عندما تقرر الخوارزمية أن تكون أو لا تكون شركات ناشئة

مع الزيادة المستمرة في الشركات الجديدة التي تحاول الحصول على موطئ قدم في السوق، يجد المستثمرون صعوبة متزايدة في تحديد الجهة التي سيستثمرون فيها. ومن المعروف أنه عند اختيار شركة أو أخرى، هناك العديد من العوامل التي تلعب دورًا، بما في ذلك التعاطف الذي قد يكون موجودًا بين المؤسس والمستثمر. لكننا في عالم البيانات، حيث يتم احتساب كل شيء وحيث نرى أن الذكاء الاصطناعي يساعد في اتخاذ القرار في العديد من القطاعات. هل يحدث نفس الشيء مع الشركات الناشئة؟

المشكلة الأولى التي واجهناها هي قلة البيانات عنها. "في بعض الأحيان لا توجد طريقة للحصول على معلومات من الشركات الناشئة، ومنسقة، للحصول على نموذج، وهذا يجعل المهمة صعبة"، يبدأ بالإشارة إلى خوسيه هيرنانديز أورالو، الأستاذ في جامعة البوليتكنيك في فالنسيا، الذي أدار أحد كراسي BigML في التعلم الالي.

يتم استخدام المتغيرات التنبؤية، مثل المجال والاستثمار والفريق... ثم يقرر النموذج، "كما يحدث في بيئات أخرى ولكن في هذه الحالة هي مجالات متغيرة للغاية حيث يكون الابتكار مهمًا للغاية". تذكر أن الاستثمار في الشركات الناشئة هو إجراء محفوف بالمخاطر، وإذا لزم الأمر سيحقق النجاح، وأن موثوقية الذكاء الاصطناعي "تعتمد قليلاً على المكان الذي يتم التنبؤ به". المفتاح هو "إذا كانت هذه الأنظمة تفعل ذلك بشكل أفضل من الأشخاص الذين يعرفون السياق" الذي تم استبعاده من الخوارزميات. لكن هيرنانديز أورالو يعتقد أنها مفيدة «عندما يتعلق الأمر بالتصفية واتخاذ القرارات المشتركة. "يمكنك إجراء فحص أولي" وتذكر أن "القرار التلقائي بالكامل لا يعمل إلا في مجالات معينة".

ابتكر ناتشو أورمينيو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة StartupXplore، القدرة على التنبؤ بالمستقبل وتحديد كيفية الاستثمار. "يتم تحديد النجاح من خلال خلق القيمة، والعامل التفاضلي تمامًا هو القدرة على التنفيذ والتعلم من الفرق التي تتكون منها." على الرغم من أن الخوارزميات يمكن أن تقوم بجزء من أعمال التصفية وتحليل المخاطر، لتكون بمثابة أنظمة دعم القرار، "فحتى اليوم لا يمكنها التنبؤ بكيفية تصرف السوق عندما يواجه عرض قيمة جديد، أو إذا كان فريق متحمس بما فيه الكفاية سيكون قادرا على بناء وتنفيذ خطة، أو ما إذا كانوا سيحققون التحسين الأمثل للموارد المتاحة لهم ".

ويسلط أورمينيو الضوء على حقيقة أنه يجب على المستثمرين في الشركات الناشئة تطبيع فشل هذه الشركات باعتباره شيئًا شائعًا في محافظهم الاستثمارية، حيث "توجد استوديوهات تشير إلى أن 65% من الاستثمارات التي تتم في الشركات المنشأة حديثًا ليست مربحة للمستثمر، كما أن ربحية الشركات الناشئة لا تحقق أرباحًا للمستثمر". سيتم نقل القائمة بأكملها بنسبة 35٪ المتبقية.

وتعترف بالوما كاستيلانو، مديرة وايرا مدريد، بأن جميع صناديق الاستثمار مبنية على هذا القرار. ويقول: "نحن نستخدم مصادر مختلفة للمعلومات، خارجية وداخلية، وذلك بفضل تاريخ المشاريع لدينا". في Wayra، استثمروا في أكثر من 800 شركة حول العالم بعد تحليل أكثر من 80.000 مشروع و"نحن نتعلم خلال جميع العمليات". ولهذا السبب، تعد معالجة البيانات أمرًا أساسيًا، لكنه يعترف بأنها "ليست عملية معصومة من الخطأ. جميع الصناديق لديها محفظة مضادة، وهي مجموعة من الشركات التي قلنا لها لا ونجحت لاحقًا”. يعتقد كاستيلانو أنه لا تزال هناك حاجة إلى حجم أكبر بكثير من البيانات و"جودة بيانات أفضل بكثير، علاوة على ذلك، عندما تستثمر في المراحل المبكرة، فإنك تستثمر قبل كل شيء في البشر".

منصة رائدة

في عام 2016، أنشأت Telefónica وBigML PreSeries، وهي واحدة من أولى المنصات الآلية للتنبؤ باحتمالية نجاح الشركة الناشئة، بما في ذلك الشركات الناشئة. نشأ المشروع المشترك مع Telefónica في وقت "لم يتم فيه فعل سوى القليل جدًا في مجال الشركات الناشئة"، كما يوضح فرانسيسكو مارتن، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة BigML، وهي شركة تقلل البيانات إلى المستفيدين للمساعدة في اتخاذ القرارات. وستكون الفكرة هي الحصول على مشتركين في مرحلة أولى "حتى يتمكن المستثمر من الوصول إلى المعلومات" ومن ثم "لكي تقوم المنصة بأتمتة الدورة بأكملها". في عام 2019، قامت شركة Rackspace بتضمين PreSeries "لتطوير البرنامج داخليًا". يتذكر مارتن أنه ابتكر التكنولوجيا القادرة على تجميع البيانات، وأنها "عملت بشكل جيد نسبيًا، وكان البرنامج يتخذ القرارات، ولكنه كان بمثابة أداة مساعدة. وكان التحدي يتمثل في الحصول على المعلومات لأنها ليست دقيقة كما هو الحال في شركة عامة.

قاد أرتورو مورينو سلسلة PreSeries في مرحلتها الأخيرة وتبعها في أعقابها مع Databell. يقول مورينو: "ما يحدث مع الشركات الناشئة والشركات الخاصة هو عدم وجود بيانات عالية الجودة، والأساس المنطقي لاستخدام علم البيانات هو أن تكون ذات قيمة إسقاطية". بعد المرور عبر PreSeries، حيث "تمكنا من التنبؤ باحتمالية طرح أسهمك للاكتتاب العام أو أن تقوم شركة أخرى بشرائك"، اتخذ خطوة حتى "يتبادل المستثمرون والشركات الناشئة المعلومات". هذه المنصة مفتوحة الوصول تضم 200 مستثمر و500 شركة ناشئة.

ويعتقد مورينو أنه بهذه الطريقة ستكون هناك بعض الأنشطة، وستساعد الخوارزميات في اختيار الشركات الناشئة التي سيتم الاستثمار فيها بأي شكل من الأشكال، وستكون "عملية مؤتمتة بالكامل بواسطة عنصر مهم من الشخص". لكنه يسرع التحليل من خلال المساعدة في اتخاذ القرار. ويشير إلى أهمية الحصول على القيمة التنبؤية للبيانات ورصد الاهتمام الكبير بالقطاع، "فهناك شهية كبيرة للاستثمار في الشركات الناشئة وكلما زادت البيانات، كلما كان ذلك أفضل لجميع الأطراف".