Recruiting Deep-Tech a Pisa: La Città che Produce i Migliori Ingegneri d'Italia e Non Riesce a Trattenerli
Pisa produce il più alto numero di dottori di ricerca in robotica e ingegneria pro capite in Italia. La Scuola Superiore Sant'Anna si colloca al primo posto in Europa per citazioni nel campo della biorobotica. L'Università di Pisa rientra nel 5% mondiale per produzione scientifica in informatica e ingegneria. Eppure, nel 2026, una posizione senior per ingegnere di sistemi di controllo robotico presso una spin-off con sede a Navacchio resta aperta dai sette ai dieci mesi prima di essere coperta.
Non è una città con un problema di produzione di talenti. È una città con un problema di fidelizzazione talmente grave che il surplus produttivo risulta invisibile ai datori di lavoro locali. Il cluster di 180-200 aziende deep-tech gravitanti attorno al Polo Tecnologico di Navacchio, al campus di ricerca del CNR e a due università di livello mondiale opera in un mercato in cui la filiera formativa e il processo di selezione aziendale sono funzionalmente scollegati. I dottorandi si laureano, i post-doc completano i propri assegni di ricerca e il talento migra verso nord — a Milano — o oltre confine verso Monaco, Zurigo, Amsterdam e Berlino, dove gli stipendi sono superiori del 25-50% e il percorso da ingegnere a VP è visibile.
Quella che segue è un'analisi delle ragioni per cui il mercato deep-tech di Pisa opera all'interno di questo paradosso, di ciò che significa per le organizzazioni che cercano di assumere e trattenere gli specialisti che fanno funzionare il cluster più orientato alla ricerca d'Italia, e di come si configura una strategia di selezione realistica in un mercato dove l'85% dei candidati necessari non sta cercando chi li assuma.
La Configurazione del Cluster Deep-Tech di Pisa nel 2026
L'idea diffusa sul settore tecnologico di Pisa è che replichi in miniatura il modello di Milano o Torino: un insieme di aziende software, alcune imprese hardware e un'università di ricerca che alimenta la pipeline. La realtà è più specifica e più vincolata.
Circa il 60% delle aziende deep-tech pisane sono spin-off universitarie o imprese collegate al Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR). Un ulteriore 25% è costituito da PMI indipendenti concentrate nella fotonica e nella robotica. Il restante 15% è composto da fornitori di servizi ICT a supporto di applicazioni Industry 4.0.0. Il "software" a Pisa è in larga misura embedded: firmware, sistemi di controllo e AI implementata su hardware. Il SaaS standalone e il software consumer sono trascurabili.
Il settore impiega direttamente circa 3.000 persone nell'area metropolitana, con ulteriori 2.000 o più impegnati in ruoli di ricerca con contratti di collaborazione industriale.500-4.Il settore impiega direttamente circa 3.000 persone nell'area metropolitana, con ulteriori 2.000 o più impegnati in ruoli di ricerca con contratti di collaborazione industriale.Il settore impiega direttamente circa 3.000 persone nell'area metropolitana, con ulteriori 2.000 o più impegnati in ruoli di ricerca con contratti di collaborazione industriale. La traiettoria di crescita consolidatasi nel 2025 indica un aumento dell'organico dell'8-10% nel 2026, concentrato nella robotica per la sanità e la logistica. Questa crescita, tuttavia, è vincolata non dalla domanda di mercato, bensì dalla disponibilità delle persone in grado di svolgere il lavoro.
Il Collo di Bottiglia di Navacchio
Il centro fisico di questo cluster è il Polo Tecnologico di Navacchio, un parco scientifico di 120.000 metri quadri che ospita oltre 50 aziende e laboratori di ricerca. A fine 2024 registrava un tasso di occupazione del 98%, senza lotti industriali residui per l'espansione di laboratori umidi o camere bianche. Il centro storico della città è sottoposto a tutele UNESCO che impediscono lo sviluppo di spazi laboratoriali. Non è un mercato in cui un'azienda in crescita può semplicemente affittare spazi aggiuntivi per ospitare un team più ampio. L'infrastruttura fisica è diventata un vincolo stringente alla crescita, e non esiste un piano di espansione che lo risolva entro l'orizzonte del 2026.
