एआई स्टार्टअप में निवेश के लिए मूल्यांकन करने के बारे में जानने योग्य बातें

सैल्वाटोर मिनेटी, सीईओ, फाउंटेक.वेंचर्स

गहरे प्रौद्योगिकी क्षेत्र में हाल के वर्षों में रुचि बढ़ रही है, विशेष रूप से निवेश समुदाय के भीतर। और गहरे प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में काम करने वाले सभी क्षेत्रों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक बढ़ता हुआ बाजार बन गया है।

नेशनल वेंचर कैपिटल एसोसिएशन के आंकड़ों के अनुसार, 2019 में अकेले अमेरिका में 1,509 एआई कंपनियों ने 19.98 अरब डॉलर जुटाए। यह संख्या आने वाले वर्षों में बढ़ेगी, भले ही महामारी के कारण अल्पकालिक गिरावट हो। वास्तव में, एआई स्टार्टअप जो कोविड-19 द्वारा प्रस्तुत चुनौतियों को पार करने में हमारी मदद करने का वादा करते हैं, इस क्षेत्र में अधिक निवेश को बढ़ावा दे सकते हैं।

निवेश करने के लिए उत्सुक उद्यम पूंजीपतियों (वीसी) के लिए, एआई स्टार्टअप में निवेश के लिए मूल्यांकन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। नीचे कुछ मुख्य बातें दी गई हैं जिन पर विचार करना चाहिए जब सर्वश्रेष्ठ एआई प्रतिभा की तलाश में हों।

वास्तविक गहरे प्रौद्योगिकी प्रौद्योगिकियों की पहचान करना

निवेशकों को जो पहली बाधा का सामना करना पड़ सकता है वह यह है कि वास्तव में नवीन समाधानों और उन लोगों के बीच अंतर कैसे किया जाए जो ऐसा दावा करते हैं लेकिन वास्तव में नहीं हैं। एआई अपनी सफलता का शिकार है – कई स्टार्टअप अपने व्यावसायिक प्रस्ताव को मजबूत करने और निवेशकों के सामने आकर्षक बनाने के लिए “एआई द्वारा संचालित” होने का दावा करते हैं, जब वास्तव में उनके मूल व्यवसाय में इस प्रौद्योगिकी का कोई जटिल उपयोग नहीं होता है।

इस मुद्दे के अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि निवेशकों को यह याद रखें कि प्रारंभिक चरण के व्यवसायों को एआई बाजार में स्थापित होने के लिए जो बाधाएं का सामना करना पड़ सकता है।

मशीन लर्निंग, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध लाइब्रेरी, प्रीट्रेन्ड मॉडल और एपीआई ने उद्यमियों और स्टार्टअप के लिए प्रवेश के बाधाओं को कम कर दिया है। केवल इन टूलसेट का उपयोग करके एक उत्पाद लॉन्च करने वाली कंपनियों को जल्द ही कई प्रतियोगियों का सामना करना पड़ सकता है। स्वाभाविक रूप से, यह निवेशकों के लिए जोखिम पैदा करता है।

इसे कम करने के लिए, मैं वीसी से आग्रह करूंगा कि वे उन स्टार्टअप की तलाश करें जो विज्ञान और अनुप्रयोग स्तर दोनों पर नवाचार कर रहे हैं। ये एआई कंपनियां अपने उद्देश्यों के लिए नए एआई का आविष्कार करेंगी और साथ ही साथ अंतर्निहित बुनियादी ढांचे का निर्माण करेंगी।

इसका अर्थ है अनुप्रयोग-स्तरीय कंपनियों को अलग करना जो केवल तीसरे पक्ष के एपीआई को दोहराते हैं और उन लोगों को जिनके पास अपने मूल में तीव्र और अनोखा अनुसंधान है। वास्तव में, सच्ची गहरी प्रौद्योगिकी नई है और वर्तमान में उपयोग की जाने वाली प्रौद्योगिकियों पर महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है।

जिन लोगों के पास इस क्षेत्र में पहले का अनुभव नहीं है, वे एआई कंपनियों को स्क्रीन करने और यह निर्धारित करने में अपनी क्षमता के बारे में चिंतित हो सकते हैं कि कौन से वास्तव में प्रौद्योगिकी की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं। इसके आसपास कई तरीके हैं।

