Duo Speed Model C2-5: uma abordagem de gestão para conciliar profundidade científica e velocidade de inovação em Deep Tech

1 - INTRODUÇÃO

Startups de base científica operam sob uma tensão particular: precisam respeitar o tempo necessário à produção de evidências e à redução de incertezas tecnológicas enquanto, simultaneamente, precisam experimentar, aprender e responder à dinâmica empresarial. Essa tensão dialoga com a distinção entre exploration e exploitation proposta por March (1991) e com a literatura de ambidestria organizacional, que investiga como organizações conciliam atividades submetidas a lógicas distintas (O’REILLY III; TUSHMAN, 2013).

Em Deep Tech, entretanto, essa questão assume características específicas. Projetos podem estar simultaneamente sujeitos a incertezas científicas, tecnológicas, comerciais, regulatórias e financeiras, enquanto sua progressão depende da produção de diferentes tipos de evidência. Estudos recentes reforçam os desafios particulares associados ao desenvolvimento e à comercialização de tecnologias de elevada intensidade científica (KASK; LINTON, 2025; SUBRAMANIAN, 2025).

Nesse contexto, este trabalho investiga: como organizar um portfólio Deep Tech early-stage no qual projetos submetidos a diferentes incertezas precisam avançar em ritmos próprios sem perder integração estratégica?

Para responder a essa questão, propõe-se o Duo Speed Model C2-5, framework de governança desenvolvido e aplicado inicialmente na Club 2-5 Tecnologia e Inovação. Sua proposição não está na existência de duas velocidades, conceito que possui antecedentes na literatura, mas na utilização da natureza predominante da incerteza que condiciona a próxima decisão como critério para definir o regime de governança de cada projeto.

2- FUNDAMENTAÇÃO E POSICIONAMENTO TEÓRICO

March (1991) relaciona exploration à busca, experimentação e descoberta e exploitation ao refinamento, eficiência e implementação. A literatura de ambidestria avançou ao investigar mecanismos capazes de permitir a coexistência dessas atividades dentro de uma mesma organização (O’REILLY III; TUSHMAN, 2013).

Trabalhos recentes demonstram, contudo, que essa relação não deve ser reduzida a uma separação rígida. Zhou, Dekkers e Chia (2023) questionam a premissa de que exploration e exploitation sejam necessariamente separáveis durante a inovação, enquanto Roth, Corsi e Hughes (2024) demonstram diferentes possibilidades de articulação entre atividades exploratórias e de explotação.

O Duo Speed Model C2-5 reconhece esses conceitos como fundamentos herdados da literatura. Seu delta está na especialização operacional para um portfólio Deep Tech early-stage. Em vez de dividir projetos simplesmente entre “rápidos” e “lentos”, o framework relaciona incerteza predominante, evidência necessária, regime decisório, gate e aprendizagem.

A maturidade tecnológica pode integrar essa avaliação, mas não é utilizada como sinônimo de velocidade. Os Technology Readiness Levels (TRLs), formalizados pela ISO 16290:2013 e confirmados pela ISO em 2024, constituem uma referência de maturidade tecnológica. No modelo proposto, são uma das evidências possíveis para decisões relacionadas ao desenvolvimento científico-tecnológico.

Assim, o framework não reivindica a autoria da ambidestria ou da inovação em duas velocidades. Sua contribuição proposta está na transformação desses fundamentos em uma regra operacional orientada à incerteza para gestão de portfólio Deep Tech.

3- DUO SPEED MODEL C2-5

O modelo parte de uma sequência decisória:

Incerteza predominante → Evidência requerida → Regime → Gate → Decisão → Aprendizagem → Integração.

O primeiro regime, denominado Deep Core, reúne projetos cuja próxima decisão depende predominantemente da produção de evidência científico-tecnológica. Sua cadência é evidence-driven: o avanço ocorre quando a evidência necessária sustenta o próximo gate. Maturidade tecnológica, redução de risco técnico e proteção de ativos podem integrar essa trajetória.

O segundo, denominado Short-Cycle, reúne projetos cujas incertezas podem ser reduzidas por ciclos comparativamente menores de construção, experimentação e aprendizagem. Sua cadência é predominantemente learning-driven.

A existência de duas velocidades não significa dois silos. Os projetos permanecem vinculados à mesma estratégia e compartilham governança, conhecimento e decisões de portfólio. Também não existe classificação permanente: uma mudança na incerteza predominante pode provocar revisão do regime.

Cada gate produz uma entre três decisões: Go, quando a evidência sustenta o avanço; Adjust, quando exige revisão de hipótese, prioridade, desenho ou cadência; e No-Go, quando evidência, risco e recursos não justificam continuidade nas condições avaliadas.

