Home / Economia / Come valutare una startup AI di intelligenza artificiale

Come valutare una startup AI di intelligenza artificiale

Ecco cosa dovresti sapere sulla valutazione di una startup AI per investimenti
L’interesse per lo spazio della tecnologia profonda è cresciuto negli ultimi anni, in particolare all’interno della comunità degli investitori. E di tutti i settori che operano nel regno della tecnologia profonda, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata un mercato fiorente da tenere d’occhio.

Secondo i dati della National Venture Capital Association, nel 2019 sono stati raccolti 19,98 miliardi di dollari da 1.509 aziende di intelligenza artificiale negli Stati Uniti. Questa cifra crescerà negli anni a venire, anche se c’è un calo a breve termine a causa della pandemia. In effetti, le start-up AI che promettono di aiutarci a superare le sfide poste dal COVID-19 potrebbero alimentare maggiori investimenti in questo campo.

Per i venture capitalist (VC) desiderosi di farsi strada in questo spazio, la valutazione delle start-up AI per gli investimenti può essere scoraggiante. Di seguito sono riportate alcune considerazioni chiave da tenere a mente quando si cercano i migliori talenti di intelligenza artificiale da supportare.

Individuazione delle vere tecnologie deep tech
Il primo ostacolo che molti investitori dovranno affrontare è come distinguere tra soluzioni veramente innovative e quelle che si mascherano semplicemente come tali. Dopotutto, l’IA è vittima del proprio successo: molte start-up cercano di rafforzare la loro offerta commerciale e l’attrattiva di fronte agli investitori, affermando di essere “alimentata dall’intelligenza artificiale” quando, in realtà, non c’è un uso sofisticato di la tecnologia all’interno del loro core business.

Oltre a questo problema, è importante che gli investitori tengano presente i vincoli che le aziende in fase iniziale dovranno affrontare mentre cercano di affermarsi nel mercato dell’IA.

L’apprendimento automatico , le biblioteche pubblicamente accessibili, i modelli pre-addestrati e le API sono serviti ad abbassare le barriere all’ingresso per imprenditori e start-up. Le aziende che lanciano un prodotto utilizzando solo questi set di strumenti avranno probabilmente una miriade di concorrenti in pochissimo tempo. Naturalmente, questo rappresenta un rischio per gli investitori.

Per mitigare questo problema, esorto le VC a cercare start-up che stanno innovando sia a livello scientifico che applicativo. Queste aziende di intelligenza artificiale inventeranno una nuova intelligenza artificiale per i loro scopi e costruiranno l’infrastruttura sottostante mentre lo faranno.

Ciò implica necessariamente la separazione delle aziende a livello di applicazione, che semplicemente rigurgitano API di terze parti, e quelle che hanno al centro una ricerca intensa e unica. In effetti, la vera tecnologia profonda è nuova e rappresenta progressi significativi rispetto alle tecnologie attualmente in uso.

Quelli con poca esperienza nel campo potrebbero essere preoccupati per la loro capacità di selezionare le aziende di intelligenza artificiale e determinare quali stanno veramente spingendo le frontiere della tecnologia. Ci sono molti modi per aggirare questo problema.

Per avere una precoce esposizione alla tecnologia profonda e valutare efficacemente i talenti dell’IA, i VC potrebbero prendere in considerazione la possibilità di sviluppare la propria tecnologia tecnica interna. In effetti, ciò comporterebbe avere un dottorato di ricerca sul libro paga per fornire la competenza tecnica appropriata. In tal modo, gli investitori creeranno la capacità di selezionare le aziende prima ancora che ci sia una trazione del prodotto e del mercato.

In alternativa, potrebbero chiedere ai partner di farlo per loro. Le VC hanno la possibilità di co-investire con investitori che hanno già scienziati interni e una solida conoscenza della tecnologia profonda al fine di selezionare meglio le loro partecipate e fornire un supporto tecnico appropriato nelle prime fasi del loro viaggio.

Quali sono i tratti e le caratteristiche da cercare in un team fondatore?
La tecnologia sottostante è un fattore critico quando si tratta di valutare una start-up AI. Gli investitori devono essere certi che un prodotto sia realmente innovativo, soddisfi efficacemente un’esigenza del mercato e sia commercialmente sostenibile a lungo termine. Come parte di ciò, sarà necessario considerare anche l’architettura alla base della soluzione per garantire che possa gestire input di dati crescenti e possa essere scalata nel tempo.

Per essere certi che tutti i punti di cui sopra siano affrontati, gli investitori dovrebbero garantire che tutti i ruoli critici siano ricoperti da persone con comprovata esperienza e conoscenza nel campo. Gli architetti di sistema, i data engineer, i data scientist e gli ingegneri DevOps del team dovrebbero essere tutti in grado di dimostrare qualifiche appropriate e precedenti esperienze sul campo.

Al di là delle ovvie capacità tecniche, è importante ricordare che l’IA non riguarda solo algoritmi e dati. Riguarda anche le persone. Per questo motivo, i VC dovrebbero prestare molta attenzione ai tratti e alle caratteristiche che mostrano i team fondatori. Sebbene non ci siano criteri fissi da seguire, ecco alcuni tratti che probabilmente determineranno il successo di un’impresa di intelligenza artificiale.

Il primo è una buona consapevolezza dei punti di forza e di debolezza relativi. Un fondatore potrebbe, ad esempio, avere una visione convincente e le conoscenze tecniche necessarie per realizzarla. Come spesso accade con le aziende alle prime armi, tuttavia, il fondatore potrebbe non avere il senso degli affari appropriato per superare gli ostacoli comuni.

Un team di intelligenza artificiale ad alte prestazioni sarà in grado di dimostrare la volontà di cercare aiuto e di assumere il talento giusto per colmare eventuali lacune di competenze esistenti. La cultura di un’azienda dovrebbe anche riflettere la sua spinta a innovare: il desiderio di cercare feedback critici da colleghi, clienti ed esperti farà molto per superare le sfide tecniche e di business che sorgono lungo il viaggio e aiutare i team a concentrarsi sui grandi immagine.

Soprattutto, tuttavia, una grande squadra mostrerà un atteggiamento positivo: un requisito cruciale per qualsiasi impresa nello spazio competitivo dell’IA. La determinazione a far funzionare le cose, anche quando i tempi sono difficili, separerà i team che hanno ciò che serve per scalare un’azienda di intelligenza artificiale e quelli che non lo fanno.

Top

Utilizzando il sito, accetti l'utilizzo dei cookie da parte nostra. maggiori informazioni

Questo sito utilizza i cookie per fornire la migliore esperienza di navigazione possibile. Continuando a utilizzare questo sito senza modificare le impostazioni dei cookie o cliccando su "Accetta" permetti il loro utilizzo.

Chiudi