La limitazione infrastrutturale amplifica il problema dei talenti. Un'azienda che non può espandere la propria presenza fisica a Pisa deve accettare un team più piccolo oppure distribuire la forza lavoro tra altre città, accettando i costi di coordinamento di un'operazione frazionata. Diverse imprese si sono già mosse in questa direzione. Non si tratta di una tendenza astratta.
Il Paradosso dei PhD: Perché l'Eccellenza Formativa Coesiste con la Carestia di Assunzioni
Questo è il nucleo analitico della sfida del recruiting deep-tech a Pisa, ed è l'osservazione che distingue questo mercato da qualsiasi altra città europea con carenza di talenti. Pisa non soffre di una produzione insufficiente di talenti. Soffre di un meccanismo di dispersione così efficiente che il talento prodotto localmente non entra mai nel bacino di selezione aziendale locale in volumi significativi.
I dati parlano chiaro. Le università pisane producono la più alta quota pro capite italiana di dottori di ricerca in robotica e ingegneria, secondo i dati del Ministero dell'Università e della Ricerca. L'Università di Pisa si colloca nel 5% mondiale per citazioni in informatica e ingegneria. L'Istituto di BioRobotica di Sant'Anna produce dai 15 ai 20 brevetti all'anno. La produzione scientifica è di livello mondiale sotto ogni profilo.
Eppure i responsabili delle assunzioni presso le aziende di Navacchio segnalano posizioni aperte dai sei ai nove mesi per gli stessi profili che queste istituzioni producono. Gli annunci per ruoli ICT, fotonica e robotica a Pisa sono cresciuti del 22% su base annua nel 2024, quasi il doppio della media nazionale del 12%. La durata media di apertura per i ruoli tecnici senior ha raggiunto i 95 giorni, rispetto ai 45 giorni per posizioni amministrative generiche.
La dispersione è direzionale e prevedibile. Milano offre stipendi base superiori del 20-25% per ingegneri robotici senior. Monaco e Zurigo offrono il 40-50% in più, oltre a percorsi consolidati di crescita verso l'IPO. Amsterdam e Berlino reclutano talenti italiani in AI anglofoni a €80.000-€100.000 per ruoli senior, rispetto ai €60.000-€70.000 di Pisa. I dati LinkedIn sulla mobilità del 2024 mostrano un deflusso netto di ingegneri robotici tra i 30 e i 40 anni verso Svizzera e Germania.
L'implicazione è che gli incentivi del cluster pisano — l'infrastruttura di ricerca e il supporto all'incubazione — stanno di fatto sovvenzionando una talent pipeline per i datori di lavoro di altre città. L'investimento in formazione e ricerca è reale. Il ritorno commerciale su tale investimento matura altrove.
Il Capitale si Muove Più Velocemente di Quanto il Capitale Umano Riesca a Seguire
Il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) ha iniettato circa €45 milioni in Sant'Anna e nel CNR di Pisa per l'infrastruttura di trasferimento tecnologico. Tra il 2021 e il 2024, oltre €50 milioni di finanziamenti combinati PNRR e European Innovation Council sono confluiti nelle istituzioni di ricerca pisane. L'investimento in infrastruttura fisica, attrezzature di laboratorio e capacità di ricerca è stato sostanziale sotto ogni punto di vista.
Ma il numero di spin-off locali che chiudono round di Serie A è rimasto stabile a tre-quattro all'anno tra il 2022 e il 2024. Milano, per confronto, ne ha registrate 12 nello stesso periodo. La Toscana nel suo complesso cattura solo il 6-8% dell'investimento totale in venture capital italiano, secondo l'Italian Venture Capital Association (AIFI). Il VC totale italiano si attesta allo 0,04% del PIL, rispetto allo 0,48% della Francia e allo 0,35% della Germania.
Questo genera una distorsione specifica nel mercato del lavoro. Il capitale pubblico ha finanziato la ricerca e l'infrastruttura, ma non le aziende che impiegherebbero i ricercatori su scala commerciale. Il risultato è un cluster in cui le venture in fase di prototipo proliferano, mentre i datori di lavoro in fase di crescita sono quasi assenti. Un ingegnere robotico senior che deve scegliere tra una spin-off di 15 persone a Navacchio con finanziamento seed e un'azienda consolidata di automazione industriale a Milano con un fatturato di €200 milioni non sta prendendo una decisione difficile. Il calcolo del rischio di carriera è evidente.
