ИИ усложняет жизнь фаундерам и не меняет инвесторам (2)
В продолжение к вчерашнему посту:
2) Задача инвесторов никак не меняется, но стартапам сложнее пробиваться.
Например, мы в Prosto VC ставили себе целью построить свою внутреннюю систему скоринга, которая технически позволит анализировать 100 000 стартапов за месяц (цифра условная, чтобы показать горизонт масштаба). Но мы прекрасно понимаем, что не будем этого делать, т.к. нас все равно интересует не эти 100 000, а условная "золотая сотня" - топ лучших проектов из ста тысяч.
Так было всегда, но возможности были ограничены, и приходилось собирать топ из тех, кто был и кого успели отскорить. Сейчас число стартапов на входе в фонд растет кратно, а финальное число сделок не меняется, и число часов в сутках инвестора не меняется. Конверсия в сделку с той же скоростью кратно сокращается. А значит, растет конкуренция стартапа за внимание и деньги. Сегодня это не 100 фаундеров на место, а уже 1000. Помните, как вы поступали в университет на бюджет? Представьте х10 к вашему конкурсу.
Вывод А: внимание инвестора смещается еще дальше к концу воронки.
Вывод Б: со временем инвесторы начнут понимать, что на самом деле они хотят не больше стартапов анализировать, а получать доступ к тем стартапам, которые ближе всех к "золотой сотне". Фонды могут начать обрубать себе наименее "плодовитые" источники стартапов и концентрироваться на условных "стартапах из YC", "стартапах с TechWeek", фаундерах из Ivy League и т.п. Потому что концентрация тоже эффективнее и побеждает.
3) Инвесторы условно "умнеют" и больше обращают внимание на то, на что не обращали раньше.
Пример А: с помощью ИИ стало сильно проще спарсить отзывы о фаундерах, проверить их репутацию, социальную активность. И это просто одним днем становится новым параметром для инвесторов. Вчера не проверяли - сегодня стали.
Пример Б: мы в Prosto VC построили такого агента, который не просто хорошо читает финмодель и высчитывает метрики, а еще указывает, где у фаундера ошибки,где неправильно подтянули формулу или неверно считают показатель (частый пример - CAC). Теперь мы можем вернуться к любому проекту через 15 минут после предоставления доступа к датаруму и указать на все намеренные и случайные ошибки и несостыковки.
На этих только 2х примерах получается, инвесторы будут чаще говорить "нет" по причинам, которые не волновали их раньше, а фаундеры должны больше вкладываться в многолетнюю репутацию и точнее относиться ко всем расчетам и заявлениям.
4) Ожидания тоже повышаются.
Топовые фаундеры и раньше заходили к инвестору с уже готовым ответом на вопрос "почему у нас с тобой есть мэтч". Теперь понять, в чем мэтч с тезисом инвестора, стало еще проще. Или найти общих знакомых, которые могут сделать правильное интро. А значит, многие GPs уже ожидают, чтобы фаундеры заходили вхолодную более "правильно".
5) При этом ожидать сильного ускорения принятия решений фондом тоже не стоит.
Из-за ИИ у фонда вряд-ли станет больше инвестиционных комитетов или ускорятся обсуждения стартапов внутри - скорее только удлинятся, т.к. будет больше данных для этого обсуждения.
_
Все довольно закономерно - делать it-проекты стало проще, а быть венчурным стартапом - сложнее. Это одна из прошлых слабостей рынка, которая сейчас фиксится: многие фаундеры и ангелы считают стартапом то, что венчуром не является и не имело шансов расти венчурным образом по дизайну. Сейчас планка еще повысилась: автоматизация стала доступнее, а сделать компанию на миллиард на одной автоматизации - недостаточно.
Для успеха выросла роль: hard skills, доступа к дистрибуции, репутации команды, сетевых эффектов, flywheel данных, суперглобокого понимания клиента и его пользовательского опыта и процессов.
@ProstoVenture
5
1
1July 26, 2026 233 2
