С постоянно нарастване на стартиращите фирми, които се опитват да се утвърдят на пазара, инвеститорите се затрудняват да решат в кого да инвестират. Известно е, че при избора на една или друга компания влизат в действие много фактори, включително емпатията, която може да съществува между основателя и инвеститора. Но ние сме в свят на данни, в който всичко се отчита и където виждаме, че изкуственият интелект помага в много сектори за вземане на решения. Същото нещо случва ли се със стартиращите фирми?
Първият проблем, който открихме, е, че има малко данни за тях. „Понякога няма начин да имаш информация от стартиращи фирми, форматирана, да имаш модел и това прави задачата трудна“, започва с позоваване на Хосе Ернандес Орало, професор в Политехническия университет във Валенсия, който ръководи един от столовете на BigML в машинното обучение.
Използват се прогнозни променливи, като домейн, инвестиция, екип... и тогава моделът решава, „точно както се прави в друга среда, но в този случай те са силно променливи области, където иновациите са много важни“. Не забравяйте, че инвестирането в стартиращи фирми е толкова рисково действие, че ако е необходимо, то ще успее и че надеждността на AI „зависи малко от това къде се предвижда“. Ключът е „ако тези системи го правят по-добре от хората, които познават контекста“, което е оставено извън алгоритмите. Но Ернандес Орало вярва, че е полезна, „когато става въпрос за филтриране и вземане на съвместни решения. Можете да направите първи скрининг“ и да запомните, че „напълно автоматично решение работи само в определени домейни“.
Начо Орменьо, съосновател и главен изпълнителен директор на StartupXplore, създаде способността да предсказва бъдещето и да решава как да инвестира. „Успехът се определя от създаването на стойност, а абсолютно диференциращ фактор е способността да се изпълняват и да се учат от екипите, които ги съставят. Алгоритмите могат да направят част от филтрирането и анализа на риска да работят толкова добре, за да служат там като системи за подпомагане на вземането на решения, „днес те все още не могат да предвидят как ще се държи пазарът в лицето на ново предложение за стойност или дали достатъчно мотивиран екип ще бъде способни да изградят и изпълнят план или да направят оптимално подобрение на ресурсите, с които разполагат”.
Орменьо подчертава факта, че инвеститорът в стартиращи компании трябва да нормализира провала на тези компании като нещо обичайно в техните портфейли, тъй като „има проучвания, които показват, че 65% от инвестициите, направени в наскоро създадени компании, не са печеливши за инвеститора, рентабилността на цялото писмо ще се носи от останалите 35%.
Палома Кастелано, директор на Wayra Madrid, признава, че всички инвестиционни фондове се основават на това решение. „Използваме различни източници на информация, външни и вътрешни, благодарение на историята, която имаме на проектите“, казва той. Wayra инвестира в повече от 800 компании по света, след като анализира над 80.000 XNUMX проекта и „ние се учим по време на всички процеси“. Ето защо обработката на данни е ключова, но той признава, че „това не е безпогрешен процес. Всички фондове имат антипортфейл, набор от компании, на които казахме „не“ и които впоследствие успяха“, уточнява той. Кастелано вярва, че все още има много по-голям обем данни и „много по-добро качество на данните и освен това, когато инвестирате на ранен етап, инвестирате преди всичко в хората“.
пионерска платформа
През 2016 г. Telefónica и BigML създадоха PreSeries, една от първите автоматизирани платформи за прогнозиране на вероятността стартиране, включително стартиращи фирми, да бъде успешно. Съвместното предприятие с Telefónica възниква във време, когато „много малко беше направено в областта на стартиращите фирми“, обяснява Франсиско Мартин, съосновател и главен изпълнителен директор на BigML, компания, която намалява данните до потребители, за да помогне при вземането на решения. Идеята ще е в първия етап да има абонати „за да има достъп инвеститорът до информация“, а след това „платформата да автоматизира целия цикъл“. През 2019 г. компанията Rackspace включи PreSeries „за вътрешно разработване на програмата“. Мартин си спомня, че е създал технологията, способна да компилира данните и че „работеше сравнително добре, софтуерът вземаше решенията, но беше помощен инструмент. Предизвикателството беше да се получи информацията, защото тя не е толкова прецизна, колкото в публична компания”.
Артуро Морено поведе PreSeries в последния етап и последва стъпките му с Databell. „Това, което се случва със стартиращи компании и частни компании, е, че няма качествени данни и предпоставката за използване на науката за данни е, че те са с проективна стойност“, казва Морено. След като премина през PreSeries, където „успяхме да предвидим вероятността да стане публична или друга компания да купи от вас“, той направи стъпка, така че „инвеститорите и стартиращите фирми да обменят информация“. Тази платформа за безплатен достъп с 200 инвеститори и 500 стартиращи фирми.
Морено смята, че по този начин ще има някои дейности, алгоритмите ще помогнат да се изберат стартъпите, в които да инвестират по какъвто и да е начин, това ще бъде "напълно автоматизиран процес от елемент на човека, който е важен". Но дава гъвкавост на анализа, помагайки при вземането на решение. Той припомня колко е важно да имаме прогнозната стойност на данните и да открием голям интерес към сектора, „има много апетит да се инвестира в стартиращи фирми и колкото повече данни има, толкова по-добре ще бъде за всички страни“.
