현재 인력 내 인공 지능에 대한 모든 논의는 인공 지능이 특정 부서 또는 직원에게 어떤 영향을 미치거나 완전히 대체하는지에 중점을 두고 있습니다.
사진가는 내 인생 | 게티 이미지 그러나 그것은 벤처 자본가들에게 가장 실용적인 대화가 아닙니다. 가장 흥미로운 스타트업 투자를 식별하는 데 AI의 유용성을 고려합니다. 예를 들어 InReach Ventures의 공동 창립자인 Roberto Bonanzinga는 기계 학습을 활용하여 자본을 투자할 가치 있는 유럽 신생 기업을 찾는 소프트웨어에 700만 달러를 투자하고 있습니다.
모든 벤처 캐피털 회사가 이미 이 작업을 수행하지 않는 이유는 무엇입니까? 잘 정립된 메트릭스가 스타트업 잠재력을 평가하는 데 사용되고 있으며, 시장을 한 눈에 보면 AI 알고리즘이 상관 관계와 패턴을 설정하는 데 사용하는 데이터 포인트가 많이 나타납니다. 이러한 역사적 요점은 초기 단계의 스타트업이 어떻게 수행할지 평가하는 데 중요하며, 이들의 흩어져 있고 흩어져 있는 특성은 AI가 번창할 수 있는 완벽한 환경을 제공합니다.
AI는 모든 잡음을 걸러내고 VC에게 잠재적인 투자 후보를 제시할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 기업가는 VC에 호소하고 최적의 자금 조달 수준을 달성할 수 있는 최선의 방법을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
사회 과학 연구 네트워크(Social Science Research Network) 연구에 따르면 성공 확률이 18%에 불과한 처음 창업가에게 투자하는 데에는 고유한 위험이 따릅니다. 창의적이고 초보적인 비즈니스 소유자는 검증되지 않았기 때문에 VC가 투자할 시간이 되었을 때 잠시 멈출 수 있습니다.
AI 프레임워크는 VC에게 추론, 지식, 계획, 커뮤니케이션 및 인식을 사용하여 스타트업 생존 가능성을 직감적 본능을 보완할 수 있는 메트릭으로 압축할 수 있는 도구와 정보를 제공합니다. AI는 자동화된 재무 고문과 마찬가지로 데이터를 내부화하여 이전 업계 경험, 이탈, 매출 성장 및 시장 규모를 기반으로 결과를 신속하게 요약하고 회사에 성공 확률을 부여할 수 있습니다.
어떤 데이터가 성공적인 스타트업으로 가장 잘 번역되는지 더 명확히 함으로써 VC는 현재와 미래의 기업가를 교육할 수 있습니다. 비즈니스 소유자는 AI가 성공적인 스타트업 지표로 간주하는 것과 더 잘 일치하도록 피치를 조정하고 회사 프로필을 수정할 수 있으며, 결과적으로 더 쉽게 사용할 수 있는 자본을 얻을 수 있습니다. 여기에서 시작할 수 있습니다.
모든 기업가는 시장 리더로 여겨지는 회사를 운영하는 꿈을 꿉니다. 그러나 그 꿈을 현실로 만들기 위해 돈을 모으는 것은 특히 적절한 데이터가 없으면 어려운 일입니다. 자금 조달을 위해 잘 연결된 라이벌과 경쟁하는 덜 전통적인 설립자에게는 자금을 유치하는 것이 훨씬 더 어렵습니다.
여성 기업가를 대상으로 한 AI 플랫폼인 Alice는 데이터를 사용하여 자금을 조달할 가치가 있는 소수 민족 중심의 비즈니스를 조명함으로써 창업자들을 위해 혼잡한 스타트업 현장을 축소합니다. 100만 달러 이상의 수익을 올리는 미국 여성 소유 기업의 2%에 불과한 Alice는 특정 산업의 측정항목을 측정하고 구체적인 데이터를 사용하여 구체적인 데이터를 사용하여 개인화된 추천을 제공함으로써 비즈니스 소유자가 포화된 분야에 대해 회사를 평가할 수 있는 기회를 제공합니다. .
