algoritmik yatırımda, yatırımcılar bir anlaşmaya katılıp katılmamaya karar vermek için bir şirketin ölçümlerini kullanır. Ancak seçim sanatı hesaba katıldığında, banka havalesi yoluyla milyonlarca dolar almak üzere olan kurucular üzerinde ayrıntılı durum tespiti yapmak daha zor hale gelir.
Uygulamada, önyargıyı ortadan kaldırma girişimleri, tanımlanması daha zor olan daha yeni, kör noktalar oluşturabilir.
Teoride, algoritmik yatırım, yatırımcıların önyargılı fikirlerine karşı koruma sağlar ve duyguları bir kenara iter. Fintech unicorn Clearco ve girişim şirketi SignalFire, daha yakın zamanda AngelList ve Hum Capital’in katıldığı veri odaklı yatırım süreçlerini uygulamak için yıllarını harcadı. Bu yaklaşım yeni olmasa da, sadece duygu temelli kararlara karşı hareket, dışarıdaki doların çoğalması göz önüne alındığında daha yüksek sesle geliyor.
Metrikler, en erken aşamalarda bile daha yaygın hale geliyor.
AngelList’in kısa süre önce kapanan erken aşama girişim fonu, tüm yatırımlarını AngelList’in yıllardır takip ettiği bir anahtar ölçüt üzerine dayandırıyor: bir girişimin işe alma yeteneği.
AngelList Venture’da yatırım komitesi ve veri bilimi başkanı Abraham Othman ile konuştuğumda, portföy şirketlerine diğer firmalardan daha az düşman oldukları için anlaşma kazandıklarını söyledi. “Yaklaşımımız? Bu bizim veri setimiz – bakalım onlara para koyabilecek miyiz” dedi.
Daha fazla titizlik yok mu? Sorun yok.
Küçük bir set değil. Yaklaşık 2 milyon kişi, her çeyrekte yeni şirketlere başvurmak için AngelList Talent’i kullanıyor. Her çeyrekte yaklaşık 35.000 şirket, AngelList yeteneği için yarışmacıdır, ancak bu şirketlerin yalnızca yarısı yatırım yapılabilir erken aşama işletmelerdir.