Lo Spostamento verso il Corporate Venturing
Le prospettive per il 2026 includono una correzione parziale di questa dinamica. Grandi realtà industriali italiane, tra cui Leonardo e STMicroelectronics, stanno aumentando gli investimenti diretti nel cluster robotico di Pisa per assicurarsi proprietà intellettuale nel campo dell'automazione. Questo approccio di corporate venturing compensa parzialmente l'assenza di VC tradizionale, fornendo sia capitale sia un percorso verso la scala che gli investitori puramente finanziari non possono offrire. Se ciò basterà a modificare le dinamiche di selezione nel 2026 resta incerto. Finora l'investimento di corporate venture si è orientato verso l'acquisizione di IP piuttosto che verso l'espansione degli organici.
Per i responsabili delle assunzioni, la struttura del capitale dell'azienda che formula l'offerta conta quanto la retribuzione. Un candidato che valuta un ruolo presso una spin-off in fase seed con 18 mesi di runway sta prezzando una probabilità di chiusura. Un ruolo sostenuto da corporate venture capital di un gruppo industriale di riferimento presenta un profilo di rischio ben diverso. Il costo nascosto di un'assunzione dirigenziale sbagliata in questo mercato include il danno reputazionale legato all'ingresso in un'azienda che esaurisce il capitale prima che il prodotto raggiunga la scala commerciale.
Tre Carenze di Competenze che Definiscono il Mercato
Le carenze nel cluster deep-tech di Pisa non sono uniformi. Si concentrano su tre profili specifici, ciascuno con dinamiche di mercato e sfide di sourcing distinte.
Ingegneri di Sistemi di Controllo Robotico
Le posizioni senior che richiedono esperienza in ROS2 e C++ embedded real-time restano aperte dai sette ai dieci mesi nel cluster di Navacchio. Circa l'85% dei candidati qualificati con cinque o più anni di esperienza in robotica embedded e sistemi di controllo è passivo. Sono occupati, non cercano lavoro e rispondono al contatto diretto con tassi inferiori al 15%. Il bacino è sufficientemente ristretto da rendere l'esaurimento delle reti locali un esito realistico per qualsiasi ricerca condotta da una singola azienda. Uno schema ricorrente tra gli sviluppatori di esoscheletri e robotica logistica prevede il reclutamento dall'ecosistema laboratoriale del Politecnico di Torino, con un premio di ricollocazione del 25% superiore ai livelli standard di Pisa per chiudere l'assunzione.
Questo premio è ormai strutturale. È il costo per attrarre talento in un mercato che non offre la stessa traiettoria di carriera di Milano o Torino.
Specialisti in Integrazione di Sistemi Fotonici
Gli Optical System Engineer che combinano competenze di simulazione in Zemax o Lumerical con conoscenze regolatorie dei requisiti FDA e EU MDR rappresentano l'intersezione più critica tra competenze tecniche e normative nel cluster. Il ciclo di reclutamento per questi ruoli prevede approcci diretti al bacino limitato di aziende concorrenti a Firenze e Milano, con bonus di ingresso di €10.000-€15.000 ormai standard per prevenire le controfferte. La trappola della controfferta è particolarmente insidiosa in questo contesto perché il bacino è così ristretto che ogni partenza è visibile. Perdere uno specialista in fotonica a favore di un concorrente non è un evento di mercato anonimo. È una perdita nominale che sposta il posizionamento competitivo.
La permanenza media presso il primo datore di lavoro supera i 4,5 anni per i dottori di ricerca in fotonica con esperienza industriale, con un turnover volontario annuo di appena l'8%. Per reclutare questi candidati servono cicli di costruzione della relazione da sei a nove mesi, non un annuncio di lavoro e una rosa di candidati in due settimane.
Ingegneri Firmware per Edge AI
Gli ingegneri capaci di ottimizzazione GPU e TPU per dispositivi embedded sono di fatto irreperibili localmente. I professionisti senior in questa categoria presentano livelli di passività analoghi a quelli degli ingegneri robotici, con tassi di risposta al contatto diretto inferiori al 20%. La risposta del mercato è stata pragmatica: almeno un'azienda di sensori con sede a Navacchio ha ristrutturato la propria organizzazione R&D nel 2024 per consentire il lavoro completamente da remoto per questo specifico ruolo, reclutando da Bologna anziché richiedere il trasferimento a Pisa.