대부분의 창업자들은 가장 성공적인 경쟁자들과 유사한 특성을 나타내면서도 눈에 띄는 회사를 만들기를 희망합니다. 기업가는 Alice와 같은 AI 플랫폼을 사용하여 핵심 메트릭을 살펴보고 자금을 받았거나 정점에 있는 경쟁업체와 스타트업이 어떻게 비교되는지 확인해야 합니다. 여기에서 이 정보를 사용하여 VC로부터 믿음과 자금 조달을 고무하는 회사를 형성하십시오.
기업가는 신청서를 준비하고 투자자에게 피칭을 함으로써 역사적으로 투자자에 대해 스스로 교육했습니다., 그들과 만난 후에야 그들이 후기 단계의 회사나 다른 업종의 회사에 찬성하여 거절당했다는 것을 알게 되었습니다. 많은 기업가들이 이 때문에 성공하기도 전에 포기하지만 AI가 이를 바꾸고 있습니다.
베를린에 기반을 둔 VC 회사인 Fly Ventures는 시드 및 시리즈 A 이전 스타트업을 대상으로 하며 첫 번째 펀드를 4,100만 달러로 마감했습니다. Fly Ventures는 시드 라운드에서 유럽 스타트업을 대상으로 하고 머신 러닝을 사용하여 거래 흐름을 생성할 계획입니다. 이 회사의 AI 알고리즘은 매주 1,000개의 새로운 회사를 발견하고 자금 조달을 시작하기 전에 급성장하는 기술 스타트업을 찾을 수도 있다고 합니다.
이러한 유형의 기술은 기업가가 적시에 적절한 투자자를 만나도록 지시합니다. 시장을 조사한 후 AI가 제공한 정보를 사용하여 회사의 지표가 투자자가 실행 가능한 스타트업 파트너에서 추구하는 것과 일치하는지 확인하십시오. 어떤 특성이 투자자에게 어필하는지 인식하면 자금 조달 검색을 보다 효율적이고 덜 답답하게 만들 수 있습니다.
AI의 가장 큰 장점은 비즈니스와 마찬가지로 진화가 완료되지 않았다는 것입니다. 머신 러닝은 지속적으로 정보를 수신하고 분석하므로 기업가는 이러한 논스톱 업데이트를 사용하여 비즈니스와 투자자를 위한 피치를 지속적으로 조정해야 합니다.
Hone Capital은 이미 이 행동을 모델링하고 있습니다. 기술 중심 투자 회사는 AngelList와 협력하여 기계 학습 모델에 제공할 지난 10년 동안의 30,000건 이상의 거래 데이터베이스를 생성했습니다. 400개의 특성을 조사하고 미래의 성공을 가장 잘 나타내는 20개로 좁혔습니다.
Hone은 기업가가 자신을 개선하고 차별화하는 방법에 대한 조언을 얻을 수 있는 살아있는 기업 데이터베이스를 제공합니다. 창업자는 이 정보를 바탕으로 자신의 비즈니스에 구체적인 성공 지표를 적용하여 투자 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이러한 AI 기능을 사용하여 회사의 프로필을 지속적으로 개선하고 첫 번째 또는 미래에 자금을 확보할 수 있습니다.
AI의 힘을 활용하여 모든 단계의 기업가는 더 나은 데이터와 더 나은 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 이 기술은 비즈니스 운영을 방해할 뿐만 아니라 게임 전체를 위에서 아래로 변화시키고 있습니다. 그리고 이미 작업 중이라면 VC가 자신의 AI가 찾던 기업가적 프로필에 적합하기 때문에 VC가 당신을 파란색으로 불렀을 때 제대로 하고 있다는 것을 알게 될 것입니다.
