Encontrar y educar al talento capaz de hacerse con las riendas del gran abanico de aplicaciones potenciales de las deep technologies (deep techs) es un punto débil en nuestra cadena de valor de la I+D+i, el cual, si no reforzamos, nos puede llegar a privar de disfrutar de muchas de las expectativas que despiertan estas tecnologías.

Edward Teller dejó una célebre frase para la historia: "La ciencia de hoy es la tecnología del mañana". Pues parece ser que el neologismo deep tech va en ese sentido; los frutos tecnológicos que están emergiendo del estado del arte de nuestra ciencia reciben esta peculiar etiqueta.

Ámbitos científico-tecnológicos que, actualmente, están generando deep techs serían: materiales avanzados, manufactura avanzada, inteligencia artificial, machine learning, biotecnología, blockchain, robótica, fotónica, ingeniería aeroespacial, fusión, ciberseguridad, computación cuántica... Las tecnologías que no provienen de estas fuentes, lamentablemente, no reciben tal glamurosa denominación.

Pero si hacemos retrospectiva, la mayoría de las tecnologías fruto de la ciencia fueron deep techs en sus orígenes: el vapor a principios del XVIII, la electricidad a finales del XVIII, los plásticos a final del XIX, la electrónica a principios del XX y la mismísima internet a finales del XX. Y a todas ellas les pasó lo mismo, dejaron de ser deep techs y se convirtieron en, tecnologías cotidianas, asequibles y entendibles por la mayoría de la población. Si me permiten jugar con los neologismos, el futuro de toda deep tech es convertirse en shallow tech.

Estos ejemplos que acabamos de citar necesitaron décadas para que se acabaran convirtiendo en tecnologías estándar. Pero ahora el avance científico-tecnológico es mucho más acelerado, una década en tecnología es un horizonte futuro inimaginable, tenemos que aceptar que las deep techs de hoy, dejaran de serlo en no más de tres o cuatro años.

En este lapso, ya pasados sus picos de hiperexpectativas, es cuando se establecerán, mutarán o morirán. La historia reciente nos demuestra que lo más frecuente son sus mutaciones y, a veces, sólo de su nomenclatura, una práctica que nos da una falsa sensación de su evolución (dejemos el análisis de este peculiar fenómeno para otro momento).

Ya hemos introducido las deep techs. Ahora nos toca hacer lo propio con el concepto de talento. Permítanme que empiece hablando del conocimiento, esa palabra que se banalizado hasta tal punto que muchos lo consideran en sí una commodity, olvidando lo más básico: el conocimiento se genera en el cerebro humano (no entremos ahora en el debate de la IA generativa) y se transfiere de un cerebro a otro.

Ambas reacciones, generación y transferencia, son endoérgicas, luchan contra la entropía del universo y necesitan energía para que se produzcan, nunca suceden de forma espontánea.

La principal fuente de generación de conocimiento es el método científico. Y la única manera de transferir conocimiento es mediante la enseñanza y el aprendizaje, es decir, toca estudiar (olvidemos el headjack que usan en Matrix para tal fin). Y puesto que el cerebro humano es el creador, contenedor y transferidor de conocimiento, el talento (que no deja de ser un eufemismo de inteligencia) se convierte en la virtud más relevante de todos estos procesos, la que los hace más efectivos y eficientes.

Señores mánagers, quieren una organización que genere y absorba más conocimiento, pues apuesten por el talento y la ciencia, no hay, de momento, otro atajo conocido.

Las deep techs son escenarios altamente demandantes de estas capacidades. Se trata de tecnologías que aún tienen el cordón umbilical con los ámbitos científicos de los que han nacido. Las startups de deep techs están formadas principalmente por investigadores que han dado el salto a la aventura del emprendimiento y, en muchas ocasiones, por personas que no han dejado el mundo académico.

El talento académico es relativamente fácil de reconocer pues hay indicadores que son públicos, accesibles a todo aquel que desee esa información. Para la etapa universitaria tenemos los expedientes académicos, esa cifra que nos acompañará toda la vida y que mide cuán bueno fue nuestro desempeño con las asignaturas a las que nos tuvimos que enfrentar.

Por cierto, la escasez a la hora de encontrar candidatos con ciertas licenciaturas e ingenierías para los procesos de selección en varios sectores con mucha demanda de empleo hace que se tienda a descuidar la petición y evaluación de los expedientes académicos, y esto es una tendencia que acaba contribuyendo a la devaluación de este importante indicador.