Questo adattamento segnala qualcosa di importante. Le aziende di questo cluster non stanno aspettando che il bacino di talenti locale si materializzi. Stanno ridefinendo il significato di "locale", accettando team distribuiti come prezzo per accedere a talenti che non esistono entro la distanza di pendolarismo. La domanda è se questo modello distribuito sia sostenibile per l'R&D ad alta intensità hardware, dove la prossimità fisica alle attrezzature di prototipazione comporta vantaggi tangibili.
Retribuzione: I Numeri e il Divario
I dati retributivi del settore deep-tech pisano raccontano due storie simultaneamente. La prima: gli stipendi sono competitivi all'interno della Toscana e ragionevoli rispetto al costo della vita locale. La seconda: non sono competitivi rispetto ai mercati che reclutano le stesse persone.
Per ingegneri robotici senior e technical lead, gli stipendi base variano da €52.000 a €68.000, con una retribuzione totale cash fino a €58.000-€75.000. A livello executive, un VP of Engineering o CTO percepisce €90.000-€115.000 di base, con una retribuzione totale di €105.000-€140.000 inclusa una partecipazione equity tipica dello 0,5-2% in fase seed e Serie A.
Per la fotonica, la fascia senior si attesta su €48.000-€62.000 di base, raggiungendo €55.000-€70.000 di retribuzione totale cash. I direttori R&D e chief scientist arrivano a 85.000 € di base.000-€110.000 di base, con una retribuzione totale di 100.000 €.000-€130.000.
Per i ruoli focalizzati su AI e ML, gli ingegneri senior percepiscono 55.000 € di base.000-€72.000 di base, con una retribuzione totale di 62.000 €.000-€80.000. A livello CTO e VP AI, la fascia è di 95.000 € di base.000-€125.000 di base, fino a 110.000 €.000-€150.000 totali.
Il costo della vita a Pisa è inferiore di circa il 35% rispetto a Londra e del 25% rispetto a Milano. Corrette per il potere d'acquisto, queste retribuzioni sono sostenibili e, per i profili junior, attrattive. Il problema si colloca a metà carriera e oltre.
Un ingegnere ML senior che guadagna 70.000 €.000 a Pisa potrebbe guadagnare €80.000-€100.000 ad Amsterdam o Berlino con politiche migratorie flessibili. Un ingegnere robotico a €65.000 potrebbe guadagnare €85.000 a Milano o oltre €100.000 a Zurigo. Il divario si sta ampliando più rapidamente proprio al livello di seniority in cui si collocano i ruoli più critici, perché i datori di lavoro internazionali competono per gli stessi profili e offrono retribuzioni che le aziende pisane in fase seed non possono eguagliare senza diluire il proprio equity a livelli insostenibili.
Le organizzazioni che cercano di negoziare lo stipendio in questo mercato devono comprendere che il benchmark non è la media toscana. Il benchmark è ciò che Amsterdam, Monaco e Milano stanno offrendo allo stesso candidato questa settimana.
Ostacoli Regolamentari e il Blocco delle Assunzioni che Generano
La piena implementazione del Regolamento sui Dispositivi Medici dell'UE e dell'EU AI Act rappresenta più di un onere di conformità. Rappresenta un vincolo diretto sulla velocità di assunzione.
La certificazione MDR per dispositivi di Classe IIb e III costa da €500.000 a €2 milioni e prolunga il time-to-market di 12-18 mesi. Per una spin-off di 15 persone che sviluppa un dispositivo fotonico medicale, questa tempistica significa che la fase di generazione dei ricavi viene spostata oltre l'attuale runway di finanziamento. La decisione di assunzione diventa binaria: reclutare il team di ingegneria regolatoria necessario per ottenere la certificazione e bruciare il capitale più rapidamente, oppure congelare le assunzioni nelle funzioni dipendenti dalla regolamentazione per il primo semestre 2026 e accettare il ritardo.
L'AI Act amplifica il problema per le aziende i cui prodotti comportano classificazioni AI ad alto rischio in applicazioni mediche e biometriche. I requisiti di valutazione della conformità richiedono competenze regolatorie specializzate di cui le piccole PMI pisane sono sprovviste internamente. L'alternativa — affidarsi a consulenti esterni — aggiunge costi senza costruire capacità interna.
