Tra le strategie di Open Innovation c’è il Corporate Venture Capital,
che fornisce un contributo importante alla crescita delle start up e a un corretto passaggio di conoscenze
Il Corporate Venture Capital (CVC) risulta essere sempre più cruciale nelle strategie di innovazione aziendale e rappresenta un finanziamento sempre più determinante per le startup. Più nel dettaglio, il CVC si sostanzia in investimenti in forma di capitale da parte di imprese consolidate, in imprese giovani e rischiose. Con il core business focalizzato sulla generazione di innovazione. Questo strumento è parte delle strategie di Open Innovation, con obiettivi che vanno oltre il mero rendimento finanziario.
Le imprese corporate creano un ambiente favorevole all’innovazione, anche al di fuori della propria struttura aziendale, mentre le imprese innovative beneficiano del know-how e del supporto finanziario delle imprese più mature.
L’Ottavo Osservatorio Open Innovation e Corporate Venture Capital, promosso da InnovUp e Assolombarda, ha esaminato nel 2023 entrambi gli attori, evidenziando la crescita delle startup e PMI innovative.
Hanno quantificato quelle che hanno adottato il CVC, ed esplorandone le performance economiche.
Le evidenze di maggiore rilevanza emerse dallo studio, mostrano per la prima volta un rallentamento nella crescita delle startup e PMI innovative in Italia, con un calo del -3,5% rispetto al 2022.
Questo fenomeno identifica una battuta d’arresto nel trend positivo che perdurava dal 2013.
Principalmente a causa di una diminuzione delle startup, con 840 unità in meno rispetto al 2022, mentre le PMI innovative sono aumentate di 241 unità. Inoltre, quasi un terzo delle startup e PMI innovative è partecipato da CVC, pari a 5.300 imprese che generano 4,7 miliardi di euro di ricavi, e rappresentano il 45,6% del totale. I CVC italiani, per la maggior parte, sono aziende di piccole dimensioni, con il 64,7% che ha meno di 10 dipendenti, prevalentemente attive nei servizi non finanziari.
Le società di Corporate con meno di 10 dipendenti costituiscono il 64,7% del totale degli investitori CVC e detengono il 69,1% del capitale sociale totale investito in startup e PMI innovative. Operano nei servizi non finanziari (41,3%), nei servizi finanziari (18,7%), nei servizi informatici (11,8%), e nell’industria (10,2%). I Corporate investono principalmente nei settori “software e informatica”, ma quelli appartenenti all’industria diversificano le loro partecipazioni, con investimenti nel 29,6% dei casi nel settore “software”, nel 28,4% nei settori industriali e nel 22,0% nel settore ricerca e sviluppo. Ulteriore dato che offre importanti riflessioni, è che la percentuale dei CVC che investe in settori diversi dal proprio è molto alta (circa 81%), il che evidenzia un dinamismo intersettoriale elevato.
Business Intelligence
per un Trasferimento Tecnologico efficace
In riferimento a questo scenario risiede, sotteso, il concetto di trasferimento tecnologico.
Con trasferimento tecnologico si intende il processo attraverso il quale le conoscenze, le competenze e le tecnologie sviluppate in un contesto vengono applicate e diffuse in un altro.
L’obiettivo è di tradurre l’innovazione scientifica e tecnologica in prodotti, processi o servizi commerciali. In termini più semplici, il trasferimento tecnologico implica il passaggio di conoscenze e tecnologie da un’organizzazione a un’altra entità, come un’azienda o un settore industriale. Il trasferimento tecnologico è complesso per numerose ragioni.
Primariamente perché non risulta sempre immediato identificare tutte le potenzialità di una nuova tecnologia o tutti i campi di applicazione, anche (e soprattutto) extra-settoriali rispetto all’origine con cui era stata ideata.
A fronte di ciò e a tutte le complessità evidenziate, l’applicazione della Business Intelligence alla documentazione brevettuale risulta sicuramente determinante per la realizzazione di un trasferimento tecnologico efficace.
La ragione primaria, risiede senz’altro nella strategicità del database.
I brevetti costituiscono infatti una eccezionale fonte di conoscenza tecnica, il cui contenuto, per l’80%, non è disponibile altrove.
I brevetti rappresentano inoltre un notevole investimento e sono depositati per proteggere innovazioni strategiche per le aziende e con un grano di maturità maggiore rispetto a quelle presenti in altre forme di letteratura.
I trend tecnologici, in aggiunta, restituiscono una panoramica accurata di dove si stia concentrando l’innovazione, consentendo riflessioni importanti anche da un punto di vista prospettico-predittivo.