गहरे प्रौद्योगिकी के लिए प्रारंभिक जोखिम प्राप्त करने और एआई प्रतिभा का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन करने के लिए, वीसी अपने इन-हाउस तकनीकी तकनीक का निर्माण करने पर विचार कर सकते हैं। वास्तव में, इसका अर्थ होगा एक पीएचडी को तकनीकी प्रवीणता प्रदान करने के लिए पेरोल पर रखना। ऐसा करके, निवेशक उत्पाद और बाजार की गति से पहले कंपनियों को स्क्रीन करने की क्षमता बनाएंगे।

वैकल्पिक रूप से, वे यह करने के लिए भागीदारों की ओर देख सकते हैं। वीसी के पास उन निवेशकों के साथ सह-निवेश करने का विकल्प है जिनके पास पहले से ही इन-हाउस वैज्ञानिक हैं और गहरे प्रौद्योगिकी की ठोस समझ है, ताकि वे अपने निवेशों का बेहतर चयन कर सकें और अपनी यात्रा के शुरुआती चरणों में उचित तकनीकी सहायता प्रदान कर सकें।

संस्थापक टीम में क्या लक्षण और विशेषताएं देखनी चाहिए?

मूल्यांकन करने के लिए अंतर्निहित प्रौद्योगिकी एक महत्वपूर्ण कारक है जब यह एक एआई स्टार्टअप की बात आती है। निवेशकों को यह विश्वास होना चाहिए कि एक उत्पाद वास्तव में नवीन है, एक बाजार की जरूरत को प्रभावी ढंग से पूरा करता है, और दीर्घकालिक में व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य है। इसके हिस्से के रूप में, समाधान के पीछे की वास्तुकला को भी इस बात की गारंटी के लिए विचार करने की आवश्यकता होगी कि यह बढ़ते डेटा इनपुट को संभाल सकता है और समय के साथ स्केल किया जा सकता है।

उपरोक्त सभी बिंदुओं को सुनिश्चित करने के लिए, निवेशकों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सभी महत्वपूर्ण भूमिकाएं अनुभव और क्षेत्र में ज्ञान से भरी हुई हैं। टीम के सिस्टम आर्किटेक्ट, डेटा इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिक और डेवओप्स इंजीनियर सभी को उचित योग्यता और पिछले क्षेत्र के अनुभव का प्रदर्शन करने में सक्षम होना चाहिए।

स्पष्ट तकनीकी कौशल से परे, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि एआई केवल एल्गोरिदम और डेटा के बारे में नहीं है। यह लोगों के बारे में भी है। इस कारण से, वीसी को संस्थापक टीमों द्वारा प्रदर्शित लक्षणों और विशेषताओं पर करीब से ध्यान देना चाहिए। जबकि कोई निश्चित मानदंड नहीं है, यहां कुछ लक्षण दिए गए हैं जो एक एआई उद्यम की सफलता का निर्धारण करने की संभावना है।

पहला एक अच्छी ताकत और कमजोरियों की जागरूकता है। एक संस्थापक के पास एक प्रेरक दृष्टि और इसे पूरा करने के लिए आवश्यक तकनीकी ज्ञान हो सकता है। जैसा कि अक्सर छोटी कंपनियों के साथ होता है, हालांकि, संस्थापक के पास सामान्य बाधाओं को पार करने के लिए उपयुक्त व्यावसायिक कौशल की कमी हो सकती है।

एक उच्च प्रदर्शन वाली एआई टीम अपनी मौजूदा कौशल अंतराल को भरने के लिए सही प्रतिभा को चुनने और ऑनबोर्ड करने की इच्छा का प्रदर्शन करने में सक्षम होगी। एक कंपनी की संस्कृति को अपनी नवाचार की ड्राइव को प्रतिबिंबित करना चाहिए: सहयोगियों, ग्राहकों और विशेषज्ञों से महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया की तलाश करने की इच्छा उन तकनीकी और व्यावसायिक चुनौतियों को पार करने में एक लंबा रास्ता तय करेगी जो यात्रा के साथ उत्पन्न होती हैं और टीमों को बड़ी तस्वीर पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करेगी।

सबसे महत्वपूर्ण बात, हालांकि, एक महान टीम एक सकारात्मक दृष्टिकोण प्रदर्शित करेगी: प्रतिस्पर्धी एआई स्थान में किसी भी उद्यम के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता। मुश्किल समय में भी काम करने का संकल्प एआई कंपनी को स्केल करने के लिए आवश्यक चीजों के साथ टीमों को अलग करेगा, और जो नहीं है।