Quando a gente fala de inovação, muita gente pensa logo em inteligência artificial, investimento, aplicativo, tecnologia da moda. Mas existe um pilar da inovação que continua sendo um dos mais poderosos e, ao mesmo tempo, um dos mais incompreendidos no Brasil: pesquisa, desenvolvimento e inovação, o famoso P&D ou PDI.
E é justamente nesse ponto que mora uma pergunta importante: como uma pesquisa acadêmica deixa de ser apenas um artigo científico e vira um produto, uma solução real, uma startup?
Essa transição não é simples. Ela exige repertório, coragem, resiliência, apoio institucional e, principalmente, uma mudança de mentalidade. O pesquisador aprende a investigar, testar, publicar. O empreendedor precisa, além disso, validar mercado, estruturar operação, pensar em escala, proteção intelectual, financiamento e modelo de negócio.
É um salto grande. Assustador, às vezes. Mas completamente possível.
A história de Claudemir Souza mostra exatamente isso. Vindo de uma origem simples no interior de São Paulo, ele construiu uma trajetória acadêmica sólida, passou por mestrado, pós-doutorado, pesquisa aplicada, instituições como Fiocruz e IBMP, até perceber que a solução que estava desenvolvendo não precisava parar na bancada do laboratório. Ela podia chegar à sociedade.
E quando essa chave virou, nasceu uma startup voltada a um problema concreto e urgente: a demora e o alto custo da análise de água.
🌱 A curiosidade como ponto de partida
Antes da startup, antes da solução tecnológica, antes da conversa sobre mercado, havia uma característica central: curiosidade.
Claudemir conta que sempre teve essa inquietação de buscar um lugar onde realmente se encontrasse. Vindo de uma família simples da zona rural do interior de São Paulo, ele saiu cedo de casa e começou a construir o próprio caminho a partir da educação. Esse detalhe importa muito, porque várias jornadas empreendedoras em ciência nascem exatamente daí: não de um plano de negócios pronto, mas de uma inquietação profunda em entender o mundo e transformar a própria realidade.
Ele gostava de biologia, de ciência, do processo de descoberta. Foi esse interesse que o levou à graduação, depois à especialização e, mais adiante, ao mestrado. Só que essa trajetória não aconteceu de forma linear e confortável, como às vezes parece quando a história já está pronta para ser contada.
Houve dificuldade de base, necessidade de trabalhar durante o dia e estudar à noite, provas ruins no começo e a sensação de ainda não estar totalmente preparado. Esse é um ponto importante e pouco romantizado: muita gente talentosa demora para florescer porque está correndo uma maratona com peso extra nas costas.
No caso dele, uma orientadora fez diferença decisiva. Identificou propósito, força de vontade e disposição de aprender. Abriu espaço para ele assistir aulas com o pessoal da medicina e estagiar no laboratório. Enquanto isso, ele conciliava trabalho de madrugada em call center com estudo pela manhã.
É o tipo de trajetória que deixa uma lição claríssima: talento conta, mas apoio certo na hora certa também conta demais.
🎓 O problema da academia não é falta de inteligência. É falta de ponte
Durante o mestrado, surgiu uma sensação que muitos pesquisadores conhecem bem: a pesquisa avançava, gerava conhecimento, produzia publicação, mas algo ainda parecia incompleto.
O incômodo era simples e profundo ao mesmo tempo: e depois do artigo?
Essa pergunta é quase um divisor de águas. Porque dentro da lógica acadêmica tradicional, muitas vezes a resposta parece suficiente: publica-se, apresenta-se, encerra-se um ciclo. Só que, para quem tem uma inquietação mais aplicada, isso pode soar frustrante.
O ponto central não é desmerecer a pesquisa básica. Pelo contrário. Ela é fundamental. O problema é quando a pesquisa que poderia gerar impacto social, econômico ou ambiental não encontra caminho para isso.
Existe, de fato, uma distância histórica entre academia e mercado. São dois universos com linguagens, incentivos e métricas muito diferentes.
