Инвесторы: ИИ не решит проблему асимметрии данных в венчуре

Бывший вице-президент Spotify по аналитике Хенрик Ландгрен опубликовал колонку, в которой критикует текущий подход венчурных инвесторов к использованию искусственного интеллекта. По его словам, отрасль слишком сосредоточена на ускорении рутинных задач — summarization pitch-деков и отчётов — вместо того, чтобы решать фундаментальную проблему асимметрии данных. Ландгрен отмечает, что данные, которые получают инвесторы, проходят через фильтр основателей стартапов, что искажает реальную картину состояния компании.

Венчурный капитал исторически опирается на харизму и «фактор IT» основателей, но в эпоху, когда pitch-деки можно сгенерировать за полдня с помощью ИИ, доверять упакованным данным становится всё рискованнее. Ландгрен сравнивает ситуацию с покупкой дома: вы же не станете полагаться только на оценку продавца. Вместо этого инвесторы должны подключаться напрямую к финансовым системам компаний — данным о платежах, маркетинговых показателях, бухгалтерской отчётности. Это смещает фокус с интерпретации подготовленных слайдов на объективный анализ первичных показателей.

Такой подход, по мнению автора, кардинально меняет оценку риска. Аналитик может начинать работу не с нуля, а с 70% понимания ситуации, оставляя специализированное время для субъективных аспектов — оценки команды, «фактора IT», атмосферы в компании. Ландгрен прогнозирует, что в ближайшие пять лет профили успешных стартапов изменятся: появятся компании на базе ИИ-хардвера, инфраструктуры и глубоких технологий, чьи бизнес-модели не укладываются в традиционные метрики дохода. Без доступа к качественным данным инвесторы рискуют упустить такие возможности просто потому, что не смогут быстро оценить их реальный потенциал.

Кроме того, улучшение доступа к данным даёт конкурентное преимущество: в сделках, которые хотят все, побеждает тот, кто быстрее достигает уверенности. Разница в выдаче term sheet на день раньше может стать решающей. Однако, предупреждает Ландгрен, простое ускорение существующих процессов с помощью ИИ — это тупик. Отрасли нужно переосмыслить сами процессы, а не автоматизировать старые.