Riskhantering: Venture capitalists behöver mer än bara entusiasm

Venture capital-investeringar bygger traditionellt starkt på grundarnas karisma och "det där lilla extra". Detta utgör en betydande flaskhals för hur data utnyttjas inom sektorn. Henrik Landgren, medgrundare till Gilion och tidigare analyschef på Spotify, menar att investerare ofta får filtrerad data från grundarna, vilket skapar informationsasymmetri och försämrar kvaliteten på investeringsbesluten.

Enligt Landgren är användningen av AI för att snabba upp rapporter eller pitch decks ytlig. Den verkliga utmaningen ligger i hur företag kan bygga bättre data-infrastrukturer och använda data objektivt för att förstå faktiska affärsprocesser. I linje med "skräp in, skräp ut"-principen är AI bara så bra som den data som matas in.

Investerare bör sträva efter att få direkt tillgång till data som genuint beskriver ett företags operativa verksamhet, såsom betalnings- och marknadsföringsuppgifter eller bokföring, istället för att enbart förlita sig på den information som presenteras av grundarna. Detta skulle möjliggöra identifiering av dolda fel och risker tidigt, och frigöra analytikernas tid för mer väsentliga uppgifter, som att utvärdera teamet.

Landgren betonar att bättre datatillgång inte hindrar investeringar, utan tvärtom kan hjälpa till att identifiera tidigare förbisedda, potentiella investeringsmöjligheter. Konkurrensen hårdnar, och snabbhet samt beslutsfattande baserat på pålitlig data är avgörande fördelar. I framtiden, när AI-drivna teknologier blir vanligare, kommer traditionella värderingskriterier att förändras och kräva nya angreppssätt.