- Na academia, valoriza-se rigor metodológico, publicação, banca, formação.
- No mercado, valoriza-se tempo de resposta, viabilidade, escala, receita, adoção.
- Na pesquisa, a pergunta pode ser “isso funciona?”.
- No negócio, além disso, surge “quem compra?”, “como entrega?”, “quanto custa?”, “é escalável?”.
Quando essa ponte não existe, soluções valiosas ficam presas no laboratório. E isso acontece muito mais do que deveria.
Claudemir percebeu isso cedo. Faltava um mecanismo para fazer o conhecimento sair da bancada e chegar à sociedade. Mas ele ainda não tinha o nome para isso. Ainda não pensava em startup. Ainda não se via como empreendedor.
🧪 O momento em que a pesquisa aplicada muda tudo
Depois do mestrado, ele passou por experiências importantes em pesquisa aplicada. Uma delas foi na Fiocruz do Paraná, em um projeto de desenvolvimento de biossensores para diagnóstico. Ali aconteceu algo decisivo: ele começou a aprender, na prática, como uma solução tecnológica se estrutura fora da lógica puramente acadêmica.
Foi um mergulho no fazer.
Não era mais apenas formular hipótese, testar e publicar. Era pensar em aplicabilidade. Entender que uma tecnologia pode responder a um problema real. Ver de perto que existe um caminho entre ciência e uso concreto.
Ainda assim, a ideia de criar uma startup não estava totalmente formada. O que existia era a percepção crescente de que ele queria trabalhar com algo que chegasse ao mercado e tivesse utilidade social.
Esse passo é muito relevante para pesquisadores que se sentem divididos. Nem sempre a virada empreendedora acontece de uma vez. Muitas vezes ela vem em camadas:
- Primeiro, a pessoa percebe que quer impacto.
- Depois, entende que a pesquisa pode virar solução.
- Em seguida, descobre que solução pode virar produto.
- Por fim, aceita que para isso talvez precise construir uma empresa.
Essa transição mental é lenta porque mexe com identidade. O pesquisador foi treinado para ser cientista. A ideia de empreender pode parecer distante, quase incompatível. E foi exatamente assim que ele se sentiu quando ouviu essa possibilidade pela primeira vez.
💡 Quando alguém faz a pergunta certa e a chave vira
O estalo veio em um novo projeto, já na universidade, com um professor que apresentou a ele a ideia de startup. A reação inicial foi de espanto. Algo como: isso não é para mim.
Essa resposta é extremamente comum no ambiente acadêmico.
Muita gente associa empreendedorismo a um perfil específico, como se fosse necessário nascer com vocação comercial, falar a linguagem do mercado desde sempre ou ter formação em administração. Só que não é assim. Em deep tech, biotecnologia e inovação científica, frequentemente o negócio nasce justamente de quem domina profundamente o problema técnico.
O professor não forçou. Apenas lançou a provocação. Pediu que ele pensasse com calma.
E aí aconteceu o que costuma acontecer quando a pergunta acerta o centro da questão: tudo começou a fazer sentido.
Se o objetivo era fazer a pesquisa chegar ao mercado, gerar utilidade real e não parar na publicação, então talvez a startup não fosse um desvio de rota. Talvez fosse exatamente a ponte que estava faltando.
Essa percepção é poderosa porque muda o significado da empresa. A startup deixa de ser “virar empresário” e passa a ser um veículo de impacto para a própria pesquisa.
💧 O problema real: análise de água lenta, cara e pouco eficiente
A solução que acabou puxando esse movimento empreendedor surgiu de uma dor concreta no trabalho de pesquisa com poluentes aquáticos e toxicologia celular.
No laboratório, o foco estava nos efeitos de poluentes ambientais na saúde, usando peixes como modelo experimental. Isso exigia análise de água. E foi aí que apareceu um gargalo absurdo.
Para conseguir uma análise, o orçamento já demorava dias. O resultado podia levar entre vinte dias e um mês, às vezes mais. Além disso, o custo era alto e a quantidade exigida para análise também era grande.
