Ecco cosa dovresti sapere sulla valutazione di una startup di intelligenza artificiale per gli investimenti

Di Salvatore Minetti, CEO, Fountech.Ventures

L’interesse per lo spazio deep tech è cresciuto negli ultimi anni, in particolare all’interno della comunità degli investitori. E di tutti i settori che operano all’interno del deep tech, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata un mercato in crescita da tenere d’occhio.

Secondo i dati dell’Associazione nazionale dei venture capitalist, 19,98 miliardi di dollari sono stati raccolti da 1.509 aziende di intelligenza artificiale solo negli Stati Uniti nel 2019. Questa cifra crescerà negli anni a venire, anche se ci sarà un calo a breve termine a causa della pandemia. In realtà, le startup di intelligenza artificiale che promettono di aiutarci a superare le sfide poste dal COVID-19 potrebbero alimentare ulteriori investimenti in questo settore.

Per i venture capitalist (VC) ansiosi di fare incursione in questo spazio, valutare le startup di intelligenza artificiale per gli investimenti può essere scoraggiante. Di seguito sono riportate alcune considerazioni chiave da tenere presente quando si cerca di individuare i migliori talenti di intelligenza artificiale da sostenere.

Individuare le vere tecnologie deep tech

Il primo ostacolo con cui molti investitori si confrontano è come distinguere tra soluzioni veramente innovative e quelle che semplicemente si spacciano per tali. Dopo tutto, l’intelligenza artificiale è vittima del suo stesso successo: molte startup cercano di rafforzare la loro offerta commerciale e la loro attrattiva di fronte agli investitori, affermando di essere ” alimentate da intelligenza artificiale” quando, in realtà, non c’è un uso sofisticato della tecnologia all’interno del loro core business.

Inoltre, è importante che gli investitori tengano presente le limitazioni che le aziende in fase di avvio affronteranno nel cercare di affermarsi nel mercato dell’intelligenza artificiale.

L’apprendimento automatico, le librerie pubblicamente accessibili, i modelli pre-addestrati e le API hanno tutti contribuito a ridurre le barriere all’ingresso per gli imprenditori e le startup. Le aziende che lanciano un prodotto utilizzando solo questi set di strumenti avranno probabilmente una miriade di concorrenti in poco tempo. Ciò rappresenta un rischio per gli investitori.

Per mitigare ciò, consiglio ai VC di cercare startup che innovano a livello di scienza e applicazione. Queste aziende di intelligenza artificiale inventeranno nuove intelligenze artificiali per i loro scopi e costruiranno le infrastrutture sottostanti mentre lo fanno.

Ciò comporta necessariamente la separazione delle aziende a livello di applicazione, che semplicemente rigurgitano API di terze parti, e quelle che hanno una ricerca intensa e unica al loro nucleo. In effetti, il vero deep tech è nuovo e rappresenta notevoli progressi rispetto alle tecnologie attualmente in uso.

Coloro che hanno poca esperienza precedente nel settore potrebbero preoccuparsi della loro capacità di selezionare aziende di intelligenza artificiale e determinare quali sono veramente all’avanguardia della tecnologia. Ci sono diversi modi per superare ciò.

Al fine di avere un’esposizione precoce al deep tech e valutare efficacemente i talenti di intelligenza artificiale, i VC potrebbero considerare di costruire la loro tecnologia tecnica interna. In effetti, ciò comporterebbe avere un dottorato di ricerca in busta paga per fornire la necessaria competenza tecnica. Facendo ciò, gli investitori creeranno la capacità di selezionare aziende prima che ci sia un prodotto e una trazione del mercato.

In alternativa, potrebbero cercare di fare ciò con i loro partner. I VC hanno la possibilità di co-investire con investitori che già hanno scienziati interni e una solida comprensione del deep tech per selezionare meglio i loro investimenti e fornire un’adeguata assistenza tecnica nelle prime fasi del loro percorso.

Quali sono i tratti e le caratteristiche da cercare in un team fondatore?

La tecnologia sottostante è un fattore critico quando si valuta una startup di intelligenza artificiale. Gli investitori devono essere fiduciosi che un prodotto sia veramente innovativo, soddisfi efficacemente un fabbisogno del mercato e sia commercialmente fattibile a lungo termine. Ciò include anche l’architettura alla base della soluzione, che dovrà essere in grado di gestire input di dati crescenti e di essere scalabile nel tempo.

Per essere certi che tutti i punti sopra menzionati siano affrontati, gli investitori dovrebbero assicurarsi che tutti i ruoli critici siano coperti da persone con esperienza e conoscenze comprovate nel settore. Gli architetti di sistemi, gli ingegneri di dati, gli scienziati di dati e gli ingegneri DevOps del team dovrebbero tutti essere in grado di dimostrare le qualifiche e l’esperienza di campo adeguate.

Oltre alle ovvie competenze tecniche, è importante ricordare che l’intelligenza artificiale non riguarda solo algoritmi e dati. Riguarda anche le persone. Per questo motivo, i VC dovrebbero prestare attenzione ai tratti e alle caratteristiche che i team fondatori mostrano. Sebbene non ci sia un criterio fisso da seguire, ci sono alcuni tratti che sono probabili determinare il successo di un’impresa di intelligenza artificiale.

Il primo è una buona consapevolezza dei punti di forza e di debolezza relativi. Un fondatore potrebbe avere una visione convincente e le conoscenze tecniche necessarie per realizzarla. Come spesso accade con le aziende nascenti, tuttavia, il fondatore potrebbe mancare dell’adeguata competenza commerciale per superare gli ostacoli comuni.

Un team di intelligenza artificiale di alto rendimento sarà in grado di dimostrare la volontà di cercare aiuto e di imbarcare il talento giusto per colmare eventuali lacune di competenze. La cultura di un’azienda dovrebbe anche riflettere la sua spinta all’innovazione: il desiderio di cercare feedback critici da parte di pari, clienti ed esperti contribuirà a superare le sfide tecniche e commerciali che sorgono lungo il percorso e aiuterà i team a concentrarsi sul quadro generale.

Tuttavia, il più importante è che un grande team mostrerà un’attitudine positiva: un requisito cruciale per qualsiasi impresa nello spazio competitivo dell’intelligenza artificiale. La determinazione di far funzionare le cose, anche quando i tempi sono duri, separerà i team che hanno ciò che serve per scalare un’azienda di intelligenza artificiale e quelli che non ce l’hanno.