A febbraio, il Wall Street Journal riportava la notizia di una società di dati che ha usato l'intelligenza artificiale per prevedere il futuro finanziario delle startup. Con questo vantaggio in qualche modo delegato all'AI, sorge spontanea la domanda: è ragionevole pensare che la tecnologia sostituirà completamente i VC? Non nel prossimo futuro.
Questo stretto coinvolgimento ha illuminato una verità fondamentale: l'elemento umano rimane un ingrediente assolutamente vitale nella complessa alchimia delle decisioni di investimento. I modelli che sviluppiamo servono come strumenti potenti, aiutandoci a identificare opportunità di investimento promettenti al momento opportuno. Tuttavia, le loro intuizioni sono invariabilmente integrate, e in definitiva guidate, dalla competenza sfumata dei professionisti degli investimenti.
Sebbene l'AI eccella innegabilmente nel riconoscere schemi all'interno di dati storici – una capacità che offre un input prezioso per le considerazioni di investimento – affidarsi esclusivamente alle performance passate nel regno del venture capital sarebbe un percorso strategicamente precario. Infatti, gli investitori di venture di maggior successo spesso compiono "salti di fede" calcolati su idee rivoluzionarie che le tendenze storiche potrebbero attivamente scoraggiare. Gli accordi di venture si basano su molto più dei semplici termini di una transazione finanziaria. Sia gli investitori che i visionari fondatori che sostengono si impegnano in una valutazione completa di fattori qualitativi prima di siglare un accordo. Elementi come gli stili di comunicazione, la scintilla intangibile della chimica personale, l'ampiezza e la profondità delle reti professionali e una miriade di altre considerazioni soggettive giocano un ruolo cruciale.
Oltre gli algoritmi
Questo intricato processo di valutazione richiede un livello di giudizio sfumato che trascende le capacità degli algoritmi più sofisticati. Gli investitori esperti devono possedere la capacità innata di valutare rapidamente il potenziale di mercati nascenti e prodotti non ancora collaudati. Allo stesso tempo, devono discernere attributi fondamentali dei fondatori che sfidano l'analisi puramente quantitativa – qualità come la resilienza di fronte alle avversità, una fame inestinguibile di successo e un livello di maturità che smentisce la fase iniziale della loro azienda.
Inoltre, il venture capital opera all'interno di una singolare asimmetria informativa. I fondatori controllano meticolosamente le informazioni che scelgono di rendere pubblicamente disponibili sulle loro aziende. Questa selettività intrinseca può introdurre distorsioni significative e spesso imprevedibili nei set di dati di addestramento su cui si basano i modelli di AI. Sia i fondatori che gli investitori curano strategicamente la narrazione che si svolge nel mercato più ampio, con le piattaforme di dati che spesso funzionano più come meccanismi di segnalazione attentamente orchestrati. Ciò è particolarmente vero per le startup in fase iniziale, dove le informazioni presentate spesso riflettono ciò che fondatori e investitori desiderano che il mercato percepisca, piuttosto che offrire un resoconto imparziale e basato sui fatti degli sviluppi e dei risultati effettivi.
Insomma, l'AI dovrebbe essere vista come un potente strumento abilitatore, che può migliorare significativamente l'efficienza e consentire agli investitori di concentrare il loro tempo e le loro risorse limitate sulle aziende e sui fondatori che meglio si allineano ai loro mandati di investimento. In un articolo di Inc., Salesforce Ventures spiega l'approccio dell'azienda di sfruttare gli strumenti di AI per amplificare le capacità degli investitori e automatizzare le attività ripetitive di back-office, piuttosto che tentare di sostituire gli elementi umani cruciali di interazione, connessione, buon senso e, in definitiva, giudizio acuto.
Il lavoro di Salesforce
I modelli del gruppo contribuiscono categorizzando le aziende in base ai loro approcci innovativi e evidenziando le opportunità che risuonano con le tesi di investimento in settori specifici. Tuttavia, Salesforce evita di fare eccessivo affidamento su queste metriche. Il motivo è che i modelli che tentano di prevedere i risultati delle startup nascenti possono creare un falso senso di certezza e, soprattutto, ridurre il vitale impegno e il supporto continuo che gli investitori forniscono.
È vero però che liberano gli investitori dai compiti spesso tediosi di analisi di fogli di calcolo e calcoli numerici, consentendo loro di dedicare più tempo all'interazione. Dotati di intuizioni ricavate dall'AI, gli investitori sono meglio preparati a porre domande incisive, acquisendo al contempo più spazio per coltivare le connessioni cruciali e l'empatia che formano la base di relazioni solide e durature.
I fondi di venture capital vengono investiti per sostenere le persone , che a loro volta creano aziende. Queste decisioni vengono prese sulla base di valutazioni umane, informazioni asimmetriche e una visione opinabile del futuro.
Tuttavia, la competenza e le capacità umane rimangono assolutamente indispensabili. Gli investitori apportano una competenza di valutazione olistica, consentendo loro di dare un senso a fattori che sono intrinsecamente difficili da catturare in un formato leggibile dalla macchina. Questi includono le dinamiche sottili all'interno del team fondatore, la profondità e la rilevanza delle loro esperienze precedenti e l'elemento elusivo ma critico del product-market fit, sia nel presente che nel futuro. Questo non vuol dire che i modelli di AI in rapida evoluzione non giocheranno un ruolo sempre più significativo nel plasmare le decisioni di investimento. Tuttavia, finché aziende guidate da esseri umani continueranno a cercare capitali per alimentare le loro ambizioni, la presenza di un altro essere umano nella stanza, che apporti la sua miscela unica di esperienza, intuizione ed empatia al processo decisionale, rimarrà assolutamente vitale per raggiungere risultati ottimali.