Dessa forma, Short-Cycle não significa necessariamente “correr”, assim como Deep Core não significa “esperar”. A velocidade representa o regime decisório compatível com a evidência necessária para reduzir a incerteza predominante.

4- APLICAÇÃO INICIAL E HIPÓTESES

O framework possui natureza conceitual-aplicada e encontra-se em observação inicial em dois projetos do portfólio da Club 2-5. O CLB2-5/P&D1 representa o regime Deep Core, enquanto o CLB2-5/SAAS01 opera inicialmente sob Short-Cycle. Os códigos são utilizados para preservar elementos tecnológicos não necessários à análise do modelo.

A aplicação já permitiu observar uma situação coerente com sua lógica: um ciclo do CLB2-5/SAAS01 foi deliberadamente postergado para permitir maior maturação antes do gate seguinte, sem que isso exigisse alterar artificialmente a trajetória científico-tecnológica do CLB2-5/P&D1. O episódio não demonstra eficácia, mas exemplifica como a classificação por regime não transforma rapidez em objetivo autônomo.

Para acompanhamento longitudinal, o Deep Core considera inicialmente evolução da maturidade, evidências produzidas, redução de risco e gates atingidos; o Short-Cycle, hipóteses testadas, aprendizagem por ciclo, maturidade funcional e tempo de iteração. Em ambos são registradas decisões Go/Adjust/No-Go, além de indicadores de integração entre os projetos.

Duas hipóteses orientam a continuidade da avaliação: H1, a associação entre incerteza, evidência e gate reduz decisões de aceleração incompatíveis com a maturidade do projeto; e H2, regimes operacionais distintos sob governança comum permitem preservar temporalidades diferentes sem ampliar a formação de silos.

5- LIMITAÇÕES E CONCLUSÃO

Esta aplicação envolve somente dois projetos de uma mesma organização, sem grupo comparador ou contrafactual. Além disso, o proponente do framework é também Founder da organização observada, condição que introduz risco de autoavaliação e viés de confirmação. O período de acompanhamento ainda não permite estabelecer causalidade, superioridade ou generalização do modelo.

Essas limitações delimitam a contribuição desta etapa como proposição conceitual acompanhada de evidências iniciais de aplicação, e não como validação de eficácia.

O Duo Speed Model C2-5 parte de conceitos consolidados de ambidestria e gestão da inovação, mas desloca sua operacionalização para a natureza da incerteza que condiciona a próxima decisão de um projeto Deep Tech. Sua arquitetura pode ser sintetizada como incerteza → evidência → regime → gate → decisão → aprendizagem → integração.

A continuidade do estudo deverá acompanhar longitudinalmente os indicadores propostos, registrar gates e decisões e posteriormente testar o framework em outros portfólios. Dessa forma, sua contribuição não está em propor simplesmente “duas velocidades”, mas em investigar se diferentes temporalidades podem ser convertidas em um sistema explícito e testável de governança orientada à incerteza para portfólios Deep Tech early-stage.

6- REFERÊNCIAS

INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. ISO 16290:2013: Space systems — Definition of the Technology Readiness Levels (TRLs) and their criteria of assessment. Geneva: ISO, 2013. Confirmada em 2024.

KASK, Johan; LINTON, Gabriel. Navigating the innovation process: challenges faced by deep-tech startups. In: Contemporary issues in Industry 5.0. Cham: Springer, 2025. p. 197–219.

MARCH, James G. Exploration and exploitation in organizational learning. Organization Science, v. 2, n. 1, p. 71–87, 1991. DOI: 10.1287/orsc.2.1.71.

O’REILLY III, Charles A.; TUSHMAN, Michael L. Organizational ambidexterity: past, present, and future. Academy of Management Perspectives, v. 27, n. 4, p. 324–338, 2013. DOI: 10.5465/amp.2013.0025.

ROTH, Linus; CORSI, Simone; HUGHES, Mathew. Ambidexterity within a multinational context: how organisations can leverage explorative and exploitative reverse innovation. R&D Management, v. 54, n. 3, p. 628–643, 2024. DOI: 10.1111/radm.12668.

SUBRAMANIAN, Vinay. Lean thinking, deep impact? Exploration strategies and commercialization of deeptech ventures. Academy of Management Proceedings, v. 2025, n. 1, 2025. DOI: 10.5465/AMPROC.2025.440bp.

ZHOU, Qijun; DEKKERS, Rob; CHIA, Robert. Are James March’s ‘exploration’ and ‘exploitation’ separable? Revisiting the dichotomy in the context of innovation management. Technological Forecasting and Social Change, v. 192, art. 122592, 2023. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122592.