Non sfugge niente e nessuno all’egemonia culturale della società degli algoritmi. L’ansia di automattizzare tutto l’automatizzabile però potrebbe avere trovato un campo di gioco dove avere libero sfogo. Quello delle startup e più precisamente quello relativo al mestiere di colui che sceglie le idee, le aziene e i progetti che avranno successo: il venture capital. Due ricercatori del Mit , David Scott Hunter e Tauhid Zaman per massimizzare i rendimenti di investimenti che per loro natura sono rischiosissimi hanno sviluppato un modello probabilistico basato sulla casualità del moto browniano e lo