Questo contesto normativo genera uno schema specifico di domanda di talenti. Le aziende necessitano di Sanità & Life Sciences che comprendano sia gli standard tecnici (ISO 13485, FDA 510(k)) sia le implicazioni commerciali delle tempistiche di certificazione. Questi professionisti sono scarsi in tutta Europa, non solo a Pisa. Ma l'impatto è sproporzionato sulle piccole imprese, che non possono assorbire il costo di un'assunzione regolatoria fallita.
Lo scenario di rischio identificato dalla valutazione del trasferimento tecnologico di Sant'Anna è concreto. Una flessione dei finanziamenti pubblici alla ricerca dopo il ciclo PNRR, combinata con tassi d'interesse persistentemente elevati, potrebbe comprimere il runway del 30-40% delle attuali spin-off. Questa compressione forzerebbe il consolidamento o la chiusura entro fine 2026. Per i responsabili delle assunzioni in questo cluster, la domanda non è soltanto se riusciranno a trovare il candidato giusto, ma se l'azienda che offre il ruolo esisterà ancora quando quel candidato arriverà.
Come Assumere in un Mercato Dove l'85% dei Candidati Non Vi Sta Cercando
La sfida di sourcing nel cluster deep-tech di Pisa non è di complessità. È di aritmetica. L'85% degli ingegneri robotici senior qualificati è passivo. I dottori di ricerca in fotonica presentano un turnover volontario dell'8% annuo e rispondono al reclutamento su cicli relazionali di sei-nove mesi. Gli ingegneri firmware per Edge AI rispondono al contatto diretto in meno del 20% dei casi. Il mercato visibile dei candidati attivi in questa città rappresenta una frazione del talento effettivamente esistente.
L'80% nascosto dei talenti passivi in questo mercato non è semplicemente "disponibile". Questi professionisti sono radicati in istituzioni e aziende dove la loro competenza non è facilmente sostituibile, dove i loro progetti sono pluriennali e dove il costo del cambiamento è elevato. Trasferire un ingegnere fotonico senior da una venture collegata al CNR a un'azienda concorrente richiede più di un incremento salariale. Richiede un'argomentazione credibile sulla traiettoria di carriera, la partecipazione equity e la solidità commerciale dell'azienda di destinazione.
I metodi tradizionali di reclutamento — annunci di lavoro, candidature spontanee e database delle agenzie — raggiungono al massimo il 15% dei candidati validi in questo mercato. L'altro 85% deve essere individuato attraverso la caccia diretta alle teste, che combina la mappatura del mercato dell'intero bacino di candidati locale e dei mercati adiacenti con un coinvolgimento relazionale che si sviluppa nell'arco di settimane, non di giorni.
Come Si Presenta una Ricerca Realistica
Una ricerca per un VP of Engineering o CTO presso una scale-up deep-tech pisana non può seguire le tempistiche convenzionali della ricerca su incarico esclusivo. Il bacino di candidati è troppo ristretto e troppo passivo perché uno sprint di sei settimane produca una rosa di candidati valida.
L'approccio efficace prevede tre fasi. In primo luogo, mappare l'universo completo dei candidati qualificati attraverso Pisa, Firenze, Milano, Torino e i principali corridoi internazionali (Monaco, Zurigo, Amsterdam). Si tratta di un lavoro di [mappatura del mercato]com/it/talent-mapping) che la maggior parte delle aziende omette perché presume che il candidato arriverà da un portale di lavoro. In questo mercato, tale presupposto garantisce il fallimento.
In secondo luogo, coinvolgere i candidati mappati attraverso un contatto diretto e personalizzato che affronti il calcolo di carriera specifico che essi si trovano ad affrontare. Un ingegnere robotico a Zurigo che guadagna €110.000 non risponderà a un InMail generico su un'"opportunità entusiasmante in Toscana". Risponderà a una proposta specifica riguardante equity, leadership tecnica e un'azienda con un percorso credibile verso la scala commerciale. Il [fattore umano nella negoziazione]com/it/article-negotiation-human-hand) è decisivo a questo livello.
In terzo luogo, agire rapidamente. Il modello di presentazione di candidati executive pronti per il colloquio entro 7-10 giorni funziona in questo mercato perché il lavoro di mappatura è svolto a monte. L'approccio di KiTalent alla IA & Tecnologia è progettato precisamente per mercati in cui il bacino di candidati è ristretto, passivo e distribuito su più aree geografiche.
