Що вам потрібно знати про оцінку стартапу штучного інтелекту для інвестицій

Від Сальваторе Мінетті, генерального директора Fountech.Ventures

Інтерес до глибокої технології зростав у останні роки, особливо серед інвестиційного співтовариства. І серед усіх секторів, що працюють у сфері глибокої технології, штучний інтелект (AI) став ринком, який варто спостерігати.

За даними Національної асоціації венчурного капіталу, у 2019 році 1 509 компаній з штучним інтелектом у США зібрали 19,98 мільярдів доларів. Ця цифра зростатиме в майбутніх роках, навіть якщо буде короткостроковий спад через пандемію. Фактично, стартапи з штучним інтелектом, які обіцяють допомогти нам подолати виклики, пов’язані з COVID-19, можуть сприяти більшій інвестиції в цій сфері.

Для венчурних капіталістів (VC), які хочуть зробити кроки в цю сферу, оцінка стартапів з штучним інтелектом для інвестицій може бути складною. Нижче наведено деякі ключові фактори, які слід враховувати при пошуку найкращих талантів штучного інтелекту для підтримки.

Визначення справжніх глибоких технологій

Першим перешкодом, з яким зіткнеться багато інвесторів, є те, як відрізнити真正о інноваційні рішення від тих, які просто маскеруються під них. Адже штучний інтелект став жертвою свого успіху – багато стартапів намагаються підвищити свою комерційну пропозицію і привабливість для інвесторів, заявляючи, що вони “підтримуються штучним інтелектом”, коли насправді немає складного використання технології в їхньому основному бізнесі.

Крім цього питання, інвесторам слід пам’ятати про обмеження, з якими зіткнуться ранні компанії при встановленні себе на ринку штучного інтелекту.

Машинне навчання, публічно доступні бібліотеки, попередньо навчені моделі та API сприяли зниженню бар’єрів для входу підприємців і стартапів. Компанії, які запускають продукт, використовуючи лише ці інструменти, швидше за все, матимуть багато конкурентів. Це становить ризик для інвесторів.

Щоб пом’якшити це, я б порадив ВК шукати стартапи, які інновують на рівні науки і застосування. Ці компанії з штучним інтелектом будуть винаходити новий штучний інтелект для своїх цілей і будувати основну інфраструктуру під час цього.

Це обов’язково включає в себе розрізнення компаній рівня застосування, які просто повторюють сторонні API, і тих, які мають інтенсивні і унікальні дослідження в своєму ядрі. Насправді, справжня глибока технологія нова і представляє значні досягнення над технологіями, які зараз використовуються.

Ті, хто має мало попереднього досвіду в цій сфері, можуть бути стурбовані своєю здатністю оцінювати компанії з штучним інтелектом і визначати, які з них真正о просунулися в розвитку технології. Є кілька способів обійти це.

Щоб мати ранній доступ до глибокої технології і ефективно оцінювати таланти штучного інтелекту, ВК можуть розглянути можливість розширення своєї внутрішньої технічної експертизи. Насправді, це означатиме наявність доктора філософії на зарплаті для надання відповідної технічної компетентності. Таким чином, інвестори створять можливість оцінювати компанії до того, як вони матимуть продукт і ринковий успіх.

Альтернативно, вони можуть шукати партнерів, які зроблять це за них. ВК мають можливість співінвестувати з інвесторами, які вже мають внутрішніх вчених і солідне розуміння глибокої технології, щоб краще вибирати своїх інвесторів, а також надавати відповідну технічну підтримку на ранніх етапах їхнього шляху.

Які риси і характеристики слід шукати в засновницькій команді?

Підкладова технологія є критичним фактором при оцінці стартапу з штучним інтелектом. Інвестори повинні бути впевнені, що продукт真正о інноваційний, ефективно задовольняє ринкову потребу і є комерційно життєздатним у довгостроковій перспективі. При цьому архітектура рішення також повинна бути розглянута, щоб забезпечити її здатність обробляти зростаючі дані і масштабуватися з часом.

Щоб бути впевненим, що всі ці пункти розглянуті, інвестори повинні забезпечити, щоб всі критичні ролі були зайняті людьми з доведеним досвідом і знаннями в цій сфері. Системні архітектори, інженери даних, вчені-даністи і інженери DevOps повинні всі бути能够 продемонструвати відповідні кваліфікації і попередній досвід роботи в галузі.

Поза очевидними технічними навичками, важливо пам’ятати, що штучний інтелект – це не тільки алгоритми і дані. Це також про людей. Тому ВК повинні звернути увагу на риси і характеристики, які демонструють засновницькі команди. Хоча немає певних критеріїв, яких слід дотримуватися, ось кілька рис, які, ймовірно, визначать успіх підприємства з штучним інтелектом.

Перша – це добра усвідомлення відносних сильних і слабких сторін. Засновник може мати привабливу візію і необхідні технічні знання, щоб її реалізувати. Однак, як часто буває з молодими компаніями, засновник може не мати відповідного бізнес-довідки, щоб подолати звичайні перешкоди.

Високопродуктивна команда з штучним інтелектом повинна бути能够 продемонструвати готовність шукати допомогу і залучати правильних талантів для заповнення існуючих пробілів у навичках. Культура компанії також повинна відображати їхнє прагнення до інновацій: бажання шукати критичну оцінку від колег, клієнтів і експертів буде великим кроком до подолання технічних і бізнес-вызовів, які виникають на шляху, і допоможе командам зосередитися на великому ринку.

Найважливіше, однак, велика команда повинна демонструвати позитивне ставлення: це критична вимога для будь-якого підприємства в конкурентному середовищі штучного інтелекту. Визначеність зробити все можливе, навіть коли справи йдуть складно, відокремить команди, які мають все необхідне для масштабування компанії з штучним інтелектом, і тих, хто цього не має.