Высокотехнологичные стартапы сталкиваются с рядом труднопреодолимых проблем, которые препятствуют масштабному воплощению инновационных идей. Статья посвящена исследованию управленческих аспектов реализации и коммерциализации российского стартапа на примере создания автоматизированной аналитической системы машинного зрения для птицеводческих предприятий. Методология работы базируется на положениях теории предпринимательства и стратегического менеджмента. Методами исследования выступили комплекс POCD и SWOT-анализ, применяемые при формировании управленческих стратегий стартапа, а также метасинтез по Санделовскому и Баррозо, позволяющий идентифицировать факторы его успешной реализации. Информационную базу работы составил банк собранных на площадке ФНЦ ВНИТИП РАН видеоданных, охватывающих полный жизненный цикл цыплят-бройлеров. Установлены три основных источника финансирования высокотехнологичных стартапов по внедрению систем машинного зрения в птицеводство – государство, промышленные корпорации и венчурный капитал. При этом ни одно из предприятий указанной сферы, в том числе мирового уровня, пока не сумело выйти на стадию IPO. Выделены два ключевых направления запуска и коммерциализации российского стартапа в области птицеводства – объединение с разработчиками интегрированных цифровых решений и/или интеграция с производителями. Представлены рекомендации по реализации высокотехнологичного стартапа: формирование государственно-частного партнерства, активное взаимодействие с исследовательскими центрами и университетами, кооперация с бизнес-ангелами, расширение предпринимательских компетенций стартаперов, уточнение бизнес-модели проекта. Массовое внедрение технологии машинного зрения в птицеводство возможно вследствие ускорения технологического прогресса и устранения основного препятствия – высокой стоимости компонентов данных систем.
High-tech startups face a number of insurmountable problems that prevent them from turning innovative ideas into new products. The article investigates the managerial aspects of implementation and commercialization of high-tech startups in Russia using the case of an automated computer vision analytical system for industrial poultry farming. Entrepreneurship theory and the concept of strategic management constitute the theoretical basis of the study. Among the research methods used in the paper are the POCD framework in combination with SWOT analysis involved in the formation of startup management strategies, as well as Sandelovsky and Barroso’s Meta-Synthesis method applied to identify factors that determine the successful implementation of a startup. The empirical evidence of the work was a bank of video data collected at the VNITIP Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences and covering the full life cycle of broiler chickens. The paper established three main sources of funding for high-tech start-ups to introduce machine vision systems in the poultry industry: the state, industrial corporations, and venture capital. At that, none of the enterprises, including the global leaders, has yet reached the IPO stage. We identify two central lines to launch and commercialize a Russian start-up in poultry farming, these are association with developers of integrated digital solutions and/or integration with poultry meat producers. Recommendations are formulated regarding the implementation of a high-tech start-up: to form a public-private partnership, actively interact with research centers and universities, cooperate with business angels, expand the entrepreneurial competencies of startupers, and clarify the business model of the project. The mass introduction of machine vision technology in the poultry industry is possible due to the acceleration of technological progress and the elimination of the main obstacle, i.e., the high cost of components for machine vision systems.