L’Europa non ha un problema di idee. Ha una difficoltà persistente nel trasformare ricerca, brevetti e tecnologie promettenti in imprese capaci di attrarre capitali e crescere su scala internazionale.
Il divario è evidente nei numeri. Nel triennio 2021-2023 gli investimenti di venture capital in Italia sono stati pari, in media, allo 0,03% del PIL, contro lo 0,07% di Francia e Germania: il mercato italiano ha raccolto appena un quinto degli investimenti realizzati nei due principali Paesi europei.
Banca d’Italia individua le cause in un numero relativamente basso di progetti innovativi trasformati in startup, nella dimensione limitata dei fondi italiani e nella maggiore difficoltà di uscita dagli investimenti.
Qualche segnale di recupero c’è. Secondo l’ultima Relazione annuale di Bankitalia, nel 2025 i finanziamenti delle società di venture capital sono aumentati, trainati in particolare dai fondi di trasferimento tecnologico, i cui investimenti sono triplicati rispetto all’anno precedente. Nel complesso, venture capital e private equity hanno finanziato oltre 400 imprese italiane per quasi 8 miliardi di euro, ma la dimensione dei due comparti rispetto al PIL resta inferiore alla metà di quella di Francia e Regno Unito. Il problema, del resto, è europeo prima ancora che italiano: ogni anno le imprese statunitensi ricevono investimenti di venture capital da sei a otto volte superiori a quelli destinati alle aziende dell’Unione, e nella fase di scale-up le europee raccolgono mediamente la metà del capitale delle equivalenti della Silicon Valley.
L’Europa è meno disposta ad assumere rischio
Alla minore quantità di capitale si accompagna una diversa propensione al rischio. Nell’EIF Equity Survey 2025 solo il 14% dei gestori intervistati ritiene forte o molto forte l’attitudine degli investitori europei ad assumere rischio nelle fasi pre-seed e Series A; la stessa valutazione sale al 66% per l’ecosistema statunitense. Non significa che due investitori americani su tre finanzino indiscriminatamente tecnologie incerte: significa che il mercato USA è percepito come più disposto a sostenere progetti ancora lontani dalla piena maturità, mentre quello europeo privilegia iniziative in cui tecnologia, mercato, team e possibilità di uscita sono già ben delineati.
Ne nasce un paradosso: quanto più una tecnologia è innovativa e complessa, tanto più diventa difficile finanziarla. Non perché sia debole, ma perché gli investitori non riescono a distinguere con chiarezza quali rischi siano già stati superati, quali restino aperti e quante risorse servano per arrivare al mercato. Gli investitori professionali sono abituati al rischio: ciò che tendono a evitare è il rischio non leggibile, quello che non si riesce a misurare e collegare a una sequenza di azioni verificabili.
Il limite del solo Technology Readiness Level
Per molti progetti nati dalla ricerca la maturità viene ancora rappresentata quasi esclusivamente attraverso il Technology Readiness Level (TRL). È una metrica utile — indica quanto una tecnologia sia avanzata rispetto all’applicazione prevista — ma non dice se esista un modello di business sostenibile, se il cliente sia stato individuato, se il team abbia le competenze necessarie o se proprietà intellettuale, regolazione e accesso al mercato siano stati affrontati. Una tecnologia può avere un prototipo funzionante ed essere, allo stesso tempo, molto lontana dal diventare un prodotto acquistabile: tecnicamente pronta ma non integrabile nei sistemi dei clienti, scientificamente validata ma priva di un percorso regolatorio, protetta da brevetti ma senza un mercato sufficientemente definito.
Valutare la reale investibilità di una startup richiede di osservare almeno sei dimensioni — maturità tecnologica, industrializzazione, integrazione, maturità commerciale, adeguatezza del team, preparazione legale e regolatoria — che quasi mai procedono alla stessa velocità: la ricerca scientifica avanza, mentre mercato, organizzazione e compliance restano indietro. Un indicatore aggregato non dovrebbe quindi limitarsi a calcolare una media: una grave carenza commerciale o regolatoria non può essere compensata da una tecnologia eccellente. L’obiettivo non è dare un voto, ma individuare il fattore che in quel momento blocca l’intero progetto.
