Нарықта өз орнын табуға тырысатын стартаптардың тұрақты өсуімен инвесторлар кімге инвестициялау керектігін шешуде қиынға соғуда. Белгілі бір компанияны таңдаған кезде көптеген факторлар, соның ішінде құрылтайшы мен инвестор арасында болуы мүмкін эмпатия әсер ететіні белгілі. Бірақ біз деректер әлемінде тұрмыз, онда бәрі есепке алынады және жасанды интеллект көптеген секторларда шешім қабылдауға көмектесетінін көреміз. Стартаптарда да солай бола ма?
Біз тапқан бірінші мәселе - олар туралы деректер аз. BigML кафедраларының бірін басқарған Валенсия политехникалық университетінің профессоры Хосе Эрнандес Ораллоға сілтеме жасай отырып, «Кейде стартаптардан ақпарат алудың, пішімдеудің, үлгінің болуының жолы болмайды және бұл тапсырманы қиындатады», - деп бастайды. машиналық оқытуда.
Домен, инвестиция, команда... сияқты болжамдық айнымалылар пайдаланылады, содан кейін модель «басқа ортада жасалған сияқты, бірақ бұл жағдайда инновациялар өте маңызды болатын өте өзгермелі өрістер» деп шешеді. Есіңізде болсын, стартаптарға инвестиция салу өте қауіпті әрекет, қажет болған жағдайда ол табысқа жетеді және AI сенімділігі «болжамдалған жерге байланысты». Ең бастысы, алгоритмдерден тыс қалған «егер бұл жүйелер контекстті білетін адамдарға қарағанда жақсырақ жасаса». Бірақ Эрнандес Оралло оның «сүзгілеу және бірлескен шешімдер қабылдауға келгенде пайдалы» деп санайды. Сіз бірінші скринингті жасай аласыз» және «толығымен автоматты шешім тек белгілі бір домендерде жұмыс істейтінін» есте сақтаңыз.
StartupXplore негізін қалаушы және бас директоры Начо Орменьо болашақты болжау және қалай инвестициялау керектігін шешу мүмкіндігін жасады. «Табыс құндылықты жасаумен анықталады, ал абсолютті ерекшелендіретін фактор - оларды құрайтын командаларды орындау және олардан үйрену қабілеті». Алгоритмдер сүзгілеу және тәуекелдерді талдау жұмысының бір бөлігін соншалықты жақсы орындай алады, бұл жерде шешімдерді қолдау жүйесі ретінде қызмет ете алады, «бүгін олар нарықтың жаңа құндылық ұсынысы алдында қалай әрекет ететінін немесе жеткілікті түрде уәжделген топтың әрекет ететінін болжай алмайды. жоспар құруға және орындауға қабілетті, немесе олар қол жетімді ресурстарды оңтайлы жақсартуды жүзеге асыра алатын болса ».
Орменьо стартаптардағы инвестор бұл компаниялардың сәтсіздігін олардың портфолиоларында үйреншікті нәрсе ретінде қалыпқа келтіруі керек екенін атап көрсетеді, өйткені «жақында құрылған компанияларға салынған инвестициялардың 65% инвестор үшін тиімді емес екенін көрсететін зерттеулер бар, барлық хатты қалған 35% алады.
Wayra Madrid компаниясының директоры Палома Кастеллано барлық инвестициялық қорлар осы шешімге негізделгенін мойындайды. «Бізде жобалардың тарихының арқасында біз әртүрлі сыртқы және ішкі ақпарат көздерін пайдаланамыз», - дейді ол. Wayra 800 80.000-нан астам жобаларды талдағаннан кейін бүкіл әлем бойынша XNUMX-ден астам компанияға инвестиция салды және «біз барлық процестерде үйренеміз». Сондықтан деректерді өңдеу маңызды, бірақ ол «бұл қатесіз процесс емес екенін мойындайды. Барлық қорларда анти-портфель бар, біз «жоқ» деп, кейін табысқа жеткен компаниялардың жиынтығы», - деп түсіндіреді ол. Кастеллано деректердің әлі де көп көлемі және «деректер сапасы әлдеқайда жақсырақ» деп санайды, сонымен қатар сіз бастапқы кезеңдерге инвестициялаған кезде, сіз ең алдымен адамдарға инвестиция жасайсыз».
пионер платформасы
2016 жылы Telefónica және BigML стартаптардың, соның ішінде стартаптардың табысты болу ықтималдығын болжайтын алғашқы автоматтандырылған платформалардың бірі болып табылатын PreSeries құрды. Telefónica-мен бірлескен кәсіпорын шешім қабылдауға көмектесу үшін меценаттарға деректерді азайтатын BigML компаниясының негізін қалаушы және бас директоры Франсиско Мартин, «стартаптар саласында өте аз жасалған» деп түсіндіреді. Идея бірінші кезеңде «инвестордың ақпаратқа қол жеткізуі үшін», содан кейін «платформаның бүкіл циклді автоматтандыруы үшін» жазылушыларға ие болады. 2019 жылы Rackspace компаниясы «бағдарламаны ішкі әзірлеу үшін» PreSeries-ті қосты. Мартин деректерді құрастыруға қабілетті технологияны жасағанын және «ол салыстырмалы түрде жақсы жұмыс істеді, бағдарламалық құрал шешім қабылдады, бірақ бұл көмекші құрал болғанын есіне алады. Мәселе ақпаратты алу болды, өйткені ол ашық компаниядағыдай дәл емес».
Артуро Морено PreSeries-ті соңғы сатысында басқарды және Databell-пен бірге оның ізін жалғастырды. Морено: «Стартаптар мен жеке компанияларда болатын нәрсе сапалы деректердің жоқтығы және деректер туралы ғылымды пайдаланудың алғышарттары олардың проекциялық құндылығы болып табылады», - дейді Морено. PreSeries арқылы өткеннен кейін «біз көпшілікке шығу ықтималдығын немесе сізден басқа компания сатып алатынын болжай алдық» ол «инвесторлар мен стартаптар ақпарат алмасу» үшін қадам жасады. Бұл 200 инвестор мен 500 стартапы бар тегін кіру платформасы.
Морено осылайша кейбір әрекеттер болады деп есептейді, алгоритмдер кез келген жолмен инвестициялауға болатын стартаптарды таңдауға көмектеседі, бұл «адамның элементі арқылы толығымен автоматтандырылған процесс маңызды болып табылады». Бірақ бұл шешім қабылдауға көмектесетін талдауға икемділік береді. Ол деректердің болжамды мәніне ие болу және секторға үлкен қызығушылықты анықтау маңыздылығын еске салады, «стартаптарға инвестиция салуға үлкен тәбет бар және деректер неғұрлым көп болса, барлық тараптар үшін соғұрлым жақсы».
