労働力における人工知能に関する現在の議論は、それが特定の部門や従業員にどのように影響するか、または完全に置き換わるかに焦点を当てています。
写真家は私の人生です|ゲッティイメージズ しかし、それはベンチャーキャピタリストにとって最も現実的な会話ではありません。最も興味深いスタートアップ投資を特定する上でのAIの有用性を検討します。たとえば、InReachVenturesの共同創設者であるRobertoBonanzingaは、機械学習を利用して資本を投入する価値のあるヨーロッパの新興企業を見つけるソフトウェアに700万ドルを投資しています。
どちらが問題を提起します：なぜすべてのベンチャーキャピタル会社がすでにこれを行っていないのですか？スタートアップの可能性を評価するために確立されたメトリックが使用されており、市場を一目見れば、相関とパターンを確立するためにAIアルゴリズムによって使用されているデータポイントの山が明らかになります。これらの歴史的なポイントは、初期段階のスタートアップがどのように機能するかを評価するのに役立ちますが、それらのばらばらで散在する性質は、AIが繁栄するための完璧な環境を提供します。
AIは、すべてのノイズをフィルタリングし、VCに投資の可能性のある候補を提示できる強力なツールです。これにより、起業家はVCにアピールし、最適なレベルの資金を調達するための最良の方法を簡単に見つけることができます。
Social Science Research Networkの調査によると、固有のリスクは、18％の確率で成功する初めての起業家に投資することです。クリエイティブな初心者のビジネスオーナーは証明されていないため、投資する時期になるとVCに一時停止を与える可能性があります。
AIフレームワークは、推論、知識、計画、コミュニケーション、および認識を使用して、スタートアップの実行可能性を本能を補完できるメトリックにまで煮詰めるためのツールと情報をVCに提供します。 AIは、自動化されたファイナンシャルアドバイザーのようにデータを内部化して、調査結果をすばやく要約し、過去の業界経験、解約率、収益成長率、市場規模に基づいて企業に成功確率を付けることができます。
どのデータが成功したスタートアップに最もよく変換されるかをより明確にすることにより、VCは現在および将来の起業家を教育することができます。ビジネスオーナーは、ピッチを微調整し、会社のプロファイルを変更して、AIが成功したスタートアップ指標と見なすものとよりよく一致させることができます。これにより、より簡単に利用できる資本が得られることを願っています。ここから始めることができます。
すべての起業家は、マーケットリーダーと見なされている会社を経営することを夢見ています。しかし、その夢を実現するために資金を調達することは、特に適切なデータがなければ、困難な偉業です。資金を集めることは、資金調達のためによく接続されたライバルと競争しているあまり伝統的でない創設者にとってはさらに困難です。
起業家の女性向けに調整されたAIプラットフォームであるAliceは、データを使用して資金提供に値するマイノリティ向けのビジネスにスポットライトを当てることで、創業者のために混雑したスタートアップシーンを切り詰めます。米国の女性が所有する企業のわずか2％が100万ドルを超える収益を上げているため、アリスは特定の業界の指標を測定し、具体的なデータを使用して具体的なデータを使用してパーソナライズされた推奨事項を提供し、事業主が飽和状態の分野に対して自社を評価する機会を提供します。
ほとんどの創設者は、彼らと同様の特徴を示しながら、最も成功している競合他社から際立つことができる会社を構築することを望んでいます。起業家は、アリスのようなAIプラットフォームを使用して主要な指標を調べ、資金を受け取った、または最前線にいる競合他社とスタートアップがどのように重なり合っているかを確認する必要があります。そこから、この情報を使用して、VCからの信頼と資金調達を刺激するような会社を形成します。
起業家は歴史的に、アプリケーションを準備し、投資家に売り込むことで投資家について自分自身を教育していました、 彼らと会った後、彼らが後期の会社や異なる業種の会社を支持して拒否されたことを知るためだけに。多くの起業家は、これが原因で成功を収める前に諦めますが、AIはそれを変えています。
ベルリンを拠点とするVC企業のFlyVenturesは、シードおよびシリーズA以前のスタートアップを対象としており、最初のファンドを4,100万ドルで閉鎖しました。計画では、Fly Venturesがシードラウンドでヨーロッパのスタートアップをターゲットにし、機械学習を使用して取引フローを生成します。伝えられるところによると、同社のAIアルゴリズムは、週に1,000社の新規企業を発見しており、資金調達を開始する前に急成長している技術系スタートアップを見つけることさえできます。
このタイプのテクノロジーは、起業家を適切なタイミングで適切な投資家に会うように導きます。市場を調査した後、AIが提供する情報を使用して、会社の指標が、投資家が実行可能なスタートアップパートナーに求めるものと一致していることを確認します。投資家にとってどのような特性が魅力的であるかを認識していると、資金調達の検索がより実り多いものになり、イライラが少し少なくなります。
AIの素晴らしいところは、ビジネスのように、進化することは決してないということです。機械学習は常に情報を受信して分析しているため、起業家はこれらのノンストップの更新を使用して、投資家のためにビジネスと売り込みを絶えず調整する必要があります。
Hone Capitalは、すでにこの動作をモデル化しています。テクノロジーに焦点を当てた投資会社はAngelListと提携して、過去10年間の30,000を超える取引のデータベースを作成し、機械学習モデルにフィードしました。 400の特性を調査し、将来の成功を最も示す20の特性に絞り込みました。
Honeは、起業家に企業の生きたデータベースを提供し、起業家自身を改善および差別化する方法に関するヒントを相談します。創設者は、この情報を利用して、具体的な成功指標を自社のビジネスに適用することにより、投資プロセスを簡素化できます。これらのAI機能を使用して、会社のプロファイルを継続的に改善し、最初の、または将来の資金調達ラウンドを獲得します。
AIの力を活用することで、あらゆる段階の起業家は、より優れたデータとより優れた洞察にアクセスできるようになります。このテクノロジーは、ビジネスオペレーションを混乱させるだけでなく、ゲーム全体を上から下へと変化させます。そして、すでにそれを使用している場合は、VCがあなたを青ざめたときに、彼のAIが探していた起業家のプロファイルに適合しているため、正しく実行していることがわかります。