Na prática, isso travava a pesquisa.
E mais do que isso: conforme o contato com outras pessoas e instituições aumentou, ficou claro que o problema não era isolado. Outras organizações também enfrentavam a mesma dificuldade.
Esse é um dos momentos mais valiosos no nascimento de uma startup científica: quando uma dor do laboratório se revela uma dor de mercado.
Não basta uma dificuldade técnica existir. É preciso que ela seja recorrente, relevante e compartilhada por outros atores. No caso da análise de água, havia um ponto crítico adicional: a água é dinâmica. Se o resultado chega 20, 30 ou 40 dias depois, o cenário já mudou várias vezes.
Ou seja, não era apenas uma questão de conveniência. Era uma questão de utilidade da informação.
Foi aí que o foco do pós-doutorado passou a se voltar totalmente para esse desafio: como desenvolver um método para agilizar a análise de qualidade da água.
🚀 Da dor à proposta de valor
A proposta ganhou forma a partir de uma ideia muito clara: trazer para a área ambiental uma lógica tecnológica que já existe na saúde, especialmente no universo dos testes rápidos.
Na saúde, testes rápidos são amplamente conhecidos. O princípio de detectar com agilidade uma condição específica já está consolidado. A pergunta passou a ser: por que essa sofisticação não chegou com a mesma força ao ambiental?
Segundo Claudemir, existe um gap importante. Enquanto a saúde avançou bastante em tecnologia diagnóstica, a área ambiental, em certos aspectos, parece ter ficado para trás.
Daí nasceu a solução: desenvolver um método baseado em biomoléculas e biossensores capazes de identificar contaminantes de forma mais rápida, com potencial de transformar isso em uma plataforma de teste rápido para análise de água.
A lógica é a seguinte:
- o teste precisa ter especificidade para detectar determinado alvo;
- essa especificidade vem do componente biológico desenvolvido;
- ao dominar esse método no próprio laboratório, reduz-se dependência de insumos importados;
- com isso, cai o custo e aumenta a viabilidade para aplicação ambiental.
No estágio relatado, a solução já conseguia reduzir o prazo para 24 horas, com objetivo final de chegar a 30 minutos.
Isso muda completamente o valor da informação.
Porque uma análise rápida não serve apenas para “ganhar tempo”. Ela pode melhorar tomada de decisão, monitoramento, resposta a contaminações e acompanhamento de ambientes aquáticos em tempo hábil.
🧬 O que torna uma deep tech diferente
Nem toda startup nasce igual. E esse caso mostra muito bem por quê.
Quando se fala em deep tech, estamos falando de negócios baseados em ciência e tecnologia complexa, geralmente originados em pesquisa avançada. Isso tem vantagens enormes, mas também traz obstáculos muito particulares.
Entre eles:
- ciclos longos de desenvolvimento;
- necessidade de validação técnica robusta;
- alto custo de estrutura laboratorial;
- dependência de equipe qualificada;
- processos de propriedade intelectual;
- necessidade de escala reprodutível;
- tempo maior até gerar receita consistente.
É bem diferente de criar um software simples, testar em poucos dias e ajustar rapidamente com base no uso. Em biotecnologia e soluções laboratoriais, o tempo da inovação é outro. Não porque haja menos capacidade, mas porque a complexidade é maior.
Por isso, a história reforça um aprendizado essencial: não dá para avaliar deep tech com a mesma régua de negócios de maturação rápida.
Uma pesquisa pode levar quatro anos para amadurecer. Uma startup desse tipo pode precisar de sete anos até chegar mais perto de equilíbrio e mercado consolidado. Isso exige uma combinação rara de persistência, estratégia e gestão de recursos.
📄 Patente, escala e tudo aquilo que o pesquisador normalmente não aprende
Existe outro ponto decisivo nessa travessia: saber que uma boa solução técnica, sozinha, não basta.
