Lean სტარტაპ მეთოდოლოგია ეფექტურია პროდუქტის ბაზარზე სწრაფად მისატანად, თუმცა Deep Tech სექტორში მისი გამოყენება დამატებით გამოწვევებს აჩენს. ეს ქეისი მიმოიხილავს, როგორ უნდა ადაპტირდეს Lean სტარტაპის პრინციპები Deep Tech-ის კონტექსტში, სადაც ინოვაციები ხანგრძლივ კვლევასა და მაღალ ხარჯებთან არის დაკავშირებული.

შესავალი

ბოლო ათწლეულის განმავლობაში ტექნოლოგიური სექტორის ნიშურ ნაწილში მომხდარი ერთ–ერთი ყველაზე შთამბეჭდავი ინოვაციები მოვიდა Deep Tech-ისგან — ინოვაციის პრაქტიკა, რომელიც მოიცავს უახლესი სამეცნიერო მიღწევების გამოყენებას იმ ტექნოლოგიების შესაქმნელად, რომლებიც ადრე წარმოუდგენელი იყო. Deep Tech-ის ინოვაციებმა შექმნა ისეთი კომპანიები, როგორიცაა SpaceX და ისეთი პროდუქტები, როგორიცაა mRNA ვაქცინები. ახალი კომპანიების ჯგუფი, როგორიცაა Terrapower და Quandela, მუშაობენ ტრანსფორმაციულ იდეებზე, რაც გლობალური ინდუსტრიისა და ეკონომიკის ცვლილების პოტენციალს შეიცავს.

ეს პერსპექტივები, ბუნებრივია, ინვესტიციების ახალ ინტერესსაც იზიდავს. Boston Consulting Group-ის ბოლო მონაცემებით, Deep Tech-ის წილი ვენჩურულ კაპიტალში ბოლო ათწლეულში გაორმაგდა და 10%-დან 20%-მდე გაიზარდა. ამასთან, Deep Tech-ზე ორიენტირებული ინვესტიციების ფონდები ჯობს ტრადიციულ ვენჩურულ კაპიტალს, სთავაზობენ რა საშუალო შიდა დაბრუნების კოეფიციენტს 26%-ზე, ტრადიციული ვენჩურული კაპიტალის 21%-თან შედარებით.

მიუხედავად მათი პოტენციალისა, Deep Tech-ის სტარტაპებს ასევე აქვთ უნიკალური ბიზნეს გამოწვევები. მათი პროდუქტები ხშირად მოითხოვენ ხანგრძლივ R&D პერიოდებსა და საწყისი მნიშვნელოვანი ხარჯებს, რაც ართულებს სწრაფად ექსპერიმენტირებასა და ხარჯების ეფექტურობის შენარჩუნებას. მათი მომწიფება და ბაზარზე წვდომა ხშირად უფრო ხანგრძლივ პერიოდს მოითხოვს, ხოლო რეგულაციის მკაცრი მოთხოვნები და ტექნიკური სირთულეები საჭიროებენ უფრო დახვეწილ მიდგომას, ვიდრე სხვა ტექნოლოგიურ კომპანიებში.

Lean სტარტაპ მეთოდოლოგიის შეზღუდვები Deep Tech-ში

Lean სტარტაპ მეთოდოლოგია ფართოდ ასწავლის და კარგი მეთოდებით. იგი ეხმარება სტარტაპებს შეამცირონ ბაზრის გაურკვევლობა და დააყენონ მომხმარებელი პირველ ადგილზე, რაც ბევრი სტარტაპის წარუმატებლობის ძირითად მიზეზად პროდუქტ–მარკეტის შეუსაბამობას განიხილავს. თუმცა, Deep Tech-ის სტარტაპებისთვის, რომლებიც ეწინააღმდეგებიან ხანგრძლივ R&D პერიოდებს, მაღალ ხარჯებსა და კომპლექსურ ტექნოლოგიებს, ეს მიდგომა ხშირად რთულად დასანერგია.

Lean სტარტაპ მეთოდოლოგიის ძირითად პრინციპებს აქვთ თავისი ადგილები Deep Tech-ში, მაგრამ ბევრი მათგანი საჭიროებს ადაპტაციას ან სრულად გადახედვას. Deep Tech-ის სტარტაპებმა უნდა გააცნობიერონ, რომ მათი პროდუქტები არ ემყარება უკვე არსებულ ტექნოლოგიებს, არამედ ახალი ტექნოლოგიის განვითარებაზეა დამოკიდებული, რომელიც ჯერ არ არსებობს.

