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Due diligence em deep tech: por mais cativante que seja a história da equipa, é sempre necessário voltar aos dados públi

Ao longo destes anos a investir em deep tech, criei um hábito teimoso: quanto mais cativante é a história da equipa, mais rigorosa é a verificação. A lógica não é complicada. O ponto de ancoragem da avaliação de projetos de deep tech é, em grande medida, as «pessoas» — o percurso dos cientistas cent

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Ao longo destes anos a investir em deep tech, criei um hábito teimoso:quanto mais comovente é a história da equipa, mais detalhada é a verificação.

A lógica não é complicada. O ponto de ancoragem da avaliação de projetos de deep tech é, em grande medida, as "pessoas" — o percurso dos cientistas centrais, a acumulação técnica e a rede académica. E é precisamente isto que é mais difícil de verificar na due diligence: a narrativa técnica é demasiado especializada, tornando difícil para investidores externos avaliar o verdadeiro alcance de um "líder mundial"; a capacidade dos fundadores para embelezar a equipa é, muitas vezes, ainda maior do que a sua capacidade técnica.

O que fazemos agora é criar uma lista de verificação de antecedentes, pessoa a pessoa, para a equipa de cientistas centrais, usando os perfis de talento da MuchSci como documento de base.

Primeiro ponto da lista: percurso público. Formação académica e experiência profissional, verificadas parágrafo a parágrafo contra a história contada pela equipa. "Membros centrais oriundos de equipas de topo" — de que equipa, em que cargo, em que período: o registo correspondente deve poder encontrar-se no percurso público.

Segundo ponto da lista: experiência em projetos. Se a equipa diz que "liderou um projeto nacional", vamos verificá-lo no perfil. O ponto crucial é que o detalhe dos projetos no perfil passou por uma dupla verificação — "correspondência exata do nome do responsável + validação da instituição pública" —, e é este o ponto mais revelador: confirma se o projeto de origem da história técnica existe realmente.

Terceiro ponto da lista: rede de colaboração académica. Uma teia pública de colaborações com cadeia de evidências responde a uma questão importante: o apoio académico deste cientista vem de uma verdadeira comunidade ou é uma luta solitária. As equipas com uma rede real tendem a ter uma capacidade de execução mais credível.

Depois de verificados os três pontos, passamos à fase de confronto:

Cada afirmação da equipa fundadora é confrontada com o registo correspondente no perfil público. O que coincide fica marcado como "verificado"; o que diverge é assinalado à parte e pedimos à equipa que explique — nomes antigos, mudanças de nome de instituições têm muitas vezes explicações razoáveis, mas a explicação tem de ser dada por eles, e não sermos nós a justificá-la por eles.

A forma de escrever o relatório de due diligence fica assim definida:não escrever "diz-se que". Cada conclusão é seguida da respetiva fonte; o que não foi encontrado é declarado claramente como não encontrado.

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