O pesquisador, em geral, não sai da formação dominando assuntos como:
- patenteamento;
- licenciamento;
- escala produtiva;
- reprodutibilidade industrial;
- estrutura societária;
- modelo de monetização;
- estratégia regulatória.
E isso não é falha individual. É um reflexo do modelo de formação.
Claudemir reconhece que boa parte disso foi sendo aprendida na jornada, na prática, com apoio e provocação de quem já enxergava além da pesquisa em si. O processo de patente estava em andamento, e esse tipo de movimento já mostra uma maturidade importante: proteger o que foi desenvolvido para criar condições reais de negócio.
Esse trecho da jornada costuma ser especialmente duro, porque é onde o cientista descobre que transformar conhecimento em produto também exige aprender uma nova língua.
E essa nova língua não substitui a da ciência. Ela se soma a ela.
💰 O maior desafio: recurso, tempo e sobrevivência
Se existe um tema que atravessa toda startup científica no Brasil, é financiamento.
Formar um pesquisador custa caro. Mesmo em universidade pública, há um custo altíssimo de tempo, dedicação, infraestrutura e oportunidade. E quando esse conhecimento fica restrito à publicação, ele não necessariamente gera retorno econômico ou social na proporção do investimento realizado.
Agora, quando essa pesquisa se transforma em produto, o cenário muda. Ela pode gerar negócio, impacto, emprego, solução e sustentabilidade financeira.
O problema é o caminho até chegar lá.
No começo, startup é risco puro. E em deep tech esse risco é ainda mais evidente. Por isso, aceitar investimento cedo demais pode significar uma diluição muito alta em um momento em que a empresa ainda está construindo sua base tecnológica.
Foi por isso que a decisão inicial foi não trazer investidor naquele estágio. A prioridade era validar melhor a solução antes de negociar capital privado.
Enquanto isso, a sustentação veio de várias frentes:
- infraestrutura e apoio da universidade;
- período em incubadora;
- esforço pessoal dos fundadores;
- investimento próprio ao longo de dois anos;
- subvenção econômica em projeto apoiado pelo Sebrae.
Esse tipo de subvenção foi descrito como fundamental. E faz sentido. Em ciência aplicada, recursos não reembolsáveis podem ser a diferença entre desistir no meio do caminho e conseguir chegar à etapa de validação.
Ainda assim, o tempo de aprovação desses editais também é um desafio. Da elaboração do projeto até a aprovação e liberação do recurso, podem se passar até dois anos. Quem está empreendendo precisa sobreviver nesse intervalo.
E aí mora uma das partes menos glamourosas e mais reais da inovação: muitas vezes a startup quase quebra antes de a inovação acontecer plenamente.
🏛️ O papel da universidade na criação de startups científicas
A universidade aparece nessa jornada de forma muito importante. E isso precisa ser reconhecido com clareza.
Ela não é apenas o lugar onde a pesquisa nasce. Ela também pode ser:
- espaço de infraestrutura laboratorial;
- fonte de orientação técnica;
- ambiente de incubação;
- ponto de contato com redes de inovação;
- origem de propriedade intelectual e transferência de tecnologia.
Ao mesmo tempo, a universidade nem sempre consegue oferecer tudo o que a startup precisa para crescer. Chega uma hora em que a empresa precisa sair, montar laboratório próprio, estruturar a operação, desenvolver autonomia e construir cultura de mercado.
Esse momento de transição é delicado. A universidade ajuda até onde pode. Depois disso, é preciso dar o próximo passo.
Esse tipo de amadurecimento institucional é um dos caminhos mais promissores para o ecossistema de inovação brasileiro. Quanto mais conseguirmos fazer a ponte entre pesquisa acadêmica e negócio de base científica, maior será a capacidade de transformar conhecimento em desenvolvimento real.
🧠 A transição de cientista para empreendedor é um universo assustador
Talvez um dos trechos mais honestos dessa história seja o reconhecimento de que essa mudança assusta. E assusta mesmo.
Sair do papel de pesquisador para o de empreendedor não é só trocar de atividade. É trocar de lógica mental.
