Krönika

Fredrik Winther: AI skapar ny klassklyfta bland investerare – här är vinnarna och förlorarna

Fredrik Winther. Foto: pressbild.

Medan bara 15 procent av riskkapitalbolagen aktivt använder AI i sina investeringsbeslut spår experter att tekniken kommer dominera branschen inom några år. Det skapar en ny klassklyfta, skriver Fredrik Winther, strategichef på norska Katapult och styrelseordförande Northstar Impact Analytics, i en gästkrönika.

Alla är upphetsade över möjligheterna med AI, och för impact-investerare ser vi framväxten av en ny klassklyfta. Det som kan vara det största plattformsskiftet i historien är perfekt riggat för att förändra riskkapitalbranschen för impact-investeringar i grunden.

I våras såg vi de första försöken att etablera "helt kvantitativa" riskkapitalbolag i kombination med nya verktyg för AI för riskkapital. Generativ AI tar snabbt plats i investeringsverksamheter och avancerar i snabb takt. Vi befinner oss i början av ett plattforms- och paradigmskifte – och det är ingen överdrift.

Paradoxalt nog är det enligt en studie från april, utförd av databolaget Data-driven VC, endast 15 procent av riskkapitalbolagen som aktivt deltar i denna AI-revolution. Kommer resten att stå kvar på stationen?

Många investerare som arbetar över flera stadier driver interna AI-projekt, och EQT har under flera år utvecklat sitt välkända verktyg Motherbrain. Redan för ett decennium sedan introducerade Google Ventures datadrivna modeller, och riskkapitalbolag som Litespeed, Ulu Ventures, SignalFire, Correlation Ventures och Rocketship VC profilerar sig som AI-drivna.

När Google startade detta initiativ verkade det för tidigt, men nu är tiden mogen. Även vi på Katapult har, genom ett EU-forskningssamarbete, haft ett team som arbetat med detta under flera år.

Kommer resten att stå kvar på stationen?

Utvecklingen liknar ett typiskt paradigmskifte. Användningen av tillgängliga verktyg gick framåt långsamt – tills en perfekt storm av data och AI-modeller blev tillgänglig – och tempot accelererade plötsligt.

Den snabba utvecklingen av algoritmiska modeller, de kontinuerliga uppdateringarna av stora språkmodeller, infrastrukturen, tillgången på data och beräkningskraft pekar på att detta skifte kommer att ske ojämnt. Alla förutsättningar finns för att detta ska bli en ny historisk "klassklyfta" – mellan de investerare som aktivt tillämpar AI i sina processer, från scouting och screening till stöd och försäljning, och de som endast investerar i AI från sidan.

Historiska paradigmskiften sker gradvis – tills de plötsligt accelererar, precis som vi ser nu.

Riskkapitalets paradox

Enligt undersökningen som jag nämnde ovan rapporterar alltså bara ett fåtal riskkapitalbolag att de aktivt använder AI som en del av sin kärnverksamhet. Samtidigt tror 12 procent av de att vi inom några år kommer att se de första fullt automatiserade och AI-drivna riskkapitalbolagen.

"Klassklyftor" kännetecknas av nya sociala skillnader och ojämlikheter. I detta fall handlar det om de som står på "framtidens rätta sida" genom att använda AI och anställa den kompetensen internt, och de som fortsätter att investera utan att använda teknologin själva. Dessa nya ojämlikheter är på väg att träda fram, och historiska klassklyftor kommer att accelereras av de nya "AI-investeringarnas produktionsmedel".

Om vi tolkar tidiga signaler ser vi konturerna av ett fåtal effektiva, datadrivna team som kontrollerar utvecklingen. Därefter finns ett mellanlager av fondförvaltare som kämpar för att hänga med, och till sist de äldre riskkapitalisterna som agerar för långsamt och gradvis hamnar på efterkälken.

Historien upprepar sig

Ser vi bara 25 år tillbaka hittar vi samma mönster. Ända in på 1990-talet styrdes Wall Street av aktiemäklare med bra "instinkter" och ännu bättre kontakter. Mantrat "girighet är bra" och "pengar sover aldrig", odödliggjorda av Michael Douglas som Gordon Gekko i filmen Wall Street, skulle snart ersättas av matematiker och dataforskare.

