Inwestor Fabian Westerheide: Czy AI można wykorzystać również w VC? Tak, ale.

Nasz autor Fabian Westerheide inwestował w AI na długo przed wszystkimi innymi. I on również wykorzystuje AI do inwestowania. Co założyciele muszą wiedzieć.

Fabian Westerheide jest partnerem założycielskim firmy venture capital AI.FUND, która koncentruje się na AI i inwestuje prywatnie w firmy AI za pośrednictwem Asgard Capital od 2014 roku. Westerheide udziela strategicznych porad instytucjom publicznym i prywatnym w dziedzinie AI i jest gospodarzem corocznej konferencji AI Rise of AI w Berlinie. W tym artykule przygląda się bliżej scenie – ujawniając, kto naprawdę rozumie AI, a kto tylko udaje.

Sztuczna inteligencja (AI) przenika obecnie każdą branżę – w tym świat kapitału wysokiego ryzyka (VC). Ale jak bardzo zmienia ona nasz biznes? I w jakich obszarach VC pozostaje niezwykle analogowy?

Jestem inwestorem w obszarze AI od ponad dekady – najpierw w Point Nine Capital, później w Asgard Capital, a teraz w AI.FUND. Wcześnie traktowaliśmy AI poważnie, nie tylko jako „trend”, ale jako podstawową technologię. W związku z tym jesteśmy głęboko osadzeni w ekosystemie. Daje nam to dobrą perspektywę na pytanie: Co AI naprawdę zmienia w biznesie VC — a czego nie zmienia?

Zacznijmy od początku: pozyskiwania funduszy . Każdy, kto wierzy, że fundusze można sprzedawać jak produkty w przyszłości — z punktacją LP opartą na sztucznej inteligencji, zautomatyzowanymi ofertami i follow-upami z czatbotami — niedocenia natury tego biznesu.

Zbiórka funduszy to nie lejek, to relacja. Chodzi o zaufanie, wiarygodność i wspólne doświadczenia – a to wymaga czasu. Zdobycie inwestora instytucjonalnego zajmuje lata, nie tygodnie. AI może pomóc w pokojach danych, raportowaniu lub CRM – ale zamknięcie transakcji odbywa się na poziomie ludzkim. I tak pozostanie.

Sytuacja jest zupełnie inna, jeśli chodzi o przepływ transakcji. „AI” i „KI” są teraz obecne w niemal każdym pitch decku – co nie jest przypadkiem w naszym przypadku: jako wyspecjalizowany inwestor AI naturalnie przyciągamy właśnie te firmy. Objętość jest ogromna. Aby sobie z tym skutecznie poradzić, polegamy na szerokiej wewnętrznej infrastrukturze narzędzi: automatyzacji, systemach punktacji i naszych własnych GPT do analizy i badań.

Nasza baza danych zawiera ponad 20 000 startupów AI – z metadanymi, obserwacjami rynkowymi, strukturą inwestorów i danymi zespołu. A nowe są dodawane co tydzień. Dzięki GPT nasi analitycy mogą teraz automatycznie grupować, porównywać, testować hipotezy i identyfikować tematy. Pozwala to jednej osobie pracować z sześcioma partnerami jednocześnie – zysk wydajności, który byłby nie do pomyślenia w tradycyjnej strukturze VC. Przepływ transakcji jest dziś napędzany danymi – nie jako zamiennik, ale jako akcelerator ludzkiego podejmowania decyzji.

A potem nadchodzi portfolio – i powrót do rzeczywistości. Raportowanie jest nadal ręczne. Każda firma dostarcza swoje dane inaczej: różne metryki, różne formaty, różne cykle. Standaryzowane pulpity nawigacyjne? Raczej nie. AI może zapewnić tutaj selektywne wsparcie – na przykład w przygotowywaniu KPI, identyfikacji wartości odstających lub automatycznym tworzeniu raportów. Ale bez wcześniejszej standaryzacji pozostaje to rozdrobnioną układanką.

Zwłaszcza w przypadku inwestycji na wczesnym etapie , gdzie w pełni rozwinięte systemy nie są jeszcze wdrożone, zarządzanie portfelem pozostaje operacyjną, często ręczną działalnością. Sztuczna inteligencja może pomóc — ale nie może uporządkować chaosu bez porządku danych.

VCI nie jest procesem biznesowym w tradycyjnym sensie. To połączenie intuicji, sieciowania, analizy i wyczucia czasu. AI pomaga nam ustrukturyzować zalew informacji — szczególnie w przepływie transakcji. Ale nie zastępuje relacji, decyzji ani zaufania.

Każdy, kto chce odnieść sukces jako VC, potrzebuje dziś obu: doskonałości technologicznej i ludzkiego osądu. AI może przyspieszać, skupiać się i ujawniać wzorce – ale pozostaje narzędziem. Nie zastępuje tego, co ostatecznie definiuje ten zawód: właściwego instynktu dla wyjątkowości.