O cientista é treinado para aprofundar. O empreendedor também precisa decidir rápido. O cientista pode conviver mais com incerteza metodológica. O empreendedor precisa agir mesmo sem ter todas as respostas. O cientista busca precisão. O empreendedor lida com mercado, caixa, prazo, negociação e priorização o tempo inteiro.
Em determinado momento, Claudemir percebeu que estava com um pé no pós-doutorado e outro na startup. E isso começou a incomodar muito. Sentia que não estava conseguindo fazer nem uma coisa nem outra da forma como gostaria.
A pergunta, então, ficou inevitável: continuo na pós-graduação e deixo a startup, ou continuo na startup e deixo a pós-graduação?
Ele escolheu encerrar o pós-doc e se dedicar integralmente ao negócio.
Essa decisão representa um marco. Não apenas porque muda a agenda, mas porque consolida identidade. A partir dali, não era mais um pesquisador com curiosidade empreendedora. Era alguém assumindo, de fato, a construção de uma empresa baseada em ciência.
E ele não se arrepende.
📉 Por que o mercado muitas vezes não enxerga o valor da pesquisa
Há uma reflexão interessante nessa conversa sobre por que o mercado nem sempre percebe o valor de uma solução nascida da pesquisa.
A resposta passa por maturidade e linguagem.
Muitas vezes, o pesquisador está tão imerso no desenvolvimento técnico que ainda não conseguiu traduzir o que faz para uma linguagem de problema, ganho, diferencial e aplicação. A tecnologia existe, mas o mercado não entende claramente o valor porque esse valor ainda está sendo comunicado como ciência, não como solução.
Não é uma questão de qualidade inferior. É uma questão de tradução.
Quando alguém consegue fazer essa ponte, a percepção muda. A pesquisa deixa de parecer distante e passa a ser entendida como resposta concreta para uma dor específica.
Isso vale especialmente para áreas como biotecnologia, meio ambiente, saúde e materiais avançados, em que o conhecimento técnico costuma ser sofisticado e nem sempre facilmente acessível para quem está fora daquele campo.
Por isso, inovação também é linguagem. E aprender a narrar o valor da tecnologia é parte do trabalho.
🌊 Água, meio ambiente e urgência prática
Existe ainda uma camada muito importante nessa história: o tema da água e da questão ambiental.
Estamos falando de um país riquíssimo em biodiversidade, com desafios enormes de preservação, monitoramento e gestão ambiental. Nesse contexto, tecnologia para análise de água não é detalhe técnico. É infraestrutura de decisão.
Se uma solução consegue reduzir drasticamente o tempo de resposta e ampliar o acesso a análises mais viáveis, ela pode ter implicações relevantes para pesquisa, monitoramento e atuação em campo.
A crítica feita à área ambiental é bastante pertinente: em comparação com a saúde, certos processos parecem ter parado no tempo. Isso indica uma enorme oportunidade de inovação.
Em outras palavras, não se trata só de criar mais uma startup. Trata-se de atacar um gargalo sistêmico em uma área essencial.
⛰️ Persistência, propósito e a montanha-russa da inovação
Se fosse preciso resumir essa jornada em uma palavra, talvez fosse persistência.
Mas persistência, aqui, não aparece como teimosia cega. Ela aparece como uma combinação de propósito, clareza de direção e capacidade de seguir mesmo nos momentos em que tudo parece lento demais.
Claudemir descreve a experiência de uma startup como uma montanha-russa. Tem dia de estar no topo. Tem dia de vir desafio atrás de desafio. Tem momento em que parece que agora vai. E, de repente, surge um problema novo. Depois, uma solução aparece, uma validação acontece, uma parceria avança, e o entusiasmo volta.
É uma dinâmica emocional intensa.
Por isso, ele destaca algo muito importante: ter o propósito firme. Quando a pessoa sabe onde quer chegar, ela suporta melhor as curvas do caminho. Não significa que será fácil. Significa apenas que existe direção.
