Vor sechs Jahren stellte Yiğit Ihlamur, ein ehemaliger leitender Programmmanager bei Google, fest, dass KI in bestimmten Bereichen die menschlichen Fähigkeiten übersteigt – zumindest seiner Einschätzung nach. Mit dieser Perspektive ausgestattet, untersuchte er verschiedene Bereiche mit dem Ziel, ein Problem anzugehen, an dem er für den Rest seines Lebens arbeiten konnte.
„Auf einer abstrakten Ebene war ich fasziniert von der Idee, Innovationen zu beschleunigen, weil Innovation neue Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen schafft, die bisher unvorstellbar waren“, sagte Ihlamur gegenüber TechCrunch in einem E-Mail-Interview. „Die Bereitstellung von Kapital für Innovationen empfand ich als eine mathematische Aufgabe und begann, mich durch Programmieren und Hacken darauf einzulassen.“
Ihlamur beschloss, sich auf den VC-Bereich zu konzentrieren, der seiner Meinung nach hinsichtlich der Nutzung von Automatisierung und KI im Rückstand war. Mit der Hilfe mehrerer Mitbegründer startete er Vela-Partnerein VC-Unternehmen, das er als „KI-getrieben“ und „produktorientiert“ beschreibt.
Vela ist ein Frühphasen-VC mit einem verwalteten Vermögen von 25 Millionen US-Dollar und 32 Portfoliounternehmen, darunter das Self-Checkout-Startup Grabango und das Robotikunternehmen Bear Robotics. Wie alle VCs ermittelt Vela – teilweise mithilfe von Vorhersagealgorithmen – neue Investitionsbereiche, während es versucht, Trends zu erkennen, die richtigen Chancen zu finden und Bedrohungen für seine bestehenden Investitionen auszumachen.
Um seine Vorhersagealgorithmen zu trainieren, greift Vela auf Websites und soziale Netzwerke zurück, um Daten zu erhalten, und nutzt auch kostenpflichtige Datensätze wie Crunchbase.
„Vela bietet Marktinformationen und Einblicke in innovative Ideen; Daher können technische Entscheidungsträger entscheiden, welche Tools sie kaufen oder bauen, um ihr Kerngeschäft auszubauen“, sagte Ihlamur. „Modelle müssen informativ und erklärend sein. Letztendlich verbindet unser Ansatz KI mit Expertenheuristik.“
Natürlich verstärken Algorithmen zwangsläufig die Verzerrungen in den Daten, auf denen sie trainiert werden – und das kann schwerwiegende Folgen im VC-Bereich haben. In einem (n Experiment Im November 2020 stellte Harvard Business Review (HBR) fest, dass ein Anlageempfehlungsalgorithmus eher weiße Unternehmer als farbige Unternehmer auswählte und Investitionen in Startups mit männlichen Gründern bevorzugte. Experten unbedeckt Ähnliche Probleme gibt es mit dem Tool „Mosaic“ von CB Insights, das Proxies für Rasse, sozioökonomischen Status, Geschlecht und Behinderung verwendet, um die Erfolgsaussichten einer Person zu bestimmen.
Ihlamur wich den Fragen zur Voreingenommenheit etwas aus und räumte ein, dass dies mit dem Gebiet einhergeht – bot aber nicht unbedingt eine Lösung an.
„Ein Modell kann die Vorurteile anderer VCs oder Vorurteile der Vergangenheit lernen“, sagte er. „Zuerst muss man den zugrunde liegenden Grund verstehen, warum diese Verhaltensweisen auf dem Risikokapitalmarkt auftraten. Zweitens ist jedes Problem einzigartig und ein allgemeiner Ansatz kann nicht für alles funktionieren.“
Abgesehen von Bias-Problemen ist das in der Bay Area ansässige Unternehmen Vela nicht das erste Unternehmen, das algorithmische Tools entwickelt, um seine Investitionsentscheidungen zu unterstützen. VC-Firmen, darunter SignalFire, EQT Ventures und Nauta Capital, nutzen KI-gestützte Plattformen, um potenzielle Top-Picks zu markieren.
Das Alleinstellungsmerkmal von Vela ist laut Ihlamur sein „spielähnliches“ Terminal, das Unternehmer, Kommanditisten und andere VCs bei der Nutzung seiner Dienste unterstützen soll. Unternehmer können Tendenzen in Entwickler-Ökosystemen wie Amazon Web Services und GitHub analysieren, während VCs auf der Whitelist (mit etwas Glück) vielversprechende Startups im Seed-Stadium erkennen können und Kommanditisten Fragen dazu stellen können, warum Vela in ein bestimmtes Startup investiert hat.
Velas GitHub-Repo, das seine algorithmischen Modelle enthält, ist öffentlich – sowohl zur Einsichtnahme als auch zur Wiederverwendung.
„Während einige VCs möglicherweise mit KI-basierter Beschaffung experimentieren, haben wir noch keinen VC gesehen, der einen produktorientierten Ansatz verfolgt“, sagte Ihlamur. „Jeder kann die Website von Vela besuchen und unser Produkt nutzen. Wir bauen Beziehungen zu Unternehmern und Kommanditisten auf programmatische Weise auf – unser oberstes Ziel ist es, dass KI und Automatisierung alle Aspekte unseres Geschäfts berühren und verwalten.“
Dieser Ansatz hat für Vela bisher gut funktioniert. Das Unternehmen gibt an, auf „Break-Even“-Niveau zu arbeiten und Scheckgrößen von 500.000 bis 1,5 Millionen US-Dollar anzuführen oder mitzuführen.
Kurzfristig plant Vela, hauptsächlich in KI-, Daten- und entwicklerorientierte Start-ups zu investieren. Ihlamur zeigte sich besonders begeistert von der generativen KI, einem Markt, der bis 2028 einen Wert von 51,8 Milliarden US-Dollar haben könnte – abhängig an welche Quellen Sie glauben.
„Die Pandemie hatte positive Auswirkungen auf unser Geschäft, wie es auch bei vielen anderen Risikokapitalfirmen der Fall war“, sagte Ihlamur. „Die Veröffentlichung von OpenAIs ChatGPT hat uns als KI-gestütztem VC-Unternehmen weiteren Rückenwind gegeben … Im Hinblick auf die allgemeine Abschwächung im Technologiebereich machen wir uns keine Sorgen, da wir als Unternehmen ausgeglichen sind und über Kapital zum Investieren verfügen.“ Trotz der Verlangsamung gibt es erhebliche Chancen, die teilweise dank der schnellen Fortschritte in der KI genutzt werden können.“