Ecco cosa dovresti sapere sulla valutazione di una startup di intelligenza artificiale per 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 incursioni 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 il miglior talento di intelligenza artificiale da sostenere.

Individuare le vere tecnologie deep tech

Il primo ostacolo con cui molti investitori si confronteranno è come distinguere tra soluzioni veramente innovative e quelle che semplicemente si mascherano come 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 “potenziate dall’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 loro tentativo 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 strumenti avranno probabilmente una miriade di concorrenti in poco tempo. Ciò rappresenta un rischio per gli investitori.

Per mitigare questo, 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 progressi significativi rispetto alle tecnologie attualmente in uso.

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

Per avere un’esposizione precoce al deep tech e valutare efficacemente il talento di intelligenza artificiale, i VC potrebbero considerare di costruire la loro tecnologia tecnica interna. Ciò comporterebbe avere un dottorato in busta paga per fornire la necessaria competenza tecnica. Facendo ciò, gli investitori creeranno la capacità di valutare le aziende prima che ci sia un prodotto e una trazione di mercato.

In alternativa, potrebbero cercare di fare ciò con i loro partner. I VC hanno l’opzione 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 supporto tecnico adeguato 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 di mercato e sia commercialmente fattibile a lungo termine. In questo contesto, l’architettura alla base della soluzione dovrà anche essere presa in considerazione per assicurarsi che possa gestire input di dati crescenti e possa essere scalata 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 conoscenza comprovate nel settore. Gli architetti di sistemi, gli ingegneri dei dati, gli scienziati dei dati e gli ingegneri DevOps del team dovrebbero tutti essere in grado di dimostrare qualifiche e precedenti esperienze nel campo.

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

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

Un team di intelligenza artificiale di alto livello sarà in grado di dimostrare la disponibilità a cercare aiuto e a reclutare 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 andrà a lungo verso il superamento delle sfide tecniche e commerciali che si presentano lungo il percorso e aiuterà i team a concentrarsi sul quadro più ampio.

Il più importante, tuttavia, è che un grande team mostrerà un atteggiamento positivo: un requisito cruciale per qualsiasi impresa nello spazio competitivo dell’intelligenza artificiale. La determinazione a 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.