Il digital health rende visibile il problema
Nella sanità digitale questo disallineamento emerge con particolare evidenza. Un algoritmo può ottenere prestazioni elevate in laboratorio, ma per diventare una soluzione adottabile deve superare contemporaneamente numerosi passaggi: validazione clinica, classificazione come dispositivo medico, conformità a MDR o IVDR, qualità e titolarità dei dataset, protezione dei dati personali, cybersecurity, interoperabilità con i sistemi sanitari, integrazione nei flussi di lavoro clinici, accesso a ospedali e procurement, modello economico e, quando necessario, rimborsabilità. Ciascun elemento può diventare un collo di bottiglia: una soluzione può essere clinicamente interessante ma troppo difficile da integrare, può ottenere una certificazione ma non aver ancora individuato chi sia disposto a pagarla, può rispondere a un bisogno reale dei medici ma non a quello di chi controlla il budget.
Anche la Commissione europea ha riconosciuto la centralità del problema. Nella consultazione avviata nel 2026 sulla riforma dei fondi di venture e growth capital, biotech e health tech figurano tra i settori strategici che necessitano di maggiore capitale specializzato; tra le possibili barriere sottoposte agli operatori ci sono la complessità della due diligence iniziale e l’avversione verso tecnologie con rischi regolatori o cicli di investimento lunghi, reali o percepiti. La formulazione delle domande indica con chiarezza quali difficoltà siano ormai entrate nell’agenda delle istituzioni europee: non solo la scarsità di fondi, ma il costo e la complessità necessari per comprendere e valutare tecnologie avanzate.
La sequenza conta quanto la qualità della tecnologia
Una startup health tech non deve solo compiere tutte le attività necessarie: deve farlo nella sequenza corretta. Cercare investitori prima di aver validato la domanda può produrre valutazioni poco favorevoli o un rifiuto che non dipende dal valore della tecnologia; avviare una certificazione prima di aver stabilizzato il prodotto può comportare costi aggiuntivi; rivolgersi a un ospedale senza un protocollo di sperimentazione definito difficilmente genera evidenze utilizzabili. Allo stesso modo i partner non sono intercambiabili: incubatori e acceleratori sono più utili quando il modello di business è ancora in costruzione, i Living Lab forniscono evidenze real-world, gli organismi notificati intervengono su validazione e conformità, cluster e Digital Innovation Hub facilitano l’accesso agli ecosistemi nazionali, fondi e corporate venture capital entrano con logiche e tempistiche differenti. La competitività non dipende solo dalla capacità di accedere a questi soggetti, ma dal saper attivare il partner giusto al momento giusto: uno dei motivi per cui il percorso di una startup andrebbe rappresentato come una roadmap, non come una semplice sequenza di round.
Dentro il metodo: un sistema di decision support con l’esperto al centro
È su questa esigenza che NSBProject, dall’esperienza maturata in vent’anni di trasferimento tecnologico e nei progetti europei di ricerca e innovazione, ha costruito un modello per la misurazione e il check up della Startup Readiness.
Il framework integra dati scientifici, tecnologici, brevettuali, competitivi e di mercato con la valutazione di sei livelli indipendenti: Technology, Manufacturing, Integration, Commercial, Team e Legal Readiness. Banche dati, letteratura, fonti ufficiali e ricerca avanzata vengono interrogate e aggregate per ridurre il rumore e trattenere ciò che conta. Su questa base si costruiscono use case sintetiche (le possibili applicazioni della tecnologia) e si valutano secondo le metriche critiche di ciascun mercato, così da rendere confrontabili strade che altrimenti resterebbero semplici impressioni.
