Quantas empresas de Deep Tech a América Latina tem, e qual país lidera? Pergunte a dois mapeamentos críveis da região e você recebe duas respostas diferentes, e as duas estão certas. Neste post desmontamos as tabelas de classificação do Deep Tech latino-americano: o que acontece com o mapa regional quando a inteligência artificial é desagregada como vertical própria, quais empresas a rede mais ampla captura, e quais verificações um fundo, um fundador ou um ministério deveria fazer antes de confiar em qualquer ranking da região.

Três contagens de uma mesma região, todas defensáveis

Circulam três mapeamentos do Deep Tech latino-americano, e eles nunca pretenderam ter o mesmo tamanho.

Deep Tech: The New Wave, do BID, mapeou 340 startups de Deep Tech na América Latina em 2023, sobre um marco de doze verticais. Essa contagem vem do BID e não foi rederivada por nós.

O Radar Deep Tech LATAM 2025, da EMERGE e do Cubo Itaú, apresentado em 11 de setembro de 2025, conta 1.316 empresas na região.

Nossa base de dados, com data de corte em março de 2025 e construída principalmente a partir da Tracxn, reúne 2.566 empresas, filtradas de um conjunto inicial de mais de 5.000.

A distância entre esses números é definicional. Nosso relatório enuncia a decisão em uma única frase, impressa na mesma página das contagens:

A principal discrepância decorre sobretudo de termos ampliado o escopo da base de dados para IA e criptografia, 2 verticais que cresceram significativamente nos últimos 2 anos.

Nosso marco são as doze verticais do BID com inteligência artificial e criptografia desagregadas como verticais por direito próprio. O marco mais estreito da EMERGE preserva a comparabilidade com a linha de base do BID de 2023, e querer isso é perfeitamente defensável. Toda contagem carrega sua taxonomia e sua data de corte, e a nossa carrega mais uma ressalva que vale dizer sem rodeios: os 2.566 se apoiam em uma base de dados proprietária que não podemos republicar, então leia como a contagem do LADP e não como uma que um leitor externo consiga reconstruir. Aplique esse mesmo teste a qualquer mapeamento em que você se apoie, inclusive aos que favorecem a sua tese.

O que desagregar a IA revela sobre a região

No mapeamento do BID de 2023, a biotecnologia concentrava 61% das empresas de Deep Tech da América Latina e a inteligência artificial 11%, as duas juntas em 72%, seguidas por nanotecnologia com 6%, cleantech com 5%, e spacetech e mobilidade avançada com 4% cada. São cifras de 2023 do BID e as apresentamos com essa data. Traçamos o perfil dessa coorte de IA neste espaço em janeiro.

Desagregamos IA e criptografia porque as duas verticais cresceram com força nos anos anteriores ao nosso corte, e jogá-las em um balde genérico de software faz perder informação sobre onde os fundadores da região estão realmente construindo. Veja o que a rede mais ampla captura. A Auth0, fundada na Argentina em 2013 sobre identidade e autenticação baseadas em padrões, já havia levantado mais de US$210 milhões em meados de 2020, culminando em uma Série E de US$120 milhões com avaliação de US$1,92 bilhão, antes de a Okta adquiri-la em 2021, uma saída regional histórica que nosso relatório classifica sob criptografia. A NotCo, no Chile, aplica IA à formulação de alimentos de base vegetal e é, no Radar da EMERGE, a maior receptora individual de financiamento acumulado em Deep Tech do país, com cerca de US$466 milhões, aproximadamente 75% do total nacional chileno.

A Splight, também chilena, vende IA para operação de redes elétricas que ataca o curtailment e o congestionamento para elevar a integração de renováveis, e levantou uma rodada seed de US$12 milhões liderada pela noa, ao lado da EDP Ventures e da UC Berkeley Foundation. A Tractian, empresa brasileira de IA industrial, integra hardware, software e IA para manutenção preditiva e fechou uma Série C de US$120 milhões liderada pela Sapphire Ventures, com General Catalyst e Y Combinator entre seus investidores. Classifique esse tipo de empresa como software e a região não perde o Brasil. Perde a Argentina, o Chile e o México.

Os países que a rede mais ampla encontra

Nosso relatório coloca o Brasil em 1.048 startups de Deep Tech, cerca de 40,8% da base de dados, à frente do México com 358 (14%), da Argentina com 256 (10%), do Chile com 251 (9,8%) e da Colômbia com 219 (8,5%). Por nossa própria aritmética, esses cinco concentram 83% das empresas que mapeamos, com uma cauda longa de hubs emergentes atrás no Panamá, no Peru, em Porto Rico, no Uruguai e no Equador, que é onde deveria estar lendo um investidor em busca de estágios mais iniciais e mercados menos disputados.

O Radar da EMERGE ordena a mesma região de outra forma: Brasil com 952 empresas, 72,3% de sua contagem, depois Argentina com 145, Chile com 72 a 73, México em quarto com 53, Colômbia com 44 e Uruguai com 21. Os dois conjuntos de cifras por país são reportados tal como aparecem nos dois mapeamentos e não foram rederivados por nós. O Brasil concentra 72,3% das empresas no mapeamento da EMERGE, que conta os empreendimentos de IA dentro do Deep Tech, e 40,8% no nosso, que desagrega IA e criptografia separadamente, de modo que as duas cifras respondem a perguntas distintas em vez de competir para responder a uma só.

