Зошто фондовите за ризичен капитал претпочитаат ВИ наместо луѓе

Марк Андресен, коосновач на „Андерсен Хоровиц“, неодамна изјави дека професијата инвеститор во ризичен капитал (VC) во рана фаза ќе биде една од последните што ќе биде заменета од вештачката интелигенција (ВИ). Причината? Според него, тоа е дело засновано на „нематеријални елементи – вкус, односи, психологија“. Но, дури и површен поглед на практиката покажува дека вештачката интелигенција веќе презема многу задачи претходно извршувани од помлади членови на тимовите за ризичен капитал. Промените се тивки, но систематски – и не покажуваат знаци на забавување.

Зошто аналитичарите на ризичен капитал стануваат трошок, а не инвестиција

Во раниот сегмент на ризичен капитал – фазите пред и по почетокот на развојот – стартапите честопати немаат конкретни приходи, а податоците се ограничени. Сепак, на инвеститорите им се потребни темелни пазарни анализи, модели на раст и длабинска анализа. Досега, таа работа ја вршеа аналитичари и слични, но денес таа задача се извршува со помош на кодови. „Повторно и повторно откриваме дека едноставно повеќе нема потреба од толку голем тим“, изјави за „Пичбук“ Џеки Ди Монте, партнер во „Грид капитал“. Кога го основал фондот, тој и неговиот партнер првично планирале да имаат поголем тим од млади аналитичари, но брзо се предомислиле. Наместо тоа, тие вработија само едно лице – менаџер на канцеларија кој може да управува со иницијативи и да експериментира, додека вештачката интелигенција ги презеде оперативните задачи.

И другите фондови ја следат оваа логика. Според „Пичбук“, многу партнери градат свои работни процеси користејќи алатки како Чат ГПТ (ChatGPT) и Клод (Claude). Резултатот: побрза обработка на податоци, попрецизно моделирање и речиси целосна автоматизација на почетните фази од процесот на пребарување инвестиции.

Од асистенти до архитекти

Компании како „Хармоник“ развиваат наменски јазични модели за автоматизирани пребарувања на стартапи. Нивниот основач Макс Рудерман вели дека нивниот софтвер веќе го користат многу постари партнери во компаниите за ризичен капитал. „Трајб Капитал“ отиде чекор понатаму – ја основа „Термина“, компанија која користи вештачка интелигенција за вршење квантитативна длабинска анализа. „Индекс Венчрс“ исто така инвестира во „Хебио“, платформа за управување со портфолио која веќе заменува дел од традиционалната работа на аналитичарите, напиша „Пичбук“.

Паралелно, глобалните институционални инвеститори размислуваат слично: норвешкиот суверен фонд за богатство, најголемиот во светот, очекува да заштеди 400 милиони долари годишно со воведување алатки за вештачка интелигенција за тргување на јавни пазари. Слична логика порано или подоцна ќе се пренесе и на приватните пазари.

Магија или вештерство?

Кевал Десаи, партнер во „Шакти“, го бранеше човечкиот фактор велејќи: „Инвеститор во ризичниот капитал во рана фаза е како да го изберете Мајкл Џордан во градинка – кога нема податоци што вештачката интелигенција би ги обработила“. Инвеститорите сè уште се колнат во интуицијата, довербата и социјалната динамика како клучни фактори за успех во најраните фази.

Но, дури и овој аргумент се тестира. Ако вештачката интелигенција го олесни откривањето на стартапи, како што предвидува Рудерман, тогаш можноста да се „добие договорот“ – односно да се убедат основачите да го изберат вашиот фонд – ќе биде клучна. Тука влегуваат во игра личниот капитал, искуството од прва рака и вмрежувањето – квалитети што честопати им недостасуваат на традиционалните кандидати од хеџ фондовите и квантитативните тимови.

Податоците не се неутрални

Се отвора уште една дилема: потпирањето на вештачка интелигенција, исто така, ризикува зајакнување на постојните предрасуди. Моделите засновани на историски шеми можат дополнително да ги маргинализираат основачите од малцинско потекло, кои веќе имаат тешкотии со пристапот до капитал. Минатото на тој начин станува уште повпечатливо врз иднината. Сепак, многу фондови, како „Сигнал фајар“, веќе ги градат своите стратегии исклучиво врз анализа на податоци. „Гугл венчерс“ користеше алгоритам кој дозволуваше или одбиваше нови инвестиции до 2022 година – сè додека не ја напуштија стратегијата.

Постоечките модели базирани на големи јазични модели (LLM) имаат свои ограничувања. Но, технологијата напредува брзо. „Во иднина, би можеле да видиме сосема нова архитектура што ќе може да ги замени дури и инвеститорите во рана фаза“, предвидува Десаи. „Но, тоа ќе мора да почека.“

Автоматизацијата повеќе не е избор, туку неопходност

Иако воведувањето на вештачката интелигенција во индустријата за ризичен капитал беше ограничено на експериментални иницијативи пред неколку години, денес постои консензус дека тоа е структурна промена во начинот на кој фондовите работат. Вештачката интелигенција не само што ја надополнува работата на аналитичарите – во сè поголем број случаи, таа ја презема улогата.

Платформата „Висибл“ (Visible.vc), која ја следи употребата на дигитални алатки во приватниот капитал, потврдува дека ова е поширок тренд. Според нив, „алатките за вештачка интелигенција како Чат ГПТ и други им овозможуваат на фирмите за ризичен капитал да ги автоматизираат клучните фази од процесот – од наоѓање договори и длабинска анализа до комуникација со инвеститорите“, овозможувајќи поголема конзистентност во донесувањето одлуки и помало потпирање на индивидуална субјективна процена. Според нив, вештачката интелигенција „веќе не е само технолошки додаток, туку фактор на стратешка конкурентска предност што влијае на тоа кои фондови можат побрзо да идентификуваат можности, да ги проценат попрецизно и ефикасно да ги искористат“, напиша „Висибл“.

Ова значи дека употребата на вештачка интелигенција повеќе не е ограничена на помошна функција, туку станува клучен елемент во управувањето со инвестициските стратегии – слично како што беа табелите во ексел пред десет години. Фондовите кои не успеваат да се адаптираат ризикуваат губење на моментумот во сè поавтоматизирана средина каде што брзината и обемот на анализата честопати го одредуваат победникот.