Aqui está o que você deve saber sobre como avaliar uma startup de IA para investimento

Por Salvatore Minetti, CEO, Fontentech.Ventures

O interesse no espaço de tecnologia profunda tem crescido nos últimos anos, principalmente na comunidade de investimentos. E de todos os setores que operam no domínio da tecnologia profunda, a inteligência artificial (IA) tornou-se um mercado em expansão para se observar.

De acordo com dados da National Venture Capital Association, US$ 19.98 bilhões foram arrecadados por 1,509 empresas de IA apenas nos EUA em 2019. Esse número crescerá nos próximos anos, mesmo que haja uma queda de curto prazo devido à pandemia. Na verdade, as startups de IA que prometem nos ajudar a superar os desafios impostos pelo COVID-19 podem estimular maiores investimentos nesse campo.

Para os capitalistas de risco (VCs) interessados ​​em fazer incursões nesse espaço, avaliar startups de IA para investimento pode ser assustador. Abaixo estão algumas considerações importantes a serem lembradas ao procurar o melhor talento de IA para oferecer suporte.

Identificando verdadeiras tecnologias de tecnologia profunda

O primeiro obstáculo com o qual muitos investidores serão confrontados é como distinguir entre soluções genuinamente inovadoras e aquelas que simplesmente se disfarçam como tal. Afinal, a IA é vítima de seu próprio sucesso – muitas start-ups procuram reforçar sua oferta comercial e atratividade diante dos investidores, alegando ser “powered by AI” quando, na realidade, não há uso sofisticado de a tecnologia dentro de seu negócio principal.

Além dessa questão, é importante que os investidores tenham em mente as restrições que as empresas em estágio inicial enfrentarão ao procurar se estabelecer no mercado de IA.

A aprendizagem automática, as bibliotecas acessíveis ao público, os modelos pré-treinados e as API serviram para reduzir as barreiras à entrada de empreendedores e start-ups. As empresas que lançam um produto usando apenas esses conjuntos de ferramentas provavelmente terão uma infinidade de concorrentes em pouco tempo. Naturalmente, isso representa um risco para os investidores.

Para mitigar isso, eu recomendaria aos VCs que procurassem startups que estivessem inovando tanto no nível científico quanto no nível de aplicação. Essas empresas de IA estarão inventando uma nova IA para seus propósitos e construindo a infraestrutura subjacente à medida que o fazem.

Isso necessariamente envolve separar empresas de nível de aplicativo, que simplesmente regurgitam APIs de terceiros, e aquelas que têm pesquisas intensas e exclusivas em seu núcleo. De fato, a verdadeira tecnologia profunda é nova e representa avanços significativos em relação às tecnologias atualmente em uso.

Aqueles com pouca experiência anterior no campo podem estar preocupados com sua capacidade de selecionar empresas de IA e determinar quais estão realmente expandindo as fronteiras da tecnologia. Existem várias maneiras de contornar isso.

Para ter uma exposição precoce à tecnologia profunda e avaliar efetivamente o talento da IA, os VCs podem considerar a construção de sua tecnologia técnica interna. Na verdade, isso envolveria ter um PhD em folha de pagamento para fornecer a proficiência técnica apropriada. Ao fazer isso, os investidores criarão a capacidade de examinar as empresas antes mesmo que haja um produto e tração no mercado.

Como alternativa, eles podem procurar parceiros para fazer isso por eles. Os VCs têm a opção de coinvestir com investidores que já possuem cientistas internos e um conhecimento sólido de tecnologia profunda para selecionar melhor suas investidas, bem como fornecer suporte técnico adequado nos estágios iniciais de sua jornada.

Quais são os traços e características a serem procurados em uma equipe fundadora?

A tecnologia subjacente é um fator crítico quando se trata de avaliar uma startup de IA. Os investidores devem ter certeza de que um produto é genuinamente inovador, atende efetivamente a uma necessidade do mercado e é comercialmente viável a longo prazo. Como parte disso, a arquitetura por trás da solução também precisará ser considerada para garantir que ela possa lidar com entradas crescentes de dados e possa ser dimensionada ao longo do tempo.

Para ter certeza de que todos os pontos acima serão abordados, os investidores devem garantir que todas as funções críticas sejam preenchidas por pessoas com experiência e conhecimento comprovados na área. Os arquitetos de sistemas, engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de DevOps da equipe devem ser capazes de demonstrar qualificações adequadas e experiência de campo anterior.

Além das habilidades técnicas óbvias, é importante lembrar que a IA não se trata apenas de algoritmos e dados. É sobre pessoas também. Por esse motivo, os VCs devem prestar muita atenção aos traços e características que as equipes fundadoras exibem. Embora não haja critérios definidos a serem seguidos, aqui estão algumas características que provavelmente determinarão o sucesso de um empreendimento de IA.

A primeira é uma boa consciência dos pontos fortes e fracos relativos. Um fundador pode, por exemplo, ter uma visão atraente e o conhecimento técnico necessário para realizá-la. Como costuma acontecer com empresas iniciantes, no entanto, o fundador pode não ter a perspicácia comercial apropriada para superar obstáculos comuns.

Uma equipe de IA de alto desempenho será capaz de demonstrar vontade de buscar ajuda e integrar o talento certo para preencher as lacunas de habilidades existentes. A cultura de uma empresa também deve refletir seu desejo de inovar: o desejo de buscar feedback crítico de colegas, clientes e especialistas ajudará muito a superar os desafios técnicos e de negócios que surgem ao longo da jornada e ajudar as equipes a se concentrarem no grande foto.

Mais importante, no entanto, uma grande equipe exibirá uma atitude positiva: um requisito crucial para qualquer empreendimento no espaço competitivo de IA. A determinação de fazer as coisas funcionarem, mesmo em tempos difíceis, separará as equipes que têm o necessário para escalar uma empresa de IA das que não têm.