particolarmente rilevanti per le startup deep-tech, dove lo sviluppo della tecnologia può procedere molto più velocemente rispetto alla costruzione dell’organizzazione necessaria a portarla sul mercato.
“Uno degli errori più frequenti è considerare una tecnologia pronta solo perché il prototipo funziona“, spiega Andrea Jester, co-founder di NSBProject e responsabile dello sviluppo internazionale. In molti casi, secondo Jester, i progetti nati dalla ricerca incontrano ostacoli non tanto sul fronte scientifico quanto nella definizione del cliente, del modello di business, del percorso regolatorio, della proprietà dei dati o delle competenze necessarie per arrivare sul mercato.
Dal punteggio alla roadmap operativa
Il check-up non produce solamente un indice di maturità. Per ciascuna delle sei aree identifica ciò che il progetto ha già raggiunto, le lacune presenti e i rischi che potrebbero ostacolarne lo sviluppo.
L’analisi viene quindi utilizzata per definire le attività da affrontare per prime, la loro sequenza e le competenze o i partner necessari.
Il modello considera inoltre elementi esterni all’azienda, come maturità della domanda, disponibilità di capitali, struttura della catena del valore e presenza di canali di acquisto consolidati. La roadmap può quindi suggerire, per esempio, di validare la domanda prima di avviare una raccolta di capitale, chiarire gli aspetti relativi alla proprietà intellettuale prima di stringere una partnership industriale oppure completare il percorso regolatorio prima di affrontare la commercializzazione.
NSBProject ha inoltre avviato un percorso di validazione tecnico-scientifica della metodologia insieme a FlandersMake, polo belga per il trasferimento tecnologico con cui la società collabora già nell’ambito di progetti europei.
Il problema europeo: tante startup, meno capitali
L’iniziativa si inserisce in un contesto in cui l’Europa continua a mostrare una notevole capacità di creare nuove imprese tecnologiche, ma incontra maggiori difficoltà nel finanziarne la crescita.
Secondo i dati riportati da NSBProject sulla base di quelli forniti da Commissione Europea, Fondo Europeo per gli Investimenti, fra il 2018 e il 2023 in Europa sono nate mediamente 15.200 startup tecnologiche all’anno, contro 13.700 negli Stati Uniti.
Il divario cambia però quando si considerano i finanziamenti. Nel 2024 la disponibilità di venture capital nell’Unione europea sarebbe risultata, a seconda delle fasi di crescita, inferiore dell’80-84% rispetto agli Stati Uniti.
Il Fondo europeo per gli investimenti evidenzia inoltre una differenza significativa nella propensione al rischio: solamente il 14% dei gestori considera forte quella dell’ecosistema europeo nelle fasi pre-seed e Series A, contro il 66% negli Stati Uniti.
Anche l’Italia rimane indietro. Nel periodo 2021-2023 gli investimenti medi di venture capital sono stati pari allo 0,03% del PIL, secondo Banca d’Italia, circa un terzo rispetto a Francia e Germania.
La digital health mette alla prova l’intero modello
Uno degli ambiti sui quali NSBProject ha concentrato l’applicazione della metodologia è la digital healthcare (sanità digitale), settore nel quale la maturità tecnologica rappresenta solamente una delle condizioni necessarie per arrivare al mercato.
Una soluzione deve infatti combinare sviluppo tecnico e prove cliniche con gestione dei dati, interoperabilità, compliance, accesso alle strutture sanitarie, sostenibilità economica e capacità di coinvolgere acquirenti e partner industriali.
La roadmap può quindi coinvolgere Living Lab, strutture di testing e certificazione, European Digital Innovation Hub, ospedali, OEM, investitori e altri soggetti dell’ecosistema.
Un esempio riportato dalla società riguarda uno spin-off universitario greco che sta sviluppando un sistema di intelligenza artificiale per analizzare le immagini generate dall’endoscopia capsulare.
L’assessment ha evidenziato un buon livello di maturità tecnologica e clinica e una capacità di ridurre i falsi positivi rispetto ad alcune soluzioni basate su reti neurali convoluzionali prese come riferimento. Sul fronte commerciale e regolatorio, invece, il progetto presentava ancora diverse lacune.
Fra i principali elementi da affrontare sono emersi la definizione del modello economico e della catena del valore, la validazione della domanda presso ospedali e partner industriali, il percorso MDR (Medical Device Regulation, le norme per la certificazione dei dispositivi medicali) per il software come dispositivo medico, la titolarità dei dataset e il rafforzamento delle competenze commerciali e regolatorie del team.
A valle dell’assessment sono stati individuati quattro ambiti di mercato ritenuti più promettenti e sono stati sviluppati pilot e business plan dedicati.
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