Alla aktuella diskussioner om artificiell intelligens i arbetsstyrkan handlar om hur den kommer att påverka – eller direkt ersätta – vissa avdelningar eller till och med anställda.
xs text-gray-600 mb-2">Fotograf är mitt liv | Getty Images Men det är inte det mest pragmatiska samtalet för riskkapitalister. med tanke på AI:s användbarhet för att identifiera de mest intressanta startinvesteringarna. InReach Ventures medgrundare Roberto Bonanzinga, till exempel, investerar 7 miljoner USD i programvara som använder maskininlärning för att hitta värdefulla europeiska startups att skjuta kapital till.
Vilket väcker frågan:Varför gör inte alla riskkapitalföretag redan detta? Väletablerade mätvärden används för att bedöma startpotential, och en blick på marknaden avslöjar en mängd datapunkter som används av AI-algoritmer för att fastställa korrelationer och mönster. Dessa historiska poäng är värdefulla för att bedöma hur en startup i ett tidigt skede kommer att prestera, medan deras osammanhängande och spridda natur ger den perfekta miljön för AI att frodas i.
AI är ett kraftfullt verktyg som kan filtrera igenom allt brus och presentera VC:er med potentiella investeringskandidater. Och det kommer att göra det lättare för entreprenörer att hitta det bästa sättet att tilltala riskkapitalbolag och uppnå den optimala finansieringsnivån.
En inneboende risk kommer med att investera i förstagångsentreprenörer, som bara lyckas 18 procent av tiden, enligt en studie från Social Science Research Network. Kreativa nybörjare företagare är obevisade, vilket kan ge VC:er en paus när det är dags att investera.
Ett AI-ramverk förser VC:er med verktyg och information för att använda resonemang, kunskap, planering, kommunikation och uppfattning för att koka ner startup-livskraft till mått som kan komplettera maginstinkten. AI kan internalisera data – ungefär som en automatiserad finansiell rådgivare – för att snabbt summera resultat och bifoga en framgångssannolikhet till ett företag på grundval av tidigare branscherfarenheter, churn, intäktstillväxt och marknadsstorlek.
Genom att bättre klargöra vilken data som bäst översätts till framgångsrika startups kan VC:er utbilda nuvarande och framtida entreprenörer. Företagsägare kan justera sina pitches och modifiera sina företags profiler för att bättre överensstämma med vad AI anser vara framgångsrika startstatistik, vilket förhoppningsvis resulterar i mer lättillgängligt kapital. Här kan de börja.
Varje entreprenör drömmer om att driva ett företag som ses som marknadsledare. Men att samla in pengar för att göra den drömmen till verklighet är en svår bedrift, särskilt utan rätt data att agera på. Att attrahera medel är ännu svårare för mindre traditionella grundare som konkurrerar med välanslutna rivaler om finansiering.
Alice, en AI-plattform skräddarsydd för entreprenöriella kvinnor, minskar den myllrande startscenen för grundare genom att använda data för att lyfta fram minoritetsorienterade företag värda att finansiera. Med bara 2 procent av amerikanska kvinnoägda företag som tjänar mer än 1 miljon dollar i intäkter, mäter Alice mätvärden i en given bransch och använder konkreta data för att ge personliga rekommendationer med hjälp av konkreta data, vilket ger företagsägare chansen att bedöma sina företag mot ett mättat område .
De flesta grundare hoppas kunna bygga ett företag som kan sticka ut från sina mest framgångsrika konkurrenter och samtidigt uppvisa liknande egenskaper som dem. Entreprenörer bör använda AI-plattformar som Alice för att titta på nyckeltal för att se hur deras startups klarar sig med konkurrenter som har fått finansiering eller är på vippen. Därifrån kan du använda den här informationen för att forma den typ av företag som inspirerar tro – och finansiering – från riskkapitalbolag.
Entreprenörer har historiskt utbildat sig om investerare genom att förbereda sina ansökningar och presentera för investerare, bara för att efter ett möte med dem få reda på att de hade avvisats till förmån för företag i senare skede eller företag i olika vertikaler. Många entreprenörer ger upp innan de har nått framgång på grund av detta, men AI förändrar det.
Det Berlin-baserade VC-företaget Fly Ventures riktar sig till startups från start- och pre-Series A och har precis stängt sin första fond på 41 miljoner dollar. Planen är att Fly Ventures ska rikta in sig på europeiska startups i seed-rundan och använda maskininlärning för att generera dealflow. Företagets AI-algoritm upptäcker enligt uppgift 1 000 nya företag i veckan och kan till och med hitta spirande tekniska startups innan de har börjat samla in pengar.
Denna typ av teknik styr entreprenörer mot att träffa rätt investerare vid rätt tidpunkt. Efter att ha undersökt marknaden, använd AI-tillhandahållen information för att säkerställa att ditt företags mätvärden stämmer överens med vad investerare söker hos en livskraftig startup-partner. Att vara medveten om vilka egenskaper som tilltalar investerare kan göra sökandet efter finansiering mer fruktbart och lite mindre frustrerande.
Det fantastiska med AI är att det – som ett företag – aldrig har utvecklats. Maskininlärning tar ständigt emot och analyserar information, så entreprenörer bör använda dessa oavbrutna uppdateringar för att ständigt justera sina företag och pitches för investerare.
Hone Capital modellerar redan detta beteende. Det tekniskt fokuserade värdepappersföretaget samarbetade med AngelList för att skapa en databas med mer än 30 000 affärer från det senaste decenniet för att ge en maskininlärningsmodell. Den utforskade 400 egenskaper och minskade dem till 20 som är mest indikativa för framtida framgång.
Hone tillhandahåller entreprenörer en levande databas med företag att konsultera för att få tips om hur de kan förbättra och differentiera sig. Grundare kan ta denna information och förenkla investeringsprocessen genom att tillämpa konkreta framgångsmått på sina egna företag. Använd dessa AI-funktioner för att kontinuerligt förbättra ditt företags profil och få den första – eller framtida – finansieringsrunda.
Genom att utnyttja kraften i AI kommer entreprenörer i alla skeden att ha tillgång till bättre data och bättre insikter. Tekniken stör inte bara affärsverksamheten - den förändrar hela spelet från topp till botten. Och om du redan arbetar med det vet du att du gör det rätt när en VC ropar på dig för att du passar den entreprenörsprofil som hans AI letade efter.