Para la detección del talento académico en la fase de investigación, también se dispone de indicadores públicos. Bueno, en realidad se tiende a reducir a un único indicador, el famoso "Índice H" (el que nos dice que ese investigador tiene h artículos en revistas indexadas que han sido citados por otros autores al menos en h ocasiones). Muchos somos los que pensamos que se trata de un indicador perverso, que en condiciones normales da una buena medida de la productividad de ese investigador, pero que se puede prestar a un mal uso y dar lugar a tramas y estratagemas para que aparezcan investigadores desmesuradamente prolíficos, publicando en universidades que pagan para ascender en los ránquines y que, a la hora de la verdad, poco o nada dicen de su talento (más bien de su gran picaresca, sin duda una manifestación de la inteligencia más aplicada).

También disponemos de otro gran indicador, las patentes, pero al que también hay que analizar con cuidado, pues es un universo no libre de intereses contrapuestos. 

Hay que resaltar que tanto el expediente académico como el índice h y las patentes son informaciones accesibles por todo aquel que esté interesado en evaluar el talento de ese candidato a un puesto de trabajo. Es como el talento de un jugador de fútbol de primera división, todo aquel que quiera escrutarlo sólo tiene que visualizar sus partidos, todos ellos de acceso público en la plataforma televisiva que los emita.

No ocurre esto para el talento en el sector privado, en especial para el que respecta al sector (genérico) de la innovación. No existe esta transparencia y este libre acceso a la información para los posibles indicadores que nos faciliten una medida del talento. Y es que se confabulan varios factores.

Para empezar, en la cadena de valor de la innovación, no nos basta con el talento académico; es uno más, necesario, pero no suficiente. Por ejemplo, se requieren perfiles técnicos talentosos, esos MacGyvers capaces de resolver cualquier problema de forma increíble con el mínimo de recursos disponibles. Se requieren talentos con orientación a mercado, capaces de detectar las necesidades de las empresas, o las oportunidades de nicho, o incluso visionar nuevos mercados aún por crear. Hay un talento poco reconocido, el de los buenos "enunciadores", los que son capaces de traducir los retos industriales a enunciados científico-tecnológicos; recuerden que si tienes un buen enunciado del problema, ya tienes el 50% de la solución.

Describo en un párrafo aparte un perfil talentoso cada vez más requerido en el mundo de la innovación. Nace fruto de la necesidad, de que cada vez es más difícil innovar por la vía de la especialización y la mayor fuente de innovación viene siendo la interdisciplinariedad.

Tanto en la multidisciplinariedad como en la interdisciplinariedad, tenemos a un conjunto de especialistas trabajando por un objetivo común; en la primera, cada especialista de ámbito hace su trabajo y lo pasa a otro especialista de otro ámbito; en la segunda, hay solapes de ámbitos, se requieren personas que trabajen en la intersección de disciplinas. Estos perfiles con capacidad de desempeño en multitud de disciplinas (podríamos etiquetarlos como renacentistas) son cada vez más valiosos para que se siga produciendo el milagro de la innovación tecnológica.

Hemos citado unos cuantos ejemplos de la gran diversidad de talento que se requiere en el sector privado orientado a la innovación, en especial el de las deep techs. Y no esperen encontrarlo en un único candidato, hay que orquestar un equipo de talentos. El problema es, ¿dónde buscarlos?, ¿cómo detectarlos?

Para la búsqueda de estos talentos no disponemos de portales web. Estamos en el sector privado, las cosas tienden a ser privadas. Si una empresa dispone de un empleado talentoso, no tenderá a pregonarlo para que lo reclute la competencia. Y esto es un hándicap para el talento porque en la mayoría de los casos, la mejor forma de mantenerlo a buen custodio comienza simplemente por no reconocer internamente ese talento, y esto es obviamente muy injusto y desacertado. Es cierto que las cosas están cambiando, que cada vez hay más transparencia, pero todavía queda camino por recorrer para que el talento pueda visibilizarse y fluir de forma natural en el mercado laboral.

Y las deep techs, además, están afectadas de lo que se denomina talent gap, esto es, sus requerimientos de conocimiento son para ámbitos tan novedosos que todavía no hay suficientes expertos en el mercado laboral. Europa necesita imperiosamente especialistas en los ámbitos que se han mencionado en el segundo párrafo de este artículo.

Tanto es así que la Comisión Europea, mediante el European Institute of Technology and Innovation (EIT), está llevando a cabo la The Deep Tech Talent Initiative, un programa pionero en el que estamos colaborando más de 3.000 centros europeos con el único objetivo de formar a un millón de personas en las materias requeridas por las deep techs. Es ahora o nunca, si no se consigue este volumen de personal especializado, las expectativas puestas en las deep techs serán mera utopía.

***Ricard Jiménez es director científico industrial del centro tecnológico Eurecat.