Per le organizzazioni che competono per la leadership in robotica, fotonica e deep-tech nel mercato dei talenti vincolato e altamente specifico di Pisa — dove i candidati di cui avete bisogno non sono su alcun portale di lavoro e il costo di una ricerca lenta si misura in mesi di slancio R&D perduto — parlate con il nostro team di Executive Search per scoprire come affrontiamo questo mercato. Il tasso di fidelizzazione a un anno del 96% di KiTalent e il modello pay-per-interview significano che investite solo quando incontrate candidati in linea con il brief.
Domande Frequenti
Perché è così difficile assumere ingegneri senior a Pisa nonostante le università eccellenti? Milano offre stipendi superiori del 20-25%, mentre Monaco, Zurigo, Amsterdam e Berlino offrono il 40-50% in più con percorsi di carriera più chiari. Il risultato è un mercato locale in cui l'eccellenza formativa coesiste con acute carenze di personale nelle aziende. Le imprese che reclutano a Pisa devono competere con datori di lavoro internazionali per gli stessi laureati, spesso offrendo premi di ricollocazione e partecipazione equity per colmare il divario.
**Qual è lo stipendio di un CTO o VP of Engineering presso un'azienda deep-tech pisana?A livello executive, un CTO o VP of Engineering presso un'azienda deep-tech di Pisa guadagna €90.000-€125.000 di stipendio base, con una retribuzione totale che raggiunge €105.000-€150.000 inclusi bonus e partecipazione equity dello 0,5-2% in fase seed o Serie A. Queste cifre sono inferiori di circa il 12% rispetto agli equivalenti milanesi e del 40-50% rispetto a Zurigo o Monaco. I dati di benchmarking retributivo mostrano che il divario è più ampio proprio al livello di seniority in cui si collocano i ruoli più critici.
Quanto tempo occorre per coprire un ruolo senior in robotica a Pisa? I ruoli tecnici senior nel cluster deep-tech di Pisa richiedono in media 95 giorni per essere coperti, ma le posizioni più specializzate — in particolare ingegneri di sistemi di controllo robotico e specialisti in integrazione di sistemi fotonici — possono restare aperte dai 7 ai 10 mesi. Il bacino locale ristretto e la natura passiva dei professionisti qualificati (l'85% non è attivamente in cerca) fanno sì che la pubblicità tradizionale produca risultati scarsi.
L'headhunting diretto e il coinvolgimento relazionale nell'arco di diversi mesi sono generalmente necessari.Cos'è il Polo Tecnologico di Navacchio e perché è rilevante per le assunzioni? Il Polo Tecnologico di Navacchio è un parco scientifico di 120. 000 metri quadri che funge da principale hub fisico per le aziende pisane di fotonica e ICT, ospitando oltre 50 imprese e laboratori di ricerca.
A fine 2024 registrava un'occupazione del 98% senza lotti residui per l'espansione.**KiTalent utilizza la mappatura del mercato potenziata dall'IA per identificare l'universo completo dei candidati qualificati attraverso Pisa, le città italiane limitrofe e i principali corridoi internazionali. Poiché l'85% dei professionisti senior deep-tech è passivo, il processo si basa sull'headhunting diretto anziché sulla pubblicità di offerte di lavoro. KiTalent presenta candidati pronti per il colloquio entro 7-10 giorni con un modello pay-per-interview, il che significa che i clienti investono solo quando incontrano professionisti qualificati. Questo modello è specificamente progettato per mercati in cui il bacino di candidati è ristretto, disperso e non visibile attraverso i canali convenzionali.
Quali rischi regolamentari influiscono sulle assunzioni nelle spin-off medtech e IA di Pisa?Il Regolamento sui Dispositivi Medici dell'UE (MDR) e l'Atto sull'IA dell'UE creano tempistiche di certificazione estese e costi da €500.000 a €2 milioni per dispositivi di Classe IIb e III. Questi requisiti spostano le tempistiche di generazione dei ricavi oltre il runway di finanziamento di molte aziende in fase seed, rischiando di congelare le assunzioni nelle funzioni dipendenti dalla regolamentazione. La valutazione del trasferimento tecnologico di Sant'Anna stima che il 30-40% delle attuali spin-off sia esposto alla compressione del runway in caso di calo dei finanziamenti pubblici dopo il ciclo PNRR, rendendo la solidità finanziaria del datore di lavoro un fattore critico per i candidati che valutano ruoli in questo cluster.
