A prática da open innovation como potencializadora dos resultados de startups deep techs no Brasil

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Silva, Rodolfo Ribeiro da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Open innovation; Startups deep tech; Captação de investimentos; Deep tech startups; Desempenho de startups; Recursos relacionais; Relational resources; Startup performance; Venture capital
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-11092025-154255/

As startups deep techs desempenham um papel fundamental na inovação tecnológica ao desenvolver soluções baseadas em avanços científicos, mas enfrentam desafios significativos para alcançar escalabilidade e viabilidade financeira. No Brasil, essas startups lidam com barreiras estruturais, como acesso restrito a financiamento, infraestrutura tecnológica limitada e dificuldades na validação de mercado. Nesse contexto, as relações de Open Innovation (OI) com grandes empresas surgem como uma estratégia potencialmente benéfica para superar essas barreiras, fornecendo acesso a redes estratégicas, expertise e oportunidades de mercado. No entanto, a literatura ainda carece de evidências empíricas que diferenciem o impacto da OI em startups deep techs em comparação com startups tradicionais. Diante desse cenário, a questão central desta tese é: Quais relações de open innovation com grandes empresas influenciam os resultados das startups deep techs em comparação às startups tradicionais? O objetivo geral da pesquisa foi identificar a influência das relações de OI com grandes empresas nos resultados das startups deep techs. Para isso, foram conduzidos dois estudos empíricos. O Estudo 1 analisou como diferentes tipos de relações de OI impactam o desenvolvimento de capacidades relacionais em startups deep techs e tradicionais. O Estudo 2 investigou de que maneira os recursos relacionais adquiridos por meio da OI impactam o desempenho financeiro dessas startups, considerando a geração de receitas e a captação de investimentos de venture capital. A pesquisa utilizou uma abordagem quantitativa, baseada em dados do Ranking 100 Open Startups, que categoriza e mede a intensidade das relações de OI entre startups e grandes empresas. Foram aplicadas técnicas de modelagem estatística para testar as hipóteses formuladas nos dois estudos, permitindo avaliar os impactos diferenciados da OI nos dois tipos de startups. Os resultados do Estudo 1 indicaram que startups deep techs apresentam maior engajamento de mercado e dependem mais do acesso a recursos intelectuais e humanos do que startups tradicionais. Também foi identificado que o suporte para desenvolvimento e comercialização é um fator crítico para essas startups, enquanto mecanismos de suporte e incentivos financeiros não demonstraram impactos diferenciados. Já o Estudo 2 evidenciou que startups deep techs que constroem redes estratégicas sólidas conseguem captar mais investimentos de venture capital, reforçando o papel dos recursos relacionais na atração de capital. No entanto, para startups tradicionais, a incidência de relações de OI teve impacto positivo apenas na geração de receitas, sem efeito significativo na captação de investimentos. Com base nesses achados, conclui-se que as relações de OI impactam startups deep techs e tradicionais de maneiras distintas. Enquanto startups tradicionais podem obter benefícios imediatos em termos de receita, startups deep techs dependem mais intensamente dessas relações para acessar mercados, captar investimentos e superar desafios estruturais. Esses resultados reforçam a necessidade de estratégias diferenciadas de inovação aberta para cada tipo de startup e sugerem implicações tanto para gestores quanto para formuladores de políticas públicas. Estudos futuros podem explorar o impacto das relações de OI ao longo do tempo e considerar métricas adicionais de desempenho, como internacionalização e registros de patentes.