Ce ar trebui să știți despre evaluarea unei startup-uri AI pentru investiții

De Salvatore Minetti, CEO, Fountech.Ventures

Interesul pentru spațiul tehnologiei profunde a crescut în ultimii ani, în special în cadrul comunității de investitori. Și, dintre toate sectoarele care operează în domeniul tehnologiei profunde, inteligența artificială (IA) a devenit o piață în plină expansiune.

Conform datelor Asociației Naționale a Capitalului de Risc, 19,98 miliarde de dolari au fost strânși de 1.509 companii de IA din Statele Unite alone în 2019. Această cifră va crește în anii următori, chiar dacă există o scădere pe termen scurt din cauza pandemiei. De fapt, startup-urile de IA care promit să ne ajute să depășim provocările impuse de COVID-19 ar putea alimenta o investiție și mai mare în acest domeniu.

Pentru capitaliștii de risc (VC) care doresc să intre în acest spațiu, evaluarea startup-urilor de IA pentru investiții poate fi descurajantă. Mai jos sunt câteva considerații cheie de care trebuie să țineți cont atunci când căutați cel mai bun talent de IA pentru a-l sprijini.

Identificarea tehnologiilor de deep tech adevărate

Prima barieră cu care se confruntă mulți investitori este modul de a distinge între soluții cu adevărat inovatoare și cele care se prezintă ca atare. După cum știm, IA este victimă a propriului său succes – multe startup-uri încearcă să-și îmbunătățească oferta comercială și să devină mai atractive pentru investitori, pretinzând că sunt “bazate pe IA” atunci când, în realitate, nu există o utilizare sofisticată a tehnologiei în cadrul afacerii lor.

Mai mult, este important ca investitorii să țină cont de constrângerile cu care se confruntă companiile aflate în stadiu incipient atunci când încearcă să se stabilească pe piața IA.

Învățarea automată, bibliotecile accesibile public, modelele preantrenate și API-urile au redus bariera de intrare pentru antreprenori și startup-uri. Companiile care lansează un produs utilizând aceste seturi de instrumente singure vor avea, probabil, o mulțime de concurenți în scurt timp. Firește, acest lucru reprezintă un risc pentru investitori.

Pentru a preveni acest lucru, aș îndemna VCs să caute startup-uri care inovează atât la nivel de știință, cât și la nivel de aplicare. Aceste companii de IA vor inventa noi tehnologii de IA pentru scopurile lor și vor construi infrastructura subiacentă pe măsură ce o fac.

Acest lucru implică, în mod necesar, separarea companiilor de nivel de aplicare, care simplu regurgitează API-uri de la terți, și a celor care au o cercetare intensă și unică la nivelul lor. Într-adevăr, tehnologia de deep tech adevărată este nouă și reprezintă progrese semnificative față de tehnologiile actuale.

Cei care au puțină experiență anterioară în domeniu ar putea fi îngrijorați de capacitatea lor de a evalua firmele de IA și de a determina care dintre ele sunt cu adevărat în fruntea tehnologiei. Există mai multe modalități de a ocoli acest lucru.

Pentru a avea o expunere timpurie la tehnologia de deep tech și pentru a evalua eficient talentul de IA, VCs ar putea lua în considerare construirea unei echipe tehnice interne. În esență, acest lucru ar implica să aibă un doctor în angajarea lor pentru a oferi competența tehnică adecvată. Prin urmare, investitorii vor crea capacitatea de a evalua companiile înainte ca acestea să aibă un produs și tracțiune pe piață.

Alternativ, ar putea căuta parteneri care să facă acest lucru pentru ei. VCs au opțiunea de a co-investi cu investitori care au deja oameni de știință în interior și o înțelegere solidă a tehnologiei de deep tech pentru a selecta mai bine investițiile lor, precum și pentru a oferi sprijin tehnic adecvat în primele etape ale drumului lor.

Care sunt trăsăturile și caracteristicile pe care trebuie să le căutați la o echipă fondatoare?

Tehnologia subiacentă este un factor critic atunci când se evaluează o startup de IA. Investitorii trebuie să aibă încredere că un produs este cu adevărat inovator, îndeplinește eficient o nevoie de pe piață și este viabil din punct de vedere comercial pe termen lung. Ca parte a acestui proces, arhitectura din spatele soluției va trebui, de asemenea, să fie luată în considerare pentru a se asigura că poate face față intrărilor de date în creștere și poate fi escaladată în timp.

Pentru a fi siguri că toate punctele de mai sus sunt abordate, investitorii ar trebui să se asigure că toate rolurile cheie sunt ocupate de persoane cu experiență și cunoștințe dovedite în domeniu. Arhitecții de sisteme, inginerii de date, oamenii de știință și inginerii DevOps ai echipei ar trebui să poată demonstra calificări și experiență anterioară în domeniu.

Dincolo de abilitățile tehnice evidente, este important să rețineți că IA nu se referă doar la algoritmi și date. Se referă și la oameni. Din acest motiv, VCs ar trebui să acorde o atenție deosebită trăsăturilor și caracteristicilor pe care le afișează echipele fondatoare. Deși nu există un set de criterii de urmat, iată câteva trăsături care sunt susceptibile de a determina succesul unei întreprinderi de IA.

Prima este o bună conștientizare a punctelor forte și a slăbiciunilor relative. Un fondator ar putea, de exemplu, avea o viziune convingătoare și cunoștințele tehnice necesare pentru a o pune în practică. Așa cum se întâmplă adesea cu companiile în curs de dezvoltare, fondatorul ar putea lipsi însă de priceperea comercială adecvată pentru a depăși obstacolele comune.

O echipă de IA de înaltă performanță va fi capabilă să demonstreze o disponibilitate de a căuta ajutor și de a angaja talentul potrivit pentru a umple eventualele lacune de abilități. Cultura companiei ar trebui, de asemenea, să reflecte dorința lor de a inova: o dorință de a căuta feedback critic de la colegi, clienți și experți va merge mult în a depăși provocările tehnice și de afaceri care apar pe parcurs și va ajuta echipele să se concentreze asupra imaginii de ansamblu.

Mai presus de toate, însă, o echipă extraordinară va afișa o atitudine pozitivă: o cerință esențială pentru orice întreprindere din spațiul competitiv al IA. O hotărâre de a face lucrurile să funcționeze, chiar și atunci când timpurile sunt grele, va separa echipele care au ceea ce este necesar pentru a scala o companie de IA și cele care nu o fac.