2025년까지 벤처캐피탈의 75% 이상과 초기투자자 경영진 검토후 AI 및 데이터 분석에 투자한다고 예측했다. AI는 기업이 사람의 평가를 받는지 여부를 판단하여 피치 덱과 재무의 중요성을 강조하지 않을 수 있다. Gartner의 새로운 백서에 따르면 향후 4년 안에 AI 및 데이터과학을 갖춘 투자가 일반화 될 것이라고 예측한다. 한마디로 2025년이되면 대부분의 투자자들은 다른곳이 아닌 인공지능에 투자한다는 것이다.
향상된 고급분석기능은 초기단계의 벤처투자전략을 "직감" 및 질적 의사결정에서 "플랫폼 기반" 정량적 프로세스로 전환하고 있다고 Gartner 수석연구책임자 Patrick Stakenas는 말한다. Stakenas는 LinkedIn, PitchBook, Crunchbase 및 Owler와 같은 소스에서 수집 한 데이터와 타사 데이터마켓플레이스가 다양한 과거 및 현재 투자와 함께 활용될 것이다.
“이 데이터는 짧은 시간에 투자의 실행가능성, 전략 및 잠재적 결과를 더 잘 결정할 수있는 정교한 모델을 구축하는 데 많이 사용되고 있다. 투자시기, 투자 장소, 투자 금액과 같은 질문이 거의 자동화되어 답을 준다.”라고 Stakenas는 말했다. “성공에 필요한 성격 특성과 업무패턴은 제품과 시장에서의 사용, 시장 규모 및 재무 세부사항이 현재 측정되는 것과 동일한 방식으로 정량화 될 것이다. AI도구는 고용 이력, 현장 전문성 및 이전 비즈니스 성공을 기반으로 리더십팀이 성공할 가능성을 결정하는 데 사용될 것이다.”
Gartner 보고서에서 지적했듯이 현재 기술은 고객의 욕구에 대한 통찰력을 제공하고 미래의 행동을 예측할 수 있다. 사람의 입력이 거의 또는 전혀없이 고유한 프로필을 만들 수 있으며 실시간 또는 오디오녹음에서 사람에 대한 자질을 결정할 수있는 자연어 처리 AI를 통해 추가로 개발할 수 있다. 이 기술은 현재 주로 마케팅 및 영업 목적으로 사용되지만 2025년까지 투자조직은 이 기술을 활용하여 어떤 리더십팀이 성공할 가능성이 가장 높은지 결정한다.
한 벤처캐피탈회사 즉 캘리포니아 샌프란시스코에 본사를 둔 Signalfire는 이미 Beacon이라는 독점 플랫폼을 사용하여 6백만 개 이상의 기업의 성과를 추적하고 있다. 연간 1,000 만 달러 이상의 비용으로이 플랫폼은 학술 출판물, 특허 등록부, 오픈 소스 기고, 규제 자료, 회사 웹 페이지, 판매 데이터, 소셜 네트워크 및 원시 신용 카드 데이터를 포함하여 천만 데이터 소스를 사용한다. 실적이 우수한 회사는 대시보드에 표시되어 Signalfire가 기존 벤처회사보다 표면적으로 더 일찍 거래를 확인할 수 있다.
이것은 AI와 머신러닝이 투자결정과 관련하여 은색 총알 즉 최고의 선택이 될 것이라고는 말할 수 없지만, 인기있는 도구가 될 것이다. 지난 11월 실험에서 Harvard Business Review는 투자알고리즘을 구축하고 그 성과를 엔젤투자자 255명의 수익과 비교했다. 최첨단기술을 활용한 팀은 유럽 최대 규모의 엔젤 네트워크 중 하나에서 제공하는 623건의 거래 중에서 가장 유망한 투자 기회를 선택하도록 시스템을 교육했다. 투자자가 이용할 수있는 동일한 데이터를 기반으로 결정을 내린 이 모델은 초보 투자자를 능가했지만 경험이있는 투자자보다 더 나빴다.
Harvard Business Review 모델의 문제점 중 하나는 경험이 많은 투자자가 보지 못한 편견을 보여 주었다는 것이다. 예를 들어 알고리즘은 유색 인종 기업가보다 백인기업가를 선택하는 경향이 있었고 남성창업자가 있는 스타트업에 투자하는 것을 선호했다. 이는 잠재적으로 소외된 다른 그룹의 여성과 창립자가 자금 조달 과정에서 불이익을 받고 궁극적으로 벤처 자본을 덜 조달하기 때문이다.
이러한 형태의 편견을 완전히 제거하는 것이 불가능할 수 있기 때문에, Harvard Business Review에 따르면 투자자는 AI기반 의사결정에 대한 "하이브리드 접근방식"을 인간과 함께하는 것이 중요하다. 알고리즘이 대규모 데이터를 분석하여 잠재적으로 나쁜 투자를 피할 수 있기 때문에 더 나은 포트폴리오를 선택하는 데 더 쉬운 시간을 가질 수 있다는 것은 사실이지만 공정성과 효율성 사이에는 항상 균형이 있다.
“관리자와 투자자는 알고리즘이 의사결정이 아닌 잠재적인 미래 결과에 대한 예측을 생성한다는 점을 고려해야한다. 예측이 어떻게 사용되는지에 따라 인간의 판단에 기반하여 의사결정 및 조치를 개선 할 수 있다.”라고 Harvard Business Review는 분석했다. “복잡하고 불확실한 의사결정 환경에서 핵심적인 문제는 인간의 의사결정이 대체되어야하는지가 아니라 인간과 인공지능의 장점을 결합하여 어떻게 강화되어야 좋은 선택인지를 알려준다.” Venturebeat.com을 통해