aiもvcできますか？はい、しかし。

著者のファビアン・ウェスターハイドは、誰もがそれをするずっと前にAIにすでに投資しています。また：彼はまた、AIを使用して投資しています。創業者が知る必要があること。

Fabian Westerheideは、AIに焦点を当てたベンチャーキャピタル投資家AI.Fundの創設パートナーであり、2014年以来AI企業のAsgard Capitalに個人的に投資しています。Westerheideは、AIの分野で戦略的に公的および民間機関に助言し、毎年AI会議のRise of AIのAI会議の台頭に招待します。この記事では、彼はシーンをよく見て、AIについて何かを本当に理解し、誰がふりをしているのかを示しています。

人工知能（AI） 現在、すべての業界が浸透しています Welt des Venture Capital（あなた）。 しかし、それは私たちのビジネスをどれだけ変えますか？ そして、VCはどの時点で驚くほど類似していますか？

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私は10年以上にわたってAI地域の投資家として旅行してきました – 最初に ポイントナインキャピタル、 その後、Asgard Capitalで、今日はAi.Fundで。私たちは、「トレンド」としてだけでなく、核技術として真剣に初期段階でAIを採用しました。それに応じてエコシステムに深く固定されています。これは、質問に対する良い視点を与えてくれます。AIはVCビジネスで本当に何を変えますか？

1.資金調達は依然として関係ビジネスです

正面から始めましょう：at 資金調達。 AI主導のLPスコアリング、自動化されたピッチ、チャットボットのフォローアップは、将来、将来的に販売できると信じている人は誰でも、ビジネスの性質を非難しました。

資金調達は目標到達プロセスではなく、関係です。それは信頼、信頼性、普通室についてであり、それには時間がかかります。機関投資家を獲得したい場合は、数週間ではなく何年も必要です。 AIは、データルーム、レポート、またはCRMを支援できますが、結論は人間レベルで行われます。そして、それはそのままです。

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2。ディールフロー：ノイズに対するフィルターとしてのAI

Dealflowで状況はまったく異なります。それまでの間、「ai」と「ki」はほとんどすべての人にあります ピッチデッキ 現在 – 私たちの場合の偶然ではありません。専門のAI投資家として、あなたは自然にこれらの企業を正確に引き付けます。ボリュームは巨大です。賢明に対処するために、私たちは、自動化、スコアリングシステム、分析と研究のためのGPTの幅広いツールインフラストラクチャに内部的に依存しています。

当社のデータベースは、メタデータ、市場の観察、投資家構造、チームデータを備えた20,000を超えるAIスタートアップで構成されています。そして、新しいものが毎週追加されます。 GPTSの助けを借りて 今日、私たちのアナリストは、自動的にクラスター、比較、仮説を確認し、トピックを特定することができます。人は同時に6つのパートナーを働くことができます。これは、古典的なVC構造では考えられない効率の向上です。 dealflow 現在、データ駆動型であり、代替としてではなく、加速された人間の決定としてです。

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3。ポートフォリオ管理：希望と現実の間

そして、ポートフォリオがやって来ます – そして、現実への再発。レポートはまだ手動の作業です。各企業はその数を異なって提供しています：他のメトリック、異なる形式、その他のサイクル。均一なダッシュボード？かろうじて。 AIはここでサポートできます – 例えばB. KPIを準備する場合、外れ値の識別または自動化されたレポートの作成。しかし、以前の標準化がなければ、それは断片化されたパズルのままです。

ただ 初期段階投資完全に開発されたシステムがない場合、ポートフォリオ管理は依然として運用上の、多くの場合手動ビジネスです。 AIは役立ちますが、データの順序がない限り、カオスを整理することはできません。

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結論：AIはVCを選択し、選択的かつ実用的です

VCLは、古典的な意味でのプロセスビジネスではありません。これは、直感、ネットワーク、分析、タイミングの混合物です。 KIは、特にDealflowで、情報の洪水を構築するのに役立ちます。しかし、それは関係、決定、信頼を置き換えるものではありません。

今日のVCとして成功したい人は誰でも、技術の卓越性と人間の判断の両方を必要としています。 AIは加速し、焦点を合わせ、パターンを表示することができますが、彼女はツールのままです。最終的にこの仕事を作るものに代わるものはありません：例外のための右の鼻。

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