S neustálym nárastom startupov, ktoré sa snažia presadiť na trhu, majú investori ťažšie rozhodovanie, do koho investovať. Je známe, že pri výbere tej či onej spoločnosti vstupuje do hry veľa faktorov, vrátane empatie, ktorá môže existovať medzi zakladateľom a investorom. Ale sme vo svete dát, v ktorom sa všetko počíta a kde vidíme, že umelá inteligencia pomáha v mnohých sektoroch pri rozhodovaní. Deje sa to isté so startupmi?
Prvým problémom, ktorý sme zistili, je, že je o nich málo údajov. „Niekedy neexistuje spôsob, ako získať informácie od startupov, naformátované, mať model, a to sťažuje túto úlohu,“ začína odvolaním sa na José Hernández Orallo, profesor na Polytechnickej univerzite vo Valencii, ktorý viedol jednu z predsedov BigML. v strojovom učení.
Používajú sa prediktívne premenné, ako doména, investícia, tím... a potom sa model rozhodne, „tak ako sa to robí v inom prostredí, ale v tomto prípade ide o veľmi variabilné oblasti, kde sú inovácie veľmi dôležité.“ Pamätajte, že investovanie do start-upov je taká riskantná akcia, že v prípade potreby bude úspešná a že spoľahlivosť AI „trochu závisí od toho, kde sa predpovedá“. Kľúčom je „ak to tieto systémy robia lepšie ako ľudia, ktorí poznajú kontext“, čo je vynechané z algoritmov. Hernández Orallo však verí v jeho užitočnosť, „keď príde na filtrovanie a spoločné rozhodovanie. Môžete urobiť prvý skríning“ a pamätajte, že „úplne automatické rozhodnutie funguje len v určitých doménach“.
Nacho Ormeño, spoluzakladateľ a generálny riaditeľ StartupXplore, vytvoril schopnosť predpovedať budúcnosť a rozhodovať sa, ako investovať. "Úspech je určený tvorbou hodnoty a absolútne rozlišujúcim faktorom je schopnosť vykonávať tímy, ktoré ich tvoria, a učiť sa od nich." Algoritmy môžu robiť časť filtrovania a analýzy rizík tak dobre, že tam slúžia ako systémy na podporu rozhodovania, „dnes ešte nevedia predpovedať, ako sa trh zachová zoči-voči novej hodnotovej ponuke, alebo či bude dostatočne motivovaný tím schopní zostaviť a realizovať plán, alebo ak budú optimálne zlepšovať zdroje, ktoré majú k dispozícii“.
Ormeño zdôrazňuje skutočnosť, že investor do startupov musí normalizovať neúspech týchto spoločností ako niečo obvyklé vo svojich portfóliách, pretože „existujú štúdie, ktoré naznačujú, že 65 % investícií do nedávno vytvorených spoločností nie je pre investora ziskových. celý list ponesie zvyšných 35 %.
Paloma Castellano, riaditeľka Wayra Madrid, uznáva, že všetky investičné fondy sú založené na tomto rozhodnutí. „Vďaka histórii projektov využívame rôzne zdroje informácií, externé aj interné,“ hovorí. Wayra investovala do viac ako 800 spoločností po celom svete po analýze viac ako 80.000 XNUMX projektov a „učíme sa počas všetkých procesov“. Preto je spracovanie údajov kľúčové, no uznáva, že „nie je to neomylný proces. Všetky fondy majú antiportfólio, súbor spoločností, ktorým sme povedali nie a to sa neskôr podarilo,“ ozrejmuje. Castellano je presvedčený, že stále existuje oveľa väčší objem údajov a „oveľa lepšia kvalita údajov a navyše, keď investujete v počiatočných fázach, investujete predovšetkým do ľudí“.
priekopnícka platforma
V roku 2016 Telefónica a BigML vytvorili PreSeries, jednu z prvých automatizovaných platforiem na predpovedanie pravdepodobnosti, že startup, vrátane startupov, bude úspešný. Spoločný podnik so spoločnosťou Telefónica vzniká v čase, keď sa „na poli startupov urobilo veľmi málo“, vysvetľuje Francisco Martín, spoluzakladateľ a generálny riaditeľ spoločnosti BigML, ktorá redukuje údaje na zákazníkov, aby im pomohla pri rozhodovaní. Myšlienkou bude mať v prvej fáze predplatiteľov „aby mal investor prístup k informáciám“ a potom „aby platforma automatizovala celý cyklus“. V roku 2019 spoločnosť Rackspace zaradila PreSeries „na interný vývoj programu“. Martín si spomína, že vytvoril technológiu schopnú kompilovať dáta a že „fungovala relatívne dobre, rozhodoval softvér, ale bola to pomôcka. Úlohou bolo získať informácie, pretože nie sú také presné ako vo verejnej obchodnej spoločnosti.
Arturo Moreno viedol PreSeries v jeho poslednej fáze a nasledoval jeho kroky s Databellom. „Čo sa deje so startupmi a súkromnými spoločnosťami je, že neexistujú žiadne kvalitné údaje a predpokladom na použitie vedy o údajoch je, že sú s projektívnou hodnotou,“ hovorí Moreno. Po prejdení PreSeries, kde sa „nám podarilo predpovedať pravdepodobnosť vstupu na burzu, alebo že od vás nakúpi iná firma“, urobil krok, aby si „investori a startupy vymieňali informácie“. Táto platforma s bezplatným prístupom s 200 investormi a 500 startupmi.
Moreno verí, že takto budú nejaké aktivity, algoritmy pomôžu pri výbere startupov, do ktorých akýmkoľvek spôsobom investovať, pôjde o „úplne automatizovaný proces dôležitým prvkom človeka“. Ale dáva agilitu analýze, ktorá pomáha pri rozhodovaní. Pripomína, že je dôležité mať z údajov predikčnú hodnotu a odhaliť veľký záujem o sektor, „do startupov je veľká chuť investovať a čím viac údajov je, tým lepšie pre všetky strany.“