S.A.C. Capital och dess grundare Stephen Cohen var en av förra seklets topphedgefonder som startade detta skifte genom att introducera kvantitativa metoder. Idag står dessa kvantitativa modeller för 75 procent av all aktiehandel. Som en tidig aktör stängde han ner aktiehandelsgolvet och började rekrytera matematiker som kunde finjustera handelns algoritmer.

Vi såg ett tekniskt skifte för offentlig handel då, och med dagens plattformsförändringar är det säkert att säga, citat de berömda sista orden av historiska förutsägelser: "Denna gång är det annorlunda"...

Impact sover aldrig

Lyckligtvis verkar det finnas en negativ korrelation mellan de datadrivna, nästa generationens impact-investerare och de traditionella som anser att riskkapital handlar mer om att hitta affärer genom slutna nätverk och att förlita sig på framgångarna från sina tidigare fonder.

Om detta stämmer så kan AI bidra till en mer jämlik spelplan och positivt påverka vem som blir nästa generations investerare. Vi har redan sett denna förändring bland grundare och industribyggare, och den globala tillväxten inom impact-investeringar pekar förhoppningsvis mot en långsiktig förändring.

30 år av status quo vad gäller innovation

Riskkapitalindustrin har kännetecknats av 30 år av status quo vad gäller innovation. Den globala spelboken med fixerade steg från sådd till A-, B- och C-rundor och börsintroduktion har varit avgörande för dagens mest framgångsrika teknikstartups. Men vad händer med denna "monteringslinje" när AI stör verksamheterna? Jag tror att vi redan ser konturerna av en ny klassklyfta.

Så, kommer impact-riskkapital att bli helt automatiserat inom kort? Ja och nej. Vid den senaste Slush-konferensen var de flesta vid vårt rundabordssamtal överens om att AI och AI-stöd kommer att dominera framtidens riskkapital. AI-baserade verktyg passar perfekt för att hitta mönster i stora mängder ostrukturerad data. Även om alla enades om denna utveckling, fanns oenighet om huruvida full automation är möjlig eller om mänskliga relationer kommer att förbli avgörande.

Med mognaden av AI-modeller och den ökande mängden ostrukturerad data kan vi förvänta oss samma utveckling som i hedgefondsbranschen, men med en twist. Det första fullständigt kvantitativa riskkapitalbolaget har redan lanserats, och flera fonder använder datadrivna initiativ för att förbättra sina investeringsbeslut.

Exempelvis har bolaget Koble tagit fram en kvantitativ metod, även om den inte nått obestridlig framgång ännu.

Om det blir verklighet kommer hela riskkapitalindustrin att förändras snabbare än vad en fondcykel hinner anpassa sig till. Frågan är nu om investerare själva är redo att använda AI på samma sätt som de rekommenderar för andra?

Den troliga utvecklingen är att de flesta riskkapitalbolag kommer att tillämpa en kombination av AI-drivna och mänskligt stödda metoder, där automatisering och kvantitativa mått spelar en större roll, medan det mänskliga omdömet fortfarande är avgörande.

AI kommer att bli ett oumbärligt verktyg i investeringar, särskilt på områden med stora mängder ostrukturerad data och mångfacetterade variabler som ingen människa kan bearbeta lika snabbt och exakt som en maskin. Impact-investeringar är ett sådant område.

Men att gå helt över till en kvantitativ modell är fortfarande osannolikt för många investerare, som kommer att nyttja AI för att komplettera sin kompetens snarare än att ersätta den. Relationer är trots allt en grundsten inom riskkapital, och AI är än så länge en bättre vetenskapsman än relationsbyggare.

Dela artikeln:

Fortsätt läsa – kom in i loopen!

  • Håll dig i loopen med vårt dagliga nyhetsbrev (gratis!)
  • Full tillgång till daglig kvalitetsjournalistik med allt du behöver veta inom impact
  • Affärsnätverk för entreprenörer och investerare med månatliga meetups
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Fortsätt läsa – kom in i loopen!

  • Håll dig i loopen med vårt dagliga nyhetsbrev (gratis)!
  • Full tillgång till daglig kvalitetsjournalistik med allt du behöver veta inom impact
  • Affärsnätverk för entreprenörer och investerare med månatliga meetups
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.