Il risultato non è una semplice media. Il modello aumenta il peso delle dimensioni più arretrate quando queste rappresentano un vincolo critico: una bassa maturità commerciale, per esempio, non può essere nascosta da buoni risultati tecnici. Per ciascun progetto la nostra metodologia proprietaria di decision support consente di raccogliere e mettere a sistema l’evidenza scientifica, tecnologica, brevettuale, competitiva, regolatoria e di mercato. È qui che entra l’elemento decisivo: trasformare i dati in informazione e questa in contenuto strategico. Il modello consente, infatti, di individuare il fattore che in quel momento blocca il progetto e, tra le applicazioni possibili, scegliere quella su cui conviene concentrare gli sforzi. È su quella scelta che prende forma la roadmap: che cosa validare per primo, quale rischio ridurre, quale partner coinvolgere e quando.
Come sintesi quantificata di questo lavoro, il metodo restituisce anche un indice di readiness — una Solution Readiness affiancata da un’Adoption Readiness, che osserva i rischi esterni all’impresa, dalla maturità della domanda alla struttura della catena del valore. Ma è un punto d’arrivo, non il centro: il valore non è il numero, è la catena di evidenze e di giudizi che porta a rispondere a domande operative — quale ostacolo impedisce oggi il passaggio alla fase successiva, quale evidenza manca, quale rischio può essere ridotto.
Un caso utile per capire questo scarto è quello di uno spin-off universitario in fase di costituzione, attivo nell’analisi tramite intelligenza artificiale delle immagini prodotte dall’endoscopia capsulare. L’assessment ha rilevato un solido nucleo tecnico-clinico e una capacità significativa di ridurre i falsi positivi rispetto ad approcci basati su reti neurali convoluzionali (CNN, Convolutional Neural Networks). Sono emersi però anche alcuni trade-off prestazionali e, soprattutto, una distanza tra la maturità della tecnologia e quella dell’iniziativa imprenditoriale: sviluppo tecnico e integrazione interna intermedi, maturità commerciale e legale-regolatoria sensibilmente più basse. Il dato più utile non era il punteggio aggregato, ma l’identificazione del fattore bloccante: la tecnologia doveva ancora tradursi in un modello costo-performance, in una catena del valore definita, in una domanda validata presso ospedali e potenziali OEM, in un percorso MDR/SaMD formalizzato, mentre restavano da chiarire titolarità e licenze dei dataset e da rafforzare il team con competenze commerciali e regolatorie. Il caso mostra perché un assessment multidimensionale sia utile sia alla startup — cui evita di disperdere tempo e risorse su attività premature — sia all’investitore, cui permette di separare il rischio tecnologico da quello commerciale, normativo, organizzativo e finanziario.
Trasformare la due diligence in una roadmap
La due diligence viene spesso vissuta come un esame che precede l’investimento. Per le startup deep-tech sarebbe più utile trasformarla in un processo anticipato di preparazione, individuando prima del fundraising quali ipotesi sono già supportate da evidenze, quali risultati sono replicabili, quali rischi possono essere ridotti e quali vanno accettati, quale capitale serve per raggiungere la tappa successiva e quale milestone aumenterà davvero il valore dell’impresa. In questo modo la startup non si limita a presentare una tecnologia: presenta una teoria credibile della propria crescita — da dove parte, quali ostacoli deve superare, quanto costerà farlo e quali risultati saranno misurabili. L’assessment non garantisce il finanziamento e non elimina l’incertezza, ma può ridurre l’asimmetria informativa tra ricercatori, founder, investitori e partner industriali.
Più capitale, ma anche progetti più leggibili
L’Europa ha bisogno di fondi più grandi, di mercati dei capitali più integrati, di più investitori specializzati e di migliori possibilità di exit. Ma aumentare l’offerta di capitale non basta: occorre lavorare anche sulla qualità e sulla leggibilità della domanda, aiutando progetti e startup a trasformare una scoperta scientifica in un percorso industriale, commerciale e regolatorio comprensibile. Che nel 2025 in Italia siano triplicati gli investimenti dei fondi di trasferimento tecnologico è un segnale importante; perché quel capitale produca risultati, però, servono competenze e strumenti capaci di mostrare non solo quanto una tecnologia sia innovativa, ma quanto sia pronta per compiere il passo successivo. È su questa capacità di misurare e ridurre progressivamente l’incertezza che si giocherà una parte rilevante della competitività europea nelle tecnologie digitali, nella salute e nelle scienze della vita.
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