• Sunday June 16,2019

Un algoritmo può scegliere il prossimo Unicorno della Silicon Valley

Anonim

Nel mondo dei venture capitalist, non tutti sono Peter Thiel. L'investitore della Silicon Valley ha raccolto 1 miliardo di dollari nel 2012 quando ha incassato le azioni di Facebook, ottenendo un profitto del 2000% dal suo investimento iniziale di $ 500.000. Storie come quelle di Thiel possono essere fonte di ispirazione, ma sono di gran lunga le anomalie. Il mondo dello start-up vede migliaia di aziende promettenti passare attraverso ogni anno. Solo una frazione di quelli restituisce mai un profitto.

Scegliere un vincitore, l'inafferrabile "unicorno", è tanto una questione di fortuna quanto i numeri difficili. Fattori come esperienza del fondatore, dinamica del posto di lavoro, livelli di abilità e qualità del prodotto sono tutti fattori importanti, ma esistono innumerevoli altre variabili che possono incantare il crepacuore per un'aspirante azienda giovane. Le società di venture capital di successo affermano di conoscere il segreto del successo nella Silicon Valley, ma possono ancora essere un gioco straziante da giocare.

Chasing Unicorns

Gli esseri umani non sono molto bravi a cogliere oggettivamente migliaia di fattori apparentemente non collegati per individuare le tendenze sottili che contraddistinguono le aziende di successo. Questo tipo di lavoro, tuttavia, è il punto in cui i programmi di apprendimento automatico eccellono. Due ricercatori del MIT hanno sviluppato un algoritmo personalizzato volto a farlo esattamente e addestrato su un database di 83.000 aziende start-up. Ciò ha permesso loro di distinguere i fattori che erano meglio correlati con il successo - in questo caso, una società che è stata acquisita o ha raggiunto una IPO, entrambe le situazioni che pagano profumatamente per gli investitori.

In un articolo pubblicato sul server di pre-stampa arXiv, dicono che il loro algoritmo ha scelto aziende di successo il 60% delle volte, il doppio della maggior parte delle imprese di venture capitalist. Lo ha fatto incorporando i dati sui fondatori stessi, i dirigenti e i consulenti, come i livelli di istruzione, e se erano stati coinvolti in una società di successo prima, così come le informazioni su come le varie aziende hanno progredito attraverso i molteplici cicli di finanziamento che sostengono l'inizio -UPS. Hanno basato il loro algoritmo su una serie di equazioni normalmente utilizzate per descrivere i movimenti caotici di particelle in un fluido, noto come movimento Browniano, e hanno essenzialmente tentato di isolare le variabili più importanti.

Qual è la ricetta segreta?

Hanno scoperto che uno dei più grandi predittori di successo è stato il modo in cui le start-up hanno attraversato cicli di finanziamento. E non sono state le aziende lente e stabili a colpire in grande, quelle che si sono mosse in modo irregolare, fermandosi a un livello di finanziamento e poi superando i pochi successivi. Tuttavia, il modo in cui questo gioca al successo delle start-up non è completamente compreso al momento.

Hanno anche trovato correlazioni con fattori più tradizionali, come il livello di esperienza tra fondatori e dirigenti. Queste sono cose che la maggior parte delle società di venture capital prendono già in considerazione quando scelgono le start-up, ma sembra che l'algoritmo possa ottimizzare queste cose molto meglio degli umani. È un'altra area della finanza in cui l'intelligenza artificiale ha ottenuto guadagni significativi negli ultimi anni. Gli algoritmi negoziano già azioni e svolgono ricerche di mercato per le società. Presto potrebbe decidere quali aziende decollare del tutto.

I ricercatori dicono che il loro algoritmo potrebbe essere applicato a molto più che alle nascenti aziende tecnologiche. Gli stessi principi che consentono di scegliere una manciata di vincitori da una folla di sbornie dovrebbero applicarsi anche in settori diversi come l'industria farmaceutica e l'industria cinematografica, dove solo pochi successi possono sborsare miliardi. Questi sono i campi in cui i migliori giocatori sono lealizzati per la loro capacità di annusare i vincitori e raccogliere le ricompense sostanziali. Come per gli operai, gli addetti alle vendite bancarie e gli addetti alla telemarketing, i robot potevano anche venire per il loro lavoro.


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