- Business Insider habló con un VC que ya utiliza IA para reemplazar a sus asociados.
- Los Venture Capital utiliza más la IA para extraer datos disponibles públicamente y buscar empresas de moda.
- Aun así, el capital de riesgo siempre será un negocio de persona a persona en el que lo más importante es conseguir los mejores acuerdos.
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El Venture Capital Two Meter Capita utiliza inteligencia artificial (IA) generativa para realizar la mayor parte de la gestión diaria de su cartera, rastreando el desempeño de las empresas y cuándo podrían lanzar otra ronda.
Sin IA, el veterano inversionista de riesgo Matt Krna estimó que habría necesitado contratar media docena de analistas.
«En términos de eficiencia del personal, si contratabas una clase de analistas de seis, ahora son tres», dijo Krna. «Creo que muchos fondos de riesgo empezarán a utilizar la IA como herramienta».
La IA ha cautivado a Silicon Valley durante los últimos dos años
Ahora, la IA cambia el Venture Capital en sí mismo, haciendo que lo que ya era un campo difícil de ingresar para los asociados jóvenes sea mucho más difícil e influyendo en cómo se financian las startups en etapa inicial.
Empresas como Correlation Ventures, 645 Ventures y Fly Ventures llevan mucho tiempo utilizando datos e IA para ayudar a guiar las decisiones de inversión.
SignalFire, una empresa de San Francisco que ha sido líder en el uso de datos, desarrolló hace años una costosa plataforma que rastrea más de 10 millones de fuentes de datos. Pero los rápidos avances de este año están generalizando el uso de la IA, según dijeron a Business Insider varios Venture Capital.
A principios de este año, Sri Chandrasekar, socio director de Point72 Ventures, notó que una startup de su cartera estaba teniendo una semana espectacular.
«Como somos expertos, vimos: ‘Vaya, a la empresa le está yendo muy bien'», dijo.
Pensó que tendría los datos para él solo, dado que Point72 tiene acceso a las métricas internas semanales de la empresa. Pero le sorprendió descubrir un gran interés por parte de otras empresas, que, en su opinión, solo puede explicarse porque los competidores utilizan modelos de IA para combinar datos disponibles públicamente de miles de empresas.
«Eso no es un accidente», dijo Chandrasekar. «Hay señales que, si se sabe cómo extraerlas en internet, identificarían si una empresa tuvo una semana particularmente buena y, milagrosamente, siete fondos se acercaron a ella esa semana».
Chandrasekar se negó a nombrar la startup o las métricas exactas que eran tan favorables, pero dijo que podrían incluir cosas como la utilización del producto o la contratación frenética en el equipo de ventas.
Las empresas que no utilicen la IA para cerrar acuerdos se quedarán atrás
Dependerá de los socios generales si quieren utilizar la tecnología para eliminar o mejorar los roles de inversión junior.
«Algunos de ellos querrán una mejor cobertura con el mismo número de personas, y otros simplemente necesitarán menos personas», afirmó Chandrasekar. «Prefiero obtener una mejor cobertura para poder ver más ofertas excelentes».
Bain Capital Ventures, la división de riesgo de Bain Capital con 160,000 millones de dólares bajo administración, creó recientemente un modelo de aprendizaje automático que ayuda a identificar empresas inflexibles que los socios de la empresa deberían examinar más de cerca.
Christina Melas-Kyriazi, socia de Bain Capital Ventures que se enfoca en tecnología financiera y software de aplicaciones, dijo que el modelo la ayudó a identificar una startup de moda que no estaba en su radar porque no estaba en un centro tecnológico.
«Nos dimos cuenta de que esta empresa tuvo un crecimiento tremendo, y no sólo eso, sino también un tremendo compromiso por parte de sus usuarios», afirmó Melas-Kyriazi. «Inmediatamente volamos para encontrarnos con el fundador y al final hicimos la inversión. De no ser por ese modelo, no hubiéramos conocido esta empresa».
Los back office podrían reducirse hasta en 50%
Pase lo que pase con los equipos de inversión, Chandrasekar dijo que esperaba que el tamaño de las oficinas administrativas (que manejan tareas como recursos humanos, administración e informes financieros) se redujeran más de 50%.
«Si visita el sitio web de cualquier empresa de riesgo, encontrará que la mitad de los nombres no tienen nada que ver con la inversión», dijo Chandrasekar. «Creo que el back office de todas las empresas se verá afectado significativamente por la IA».
Andreessen Horowitz emplea a más de 500 personas y su equipo de inversión creció 170 % entre 2017 y 2021. General Catalyst emplea a 259 personas, mientras que Lightspeed tiene 300, según datos de LinkedIn.
«Si nos fijamos en las grandes empresas, se han vuelto muy, muy grandes en los últimos años», dijo Andy McLoughlin, socio director de Uncork Capital.
James Currier, socio general de NFX, escribió una columna muy debatida el año pasado explicando por qué pensaba que el uso de la IA nivelaría el campo de juego para inversionistas de riesgo en la próxima década, tal como lo hizo el software con las acciones y los bonos en el pasado 40 años.
«Seamos honestos: gran parte de lo que hace un venture capital típico (leer, resumir y clasificar) es lo que los grandes modelos de lenguaje ya hacen extremadamente bien», escribió Currier.
«Estamos en los últimos 10 años del Venture Capital tal como lo conocemos. La IA va a rehacer el complejo industrial de startups, desde su núcleo. Los Venture Capital tendrán que rehacerse en una combinación de personas e IA».
Sigue siendo un negocio de persona a persona
En general, no es que la mayoría de los Venture Capital estén repletas de personal. Según Deloitte, una empresa promedio emplea solo 14 personas.
«Ya son muy pequeños», dijo un socio de una gran firma que pidió no ser identificado, hablando en una enorme sala de conferencias en su elegante y casi vacía oficina de San Francisco. «¿Podrías tener menos gente? ¿Con qué fin? Ya estás ganando tanto dinero».
Y para ganar ese dinero es fundamental cobrar altos honorarios de gestión por la mística de la inversión de riesgo, que la mayoría de los capitalistas de riesgo insiste en que se trata principalmente de instintos, intuición y conexiones personales que la IA nunca podrá reemplazar.
«Sigue siendo en gran medida un asunto humano», dijo McLoughlin. «La gente quiere trabajar con la gente».
Uncork emplea solo a una asociada y McLoughlin dijo que no la reemplazaría con AI en el corto plazo.
«Estoy seguro de que hay un montón de herramientas de inteligencia artificial que está usando, pero su valor está en ser muy, muy inteligente y estar extremadamente bien entrenada», dijo.
Los humanos son particularmente difíciles de reemplazar en las primeras etapas, donde a menudo se trata más del núcleo de una idea con pocos datos que la IA pueda recolectar.
«No creo que la IA sea muy buena para analizar cosas que no hemos visto antes, y los mejores resultados en las empresas a menudo son romper el patrón», dijo Melas-Kyriazi.
Dentro de Venture Capital, las conexiones humanas son esenciales
En esencia, el emprendimiento no se trata de encontrar las mejores ofertas, sino de ganarlas. Todo se reduce a una conexión personal entre el fundador y el inversionista, dijo Chandrasekar.
«La razón número uno por la que un fundador te elige es que quiere trabajar contigo, específicamente», dijo.
«Dedicas tiempo a construir una relación con ellos. Cenas con ellos. Conoces a su familia; sea lo que sea que necesites hacer para que sientan que realmente quieren trabajar contigo en lo que esperas que sea un matrimonio de 10 años», agregó.
Las máquinas están muy lejos de eso.
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