Kredyty obrazkowe: Jona Lunda/Getty Images
Sześć lat temu Yigit Ihlamour, były dyrektor programowy w Google, zauważył, że sztuczna inteligencja w pewnych obszarach przewyższa ludzkie możliwości – przynajmniej w jego ocenie. Wyposażony w tę perspektywę, patrzył na różne sektory w celu rozwiązania problemu, nad którym mógłby pracować przez resztę życia.
„Na poziomie abstrakcyjnym zaintrygował mnie pomysł przyspieszenia innowacji, ponieważ innowacja tworzy nowe produkty, usługi i doświadczenia, które wcześniej były niewyobrażalne” – powiedział Ellamour w wywiadzie dla TechCrunch. „Zdałem sobie sprawę, że zapewnienie kapitału na innowacje było problemem obliczeniowym i zacząłem kodować i hakować po swojemu”.
Ihlamur postanowił skoncentrować się na przestrzeni VC, która według niego pozostaje w tyle pod względem wykorzystania automatyzacji i sztucznej inteligencji. Z pomocą kilku współzałożycieli wystartował Partnerzy willifirmę venture capital, którą opisuje jako „opartą na sztucznej inteligencji” i „kierowaną przez produkt”.
Vela to firma typu venture capital, która zarządza 25 milionami dolarów i 32 spółkami portfelowymi, w tym samobieżnym start-upem Grabango i start-upem robotycznym Bear Robotics. Podobnie jak wszyscy inwestorzy venture capital, Vela – częściowo wykorzystując algorytmy predykcyjne – identyfikuje nowe obszary inwestycyjne, próbując zidentyfikować trendy, znaleźć odpowiednie możliwości i wykryć zagrożenia dla swoich istniejących inwestycji.
Aby trenować algorytmy predykcyjne, Villa polega na danych ze stron internetowych i sieci społecznościowych, a także korzysta z płatnych zestawów danych, takich jak Crunchbase.
„Vila zapewnia analizę rynku i wgląd w innowacyjne pomysły; następnie decydenci techniczni mogą zdecydować, które narzędzia kupić lub zbudować, aby rozwijać swoją podstawową działalność”. Formularze powinny mieć charakter informacyjny i wyjaśniający. Ostatecznie nasze podejście łączy sztuczną inteligencję z rozumowaniem eksperckim”.
Nieuchronnie, oczywiście, algorytmy wzmacniają uprzedzenia w danych, na których zostały przeszkolone – a to może mieć druzgocące konsekwencje w świecie venture capital. W doświadczenie W listopadzie 2020 r. Harvard Business Review (HBR) stwierdził, że algorytm rekomendacji inwestycyjnych ma tendencję do wybierania białych przedsiębiorców zamiast przedsiębiorców kolorowych i faworyzuje inwestowanie w startupy, których założycielami są mężczyźni. eksperci narażony Podobne problemy dotyczą narzędzia Mosaic firmy CB Insights, które wykorzystuje proxy dla rasy, statusu społeczno-ekonomicznego, płci i niepełnosprawności w celu określenia prawdopodobieństwa odniesienia sukcesu przez daną osobę.
Ahlamour nieco unika pytań o uprzedzenia, przyznając, że są one związane z tym obszarem — ale niekoniecznie oferuje rozwiązanie.
„Model może nauczyć się uprzedzeń innych inwestorów venture capital lub uprzedzeń z przeszłości” – powiedział. Po pierwsze, należy zrozumieć przyczynę, dla której takie zachowania występują na rynku przedsiębiorstw. Po drugie, każdy problem jest wyjątkowy, a uogólnione podejście nie może działać we wszystkich przypadkach”.
Pomijając kwestie uprzedzeń, Villa in the Bay Area nie jest pierwszą, która opracowała narzędzia algorytmiczne do kierowania decyzjami inwestycyjnymi. Firmy venture capital, w tym SignalFire, EQT Ventures i Nauta Capital, korzystają z platform opartych na sztucznej inteligencji, aby zidentyfikować najlepsze potencjalne typy.
To, co wyróżnia Villa, według Ehlamour, to „podobny do gry” terminal zbudowany, aby pomóc przedsiębiorcom, komandytariuszom i innym inwestorom venture capital w korzystaniu z jej usług. Przedsiębiorcy mogą analizować trendy w ekosystemach deweloperskich, takich jak Amazon Web Services i GitHub, podczas gdy inwestorzy venture capital z białej listy mogą dostrzec (przy odrobinie szczęścia) obiecujące start-upy na etapie zalążkowym, a komandytariusze mogą zadawać pytania, dlaczego Vela powinna inwestować w konkretną firmę.
Repozytorium GitHub firmy Vela zawierające jej modele obliczeniowe jest publicznie dostępne — zarówno do sprawdzania, jak i ponownego wykorzystania.
„Podczas gdy niektóre VC mogą eksperymentować z sourcingiem opartym na sztucznej inteligencji, nie widzieliśmy żadnego VC stosującego podejście oparte na produkcie” – powiedział Ellamour. „Każdy może odwiedzić stronę Villa i korzystać z naszego produktu. Relacje z przedsiębiorcami i komandytariuszami budujemy w sposób programowy – naszym ostatecznym celem jest, aby sztuczna inteligencja i automatyzacja dotykały i prowadziły wszystkie aspekty naszej działalności.”
To podejście, które do tej pory dobrze się sprawdzało w przypadku Villi. Firma twierdzi, że działa na poziomie „próg rentowności”, prowadząc lub współprowadząc czeki o wartości od 500 000 do 1,5 miliona dolarów.
W najbliższym czasie Vela planuje inwestować przede wszystkim w startupy skupione na sztucznej inteligencji, danych i deweloperach. Ihlamur jest szczególnie podekscytowany generatywną sztuczną inteligencją, rynkiem, który może być wart 51,8 miliarda dolarów do 2028 roku – według W jakie źródła wierzysz.
„Pandemia miała pozytywny wpływ na naszą działalność, podobnie jak wiele innych firm venture capital” – powiedział Ellamour. „Wydanie OpenAI w ChatGPT dało nam więcej wiatru w żagle jako firmie venture capital opartej na sztucznej inteligencji… Jeśli chodzi o szersze spowolnienie technologiczne, nie martwimy się, ponieważ wychodzimy na zero jako firma i mamy kapitał do inwestować. Pomimo spowolnienia istnieją ogromne możliwości, które można wykorzystać, po części dzięki szybkiemu postępowi w dziedzinie sztucznej inteligencji”.
„Zła entuzjasta podróży. Irytująco skromny ćpun internetu. Nieprzepraszający alkoholiczek”.