A livello contenutistico un documento brevettuale contiene al suo interno una descrizione puntuale dell’invenzione. Infatti evidenzia esplicitamente quale problema tecnico essa contribuisca a risolvere e con quali specifiche caratteristiche tecnologiche. Pertanto rappresenta un bagaglio tecnico-informativo dalla straordinaria completezza e dallo straordinario valore. Pur essendo una eccezionale fonte informativa, la documentazione brevettuale detiene però un grande limite, se analizzata manualmente: la numerosità. Centinaia di milioni di brevetti, per quanto offrano vastissimo contenuto informativo, risultano inaccessibili se letti singolarmente. In riferimento a questo, la soluzione risiede senz’altro nell’applicazione del Text Mining, e più nel dettaglio in algoritmi di Natural Language Processing (NLP), che consentono di automatizzare l’individuazione e la raccolta di tutti e soli i documenti rilevanti per lo specifico obiettivo della ricerca, così come la loro analisi ed astrazione per considerazioni squisitamente strategiche.
Cosa è il Natural Language Processing?
Il Natural Language Processing (NLP) è un ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano. Si concentra sulla capacità delle macchine di comprendere, interpretare e generare testo in modo simile a come lo farebbe un essere umano. Il valore strategico del NLP risiede nel suo potenziale di analizzare enormi quantità di testo in modo efficiente, estrarne significato e trarre informazioni utili. Questa tecnologia è cruciale per migliorare la comprensione delle preferenze dei clienti, automatizzare processi di analisi di grandi dataset testuali, guidare l’innovazione e R&D, e facilitare la comunicazione tra persone e sistemi automatizzati, fornendo così un vantaggio competitivo nelle strategie aziendali e decisionali.
Cross-Over Tecnologico:
alcuni esempi concreti
Un esempio della applicazione della Business Intelligence in ambito brevettuale, che ha valore determinante sia nel trasferimento tecnologico che a supporto del processo di CVC sopra descritto, è adeguatamente rappresentato da una attività condotta da Erre Quadro per una azienda del settore della componentistica automotive.
Nello specifico use case, il cliente finale aveva la necessità di esplorare nuovi mercati e aveva ideato per questo una nuova soluzione tecnologica che sottintendeva lo sviluppo di un nuovo sistema di perforazione, estraneo alle linee di prodotto dell’azienda.
La strategia a livello corporate non prevedeva investimento in nuovi macchinari o competenze interne, bensì l’individuazione dei migliori partner e/o società da acquisire per poter sostenere la crescita.
Attraverso l’analisi di circa un milione di documenti brevettuali, l’NLP ha consentito l’identificazione dei principali attori nel settore dei sistemi di perforazione, i problemi tecnici affrontati da ciascuno e le relative soluzioni proposte.
Questo approccio ha permesso di stilare una lista di potenziali partner, qualificati in base ai problemi tecnici affrontati, al livello di maturità tecnologica delle soluzioni da loro proposte e alla loro geolocalizzazione.
Ha consentito inoltre di individuare coloro che avrebbero potuto essere più interessati a collaborare nello sviluppo della soluzione del cliente.
Similarmente a quanto precedentemente esposto, una PMI operante nel settore dei pannelli isolanti per l’edilizia aveva la necessità di migliorare alcune caratteristiche tecniche dei propri prodotti, in particolare l’isolamento termico, la resistenza strutturale e al fuoco. L’azienda, non trovando soluzioni tecniche adeguate nel proprio settore ha esplorato tecnologie al di fuori del suo ambito. Attraverso l’analisi brevettuale sono state identificate soluzioni potenzialmente utilizzabili per la progettazione di pannelli isolanti edilizi.
Il cliente ha così acquisito dettagliate informazioni su soluzioni provenienti da settori diversi rispetto a quello in cui opera (primariamente automotive e aerospazio), ampliando le opzioni tecnologiche per risolvere in modo innovativo i problemi tecnici legati al miglioramento del proprio prodotto.
I risultati includevano 12 alternative sviluppate in ambiti tecnologici diversi, con circa 50 attori chiave detentori delle soluzioni individuate, offrendo così ulteriori spunti per considerazioni di CVC.
A valle di quanto sopra descritto, è possibile concludere con alcune, importanti, evidenze.
Il Corporate Venture Capital si rivela sempre più indispensabile nelle strategie di innovazione aziendale, fungendo sia da finanziamento decisivo per le startup sia fornendo grande valore alle aziende strutturate, in grado di trarre enorme profitto e vantaggio competitivo dagli investimenti. Pur essendo complesso eseguire un processo di trasferimento tecnologico oculato, esso è in ogni caso imprescindibile per poter ottimizzare il direzionamento degli investimenti. L’applicazione di Business Intelligence alla documentazione brevettuale, supportata da algoritmi di Natural Language Processing (NLP).
Si rivela in questo cruciale, perché permette alle aziende di individuare partner strategici e soluzioni innovative in modo efficiente, guidando con successo il loro processo decisionale-strategico.