როგორ შევამციროთ ტექნოლოგიური გაურკვევლობა Deep Tech-ში

Deep Tech-ის სტარტაპები აწყდებიან უნიკალურ გამოწვევებს, რომლებიც მოიცავენ მნიშვნელოვან ტექნოლოგიურ გაურკვევლობებს. მიუხედავად იმისა, რომ Lean სტარტაპის მეთოდოლოგია შესანიშნავი ფიგურაა ბაზრის გაურკვევლობის შესამცირებლად, იგი ხშირად შეუსაბამოა Deep Tech-ის კონტექსტში. ქვემოთ წარმოდგენილია სტრატეგიული მიდგომები, რომლებსაც Deep Tech-ის დამფუძნებლებმა უნდა მიიღონ ამ რისკების შესამცირებლად.

დემონსტრირება კონცეფციის მტკიცებულებისა

Deep Tech-ის სტარტაპებისთვის მნიშვნელოვანია აჩვენონ, რომ მათი ტექნოლოგია თეორიულად მუშაობს და რეალურ პირობებშიც ფუნქციონირებს. მაგალითად, Modern Meadow-მა, ბიოტექნოლოგიურმა კომპანიამ, მცირე მასშტაბის პროტოტიპები შექმნა მათი ბიოტექნოლოგიურად შექმნილი ტყავისა, სანამ მასობრივი წარმოების დაწყებას განახორციელებდა. ეს მიდგომა ეხმარება ინვესტორებს თავდაჯერებულობაში და ამცირებს უფრო დიდი მასშტაბის განხორციელებასთან დაკავშირებულ რისკებს.

მილიონების განსაზღვრა დამაჯერებელი მონაცემებით

Deep Tech-ის სტარტაპებისთვის მნიშვნელოვანია განვითარების პროცესი კონკრეტულ მილიონებად დაყოს, რომლებიც ინვესტორებს შესთავაზებს დამაჯერებელ მონაცემებს. თითოეული მიღწეული მილიონი შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას განვითარების მომდევნო ფაზის დასაფინანსებლად.

სტრატეგიული პარტნიორობის შექმნა და რეგულაციების მართვა

სტრატეგიული პარტნიორობა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია Deep Tech-ისთვის, რაც აძლევს კომპანიებს წვდომას სპეციალიზებულ რესურსებზე და აკადემიურ დაწესებულებებთან თანამშრომლობის შესაძლებლობას. მაგალითად, SpaceX-მა NASA-სთან პარტნიორობა დაამყარა, რაც მნიშვნელოვნად დაეხმარა Falcon რაკეტების განვითარებაში.

„Thinking by Learning“ მიდგომის გამოყენება

მაღალი ხარჯებისა და ექსპერიმენტების სირთულის გამო, Deep Tech-ის სტარტაპებს შეუძლიათ აირჩიონ უფრო გააზრებული, ფრთხილად დაგეგმილი ექსპერიმენტები, რომლებიც მათი იდეების ვალიდაციას მოახდენს და ინვესტორებს დამაჯერებელ მონაცემებს შესთავაზებს.

AI და ციფრული ხელსაწყოების გამოყენება

AI და კომპიუტერული მეცნიერების განვითარება Deep Tech-ის ინოვატორებს აძლევს საშუალებას გააძლიერონ თავიანთი ექსპერიმენტები და მიიღონ უფრო სწრაფი შედეგები. მაგალითად, Terrapower-ის ინჟინრებმა გამოიყენეს სუპერკომპიუტერული სიმულაციები, რაც დაეხმარა მათ თავიანთი ტექნოლოგიის სიცოცხლისუნარიანობის შეფასებაში.

სიმართლის კულტურის გაძლიერება

Deep Tech-ში „fake it until you make it“ მიდგომა მიუღებელია. აუცილებელია კულტურის შექმნა, რომელშიც ყველა შეცდომა ღიად განიხილება და გამოიყენება სწავლის შესაძლებლობად.

დასკვნა

Deep Tech-ის სტარტაპებისთვის კომპლექსურობა და რესურსების მოთხოვნები უფრო დიდია, ვიდრე მათი დაბალი ტექნოლოგიის პარტნიორებისთვის. თუმცა, სწორი სტრატეგიული მიდგომებით ამ სირთულეების დაძლევა და ინდუსტრიების ტრანსფორმაცია შესაძლებელია.

წყარო: HBR.org