Leia as duas como contagens de empresas e nada mais. Nenhuma é participação de capital, e uma não serve de proxy para a outra. No mesmo Radar, o investimento privado em Deep Tech em 2024 foi de US$607 milhões no Chile, US$486 milhões na Argentina e US$216 milhões no Brasil, e a EMERGE aponta a brain4care, o monitor brasileiro não invasivo de pressão intracraniana, como sua maior receptora doméstica de Deep Tech naquele ano.

As cidades também se movem. Nosso relatório traz São Paulo em primeiro lugar com 329 startups, cerca de 29% de todos os empreendimentos das dez principais cidades, com Buenos Aires, Santiago e Cidade do México formando um segundo pelotão sólido, Bogotá ancorando o corredor andino e o Brasil colocando cinco dos dez principais hubs: São Paulo mais Rio de Janeiro, Curitiba, Belo Horizonte e Porto Alegre. A EMERGE conta 467 empresas no estado de São Paulo. Uma cidade e um estado são geografias distintas, então esses dois números nunca deveriam ser confrontados entre si.

Quatro verificações antes de confiar em um ranking

Nada disso torna os rankings regionais inúteis. Torna-os legíveis, desde que você faça quatro perguntas antes.

Qual lista de verticais o produziu. Uma tabela construída sobre as doze verticais do BID e uma que desagrega a inteligência artificial e a criptografia sobre elas descrevem populações diferentes, e é nas posições abaixo do líder que elas mais divergem.

Se conta empresas ou capital. As contagens de empresas dizem onde os empreendimentos se formam. O capital diz onde eles são financiados. Nesta região esses dois mapas não se sobrepõem.

Qual geografia e qual safra. Cidade ou estado, país ou região, e um corte de março de 2025 lido contra uma apresentação de setembro de 2025.

Se alguém fora de quem publica consegue reconstruí-lo. O nosso não pode ser reconstruído com nada que estejamos em condições de publicar, e preferimos dizer isso na página a enterrar em uma nota de rodapé.

A mesma disciplina se aplica aos totais de financiamento e às contagens de investidores. A Dealroom colocou o financiamento de Deep Tech latino-americano em US$138 milhões em 2024, e a Sling Hub o colocou em US$536 milhões para o mesmo ano, sobre uma definição mais estreita e outra mais ampla, esta última incluindo instrumentos de dívida. O BID contou 65 fundos de capital de risco com ao menos um investimento em Deep Tech na região em 2023, enquanto o mapeamento de investidores da Hello Tomorrow de 2025 identificou quase 40 fundos ativos ali, com regras de inclusão diferentes, então esse par não é evidência de investidores saindo. As quatro cifras foram extraídas dessas fontes e carregam suas datas; não rederivamos nenhuma delas.

O trabalho pela frente: um dataset regional, versionado em aberto

A posição honesta é que a região ainda não tem uma base de evidências compartilhada, e nenhuma instituição isolada deveria ser a que declara um vencedor. Nosso relatório diz como é a solução: um dataset regional, aberto, versionado e auditável, com taxonomia compartilhada, critérios de inclusão transparentes e um fluxo público de correções e contribuições, idealmente interoperável via API e administrado por uma governança multissetorial. Essa é a recomendação 14 das vinte que publicamos, um bem comum de dados abertos combinado a um portal unificado de editais para que fundadores e gestores públicos possam comparar tipos de financiamento, tamanhos de ticket, elegibilidade e prazos em um só lugar.

Isso importa sobretudo para quem as tabelas deixam de fora. Uma fundadora que constrói uma empresa de IA na Cidade do México está dentro de um dataset regional e fora de outro, e essa classificação decide quais relatórios, mapas de ecossistema e programas públicos chegam a encontrá-la. Uma taxonomia compartilhada é infraestrutura de mercado, e é barata em relação ao que destrava.

O que fazer com isso

Para investidores: estabeleça qual taxonomia produziu uma tabela de classificação antes de confiar na sua ordem, e verifique se um mandato escrito em torno de Deep Tech aponta para a mesma população que os dados que o sustentam contam. Um fundo que cita rankings de países de um mapeamento enquanto filtra contra uma definição de verticais diferente está comparando duas populações sem saber.

Para fundadores: sua empresa aparecer ou não nessas contagens é um resultado de classificação, e vale saber dentro de qual marco você cai antes de se aproximar de um programa ou de um fundo. Faça a pergunta na primeira reunião.

Para ministérios e bancos de desenvolvimento: se uma meta vai ser fixada contra uma contagem de empresas, publique a taxonomia junto com a meta, e prefira uma contagem que alguém fora da sua instituição consiga reproduzir.

Estamos construindo em direção a esse dataset compartilhado, e preferimos construí-lo com a região a construí-lo para a região. Se você mantém um mapeamento, dirige um programa ou acha que nossa lista de verticais traça as linhas nos lugares errados, escreva para nós. Leia Accelerating Deep Tech in Latin America para as tabelas completas por país e por cidade, e nos conte onde a sua contagem difere da nossa e por quê.