E sem direção, o empreendedor corre um risco enorme de se perder. Como ele lembra, se você não sabe onde quer chegar, acaba chegando a qualquer lugar.
Essa frase vale ouro para inovação.
🔬 O que pesquisadores podem aprender com essa jornada
Para quem está na universidade, no mestrado, doutorado ou pós-doutorado, essa trajetória deixa aprendizados muito práticos.
1. Nem toda pesquisa precisa virar negócio, mas algumas deveriam
Existe muito valor em pesquisa básica. Ela é indispensável. Mas quando há potencial claro de aplicação, vale a pena explorar essa possibilidade com seriedade.
2. O problema precisa ser real e compartilhado
A grande virada aconteceu quando uma dor interna do laboratório se mostrou também uma dor de outras pessoas e instituições.
3. Falta de conhecimento em negócios não é impedimento definitivo
Muito do que é necessário para empreender pode ser aprendido, especialmente com apoio de mentores, professores, incubadoras e programas de inovação.
4. Deep tech exige horizonte longo
Quem entra nesse jogo achando que tudo vai acontecer em poucos meses tende a se frustrar. Ciência aplicada tem maturação própria.
5. Recurso importa muito
Sem estrutura financeira, muitas boas soluções morrem antes de chegar ao mercado. Editais, subvenções e políticas de apoio fazem diferença real.
6. Traduzir a tecnologia é parte do trabalho
Não basta desenvolver algo excelente. É preciso explicar por que aquilo importa, para quem importa e o que resolve.
🏁 O Brasil precisa olhar melhor para a ciência que pode virar solução
Existe um ponto maior por trás de toda essa história. O Brasil produz pesquisa. Produz talento. Produz conhecimento de alto nível. O que muitas vezes falta é a estrutura de transição para que esse valor chegue ao mercado, à sociedade e aos problemas concretos do país.
Quando isso não acontece, perdemos em várias frentes:
- perde o pesquisador, que vê seu esforço limitado ao circuito acadêmico;
- perde a sociedade, que deixa de acessar soluções úteis;
- perde a economia, que não captura valor daquele conhecimento;
- perde o país, que investe em formação e não converte plenamente esse investimento em inovação aplicada.
Histórias como a de Claudemir mostram que existe caminho. Difícil, tortuoso, cheio de obstáculo, sim. Mas existe.
E talvez o mais inspirador de tudo seja justamente isso: não é uma jornada construída a partir de privilégio, facilidade ou fórmula pronta. É uma jornada feita de curiosidade, estudo, apoio de pessoas certas, enfrentamento de limitações, leitura de mercado e muita coragem para mudar de identidade no meio do percurso.
A ciência brasileira tem, dentro das universidades, muitas soluções esperando para nascer de novo como negócio. O desafio é criar mais pontes, mais repertório e mais condições para que isso aconteça.
✨ Quando empreender vira uma forma de fazer a pesquisa cumprir seu propósito
No fim das contas, essa história não é apenas sobre abrir uma empresa. É sobre algo mais profundo: recusar a ideia de que a pesquisa precisa terminar na publicação.
Empreender, aqui, não aparece como abandono da ciência. Aparece como continuação dela por outro caminho.
Um caminho em que a pergunta deixa de ser só “o que descobrimos?” e passa a incluir também “como isso melhora o mundo real?”.
Quando um pesquisador entende isso, uma nova possibilidade se abre. E, junto com ela, vem uma responsabilidade bonita: fazer o conhecimento sair da teoria e ganhar forma na vida prática.
Se existe uma mensagem poderosa nessa jornada, é esta: pesquisa pode, sim, virar startup. Ciência pode, sim, virar solução. E um pesquisador pode, sim, tornar-se empreendedor sem deixar de ser cientista na essência.
Às vezes, tudo começa com uma inquietação. Depois vem uma dor concreta. Depois uma provocação. Depois uma decisão difícil. E quando se vê, aquela ideia que parecia distante já está tomando forma de produto, laboratório, negócio e impacto.
Não é fácil. Mas é absolutamente possível.
