Nel mondo del venture capital, distinguere tra fortuna e competenza è sempre stato complicato. È davvero il fiuto dell’investitore a generare rendimenti, o solo una serie fortunata di coincidenze? Per ridurre il peso della sorte e aumentare quello della razionalità, alcuni investitori stanno ora affidandosi completamente alla tecnologia, seguendo l’esempio dei fondi quantitativi dei mercati pubblici.
Da tempo, i trader quantitativi utilizzano modelli matematici e sistemi di machine learning per riconoscere correlazioni nei dati, correggere i bias cognitivi e agire in modo ultrarapido. Ora, questo approccio sta entrando anche nel settore del capitale privato, dove i dati sono molto più scarsi, i mercati meno liquidi e le valutazioni meno trasparenti.
La cinese Baiont, ad esempio, assume solo “nerd e geni” dell’informatica senza background finanziario. Il fondatore, Feng Ji, afferma che l’analisi dei movimenti di prezzo a breve termine è un compito “puramente AI”. Ma se ciò ha senso nei mercati pubblici, può funzionare anche per le start-up?
QuantumLight pensa di sì. Il fondo, che ha raccolto $250 milioni, analizza 10 miliardi di dati su 700.000 aziende VC-backed per prendere decisioni d’investimento. Nessun ruolo di lead investor, nessun posto nei board: solo algoritmi.
Il segreto? La qualità del dataset. Correlation Ventures, altro fondo quant, ha costruito un database unico di deal venture americani per fondare le sue scelte. Attivo dal 2011, il fondo ha co-investito in centinaia di start-up, spesso affidandosi ciecamente ai modelli. “Quando non siamo d’accordo con l’algoritmo, alla fine ha quasi sempre ragione lui,” ammette il co-fondatore David Coats.
Non tutti, però, sono pronti a fare questo salto. Il valore dei dati storici in un panorama in rapida evoluzione — dominato da start-up che usano l’AI per crescere più in fretta e con meno risorse — è messo in dubbio da veterani come Ewan Kirk di Cantab Capital: “Che rilevanza ha oggi il Series B di Google rispetto a quello di una nuova start-up costruita su LLM?”
Anche se la maggior parte dei fondi VC mantiene ancora un approccio ibrido, l’idea dell’investitore-visionario solitario, simbolo di Silicon Valley, è sempre più sotto assedio. Secondo Patrick Stakenas di Gartner, siamo di fronte a un nuovo “Moneyball” dell’innovazione. All’inizio sembrava follia. Oggi, sta diventando metodo.
La domanda ora è: i robot riusciranno davvero a battere gli umani nel riconoscere la prossima grande idea?
