Toto byste měli vědět o hodnocení startupu s umělou inteligencí pro investice

Od Salvatore Minetti, CEO, Fountech.Ventures

Zájem o hlubokou technologii (deep tech) rostl v posledních letech, zejména v investiční komunitě. A ze všech sektorů, které operují v oblasti hluboké technologie, se umělá inteligence (AI) stala perspektivním trhem, který je třeba sledovat.

Podle údajů Národní asociace venture kapitálu bylo v roce 2019 ve Spojených státech samo o sobě zvýšeno 19,98 miliard dolarů ze 1 509 společností s umělou inteligencí. Tato částka poroste v následujících letech, i když může dojít k krátkodobému poklesu kvůli pandemii. Ve skutečnosti mohou startupy s umělou inteligencí, které slibují pomoci překonat výzvy, které představuje COVID-19, pohánět ještě větší investice do tohoto odvětví.

Pro venture kapitálové společnosti (VC), které chtějí vstoupit do tohoto prostoru, může být hodnocení startupů s umělou inteligencí pro investice úkolem. Níže jsou uvedeny některé klíčové faktory, které je třeba mít na paměti při hledání nejlepších talentů v oblasti umělé inteligence.

Určení skutečných hlubokých technologií

První překážkou, se kterou se mnoho investorů setká, je, jak rozlišit mezi skutečně inovativními řešeními a těmi, které se pouze vydávají za ně. Umělá inteligence je totiž obětí svého vlastního úspěchu – mnoho startupů se snaží zlepšit svou komerční nabídku a atraktivitu pro investory tím, že tvrdí, že jsou “podporovány umělou inteligencí”, ačkoli ve skutečnosti není v jejich jádru žádná sofistikovaná aplikace této technologie.

Dále je důležité, aby investoři měli na paměti omezení, se kterými se budou muset vypořádat začínající podniky, když se budou snažit etablovat na trhu s umělou inteligencí.

Strojové učení, veřejně přístupné knihovny, předem trénované modely a API snížily bariéry vstupu pro podnikatele a startupy. Společnosti, které spustí produkt pomocí těchto nástrojů, budou mít pravděpodobně mnoho konkurentů v krátké době. Přirozeně to představuje riziko pro investory.

Aby se tomuto riziku zabránilo, doporučuji VC hledat startupy, které inovují na obou úrovních – vědecké a aplikační. Tyto společnosti s umělou inteligencí budou vynalézat nové AI pro své účely a budovat základní infrastrukturu, jak postupují.

To nutně zahrnuje oddělení aplikací na úrovni, které pouze opakují třetí strany API, a těch, které mají intenzivní a jedinečnou výzkum na svém jádru. Skutečná hluboká technologie je novátorská a představuje významný pokrok oproti aktuálně používaným technologiím.

Ti, kteří mají málo předchozích zkušeností v tomto oboru, se mohou obávat své schopnosti filtrovat společnosti s umělou inteligencí a určit, které z nich skutečně rozšiřují hranice této technologie. Existuje několik způsobů, jak toho dosáhnout.

Aby měli investoři brzy přístup k hluboké technologii a mohli efektivně hodnotit talenty v oblasti umělé inteligence, mohli by zvažovat vybudování své interní technické kapacity. To by fakticky znamenalo mít na platě PhD, aby poskytli odpovídající technickou způsobilost. Tímto způsobem investoři vytvoří kapacitu pro hodnocení společností, ještě předtím, než existuje produkt a trh.

Jaké jsou vlastnosti a charakteristiky, které by měly mít zakládající týmy?

Základní technologie je kritickým faktorem při hodnocení startupu s umělou inteligencí. Investoři musí být přesvědčeni, že produkt je skutečně inovativní, efektivně plní trh a je komerčně životaschopný v dlouhodobém horizontu. V rámci toho bude také třeba zohlednit architekturu za řešením, aby se zajistilo, že může zvládnout rostoucí objemy dat a může být škálován v průběhu času.

Aby se ujistili, že všechny výše uvedené body jsou splněny, investoři by měli zajistit, aby všechny kritické role byly obsazeny lidmi s prokázanou zkušeností a znalostmi v oboru. Architekti systémů, inženýři dat, vědci dat a inženýři DevOps by měli být schopni prokázat odpovídající kvalifikace a předchozí zkušenosti v oboru.

Mimo zřejmé technické dovednosti je důležité si uvědomit, že umělá inteligence není pouze o algoritmech a datech. Je to také o lidech. Proto by měli VC věnovat pozornost vlastnostem a charakteristikám, které zakládající týmy vykazují. Ačkoli neexistuje žádný stanovený kritérium, které by se mělo dodržovat, zde jsou beberapa vlastnosti, které pravděpodobně určí úspěch projektu s umělou inteligencí.

První je dobrá povědomí o relativních silných a slabých stránkách. Zakladatel může mít například přesvědčivou vizi a požadované technické znalosti, aby ji realizoval. Jak je tomu často u začínajících společností, zakladatel může však postrádat odpovídající obchodní zkušenosti, aby překonal běžné překážky.

Vysoce výkonný tým s umělou inteligencí bude schopen prokázat ochotu hledat pomoc a najímat správný talent, aby vyplnil existující mezery ve znalostech. Kultura společnosti by také měla odrážet jejich snahu inovovat: touhu hledat kritickou zpětnou vazbu od peerů, zákazníků a odborníků, aby překonali technické a obchodní výzvy, které vznikají na cestě, a pomohli týmům soustředit se na velký obraz.

Nejvíce však bude skvělý tým vykazovat pozitivní postoj: kritickou podmínku pro jakoukoli firmu v konkurenčním prostoru umělé inteligence. Odhodlání udělat věci fungovat, i když jsou časy těžké, bude oddělovat týmy, které mají to, co je potřeba k rozšiřování společnosti s umělou inteligencí, a ty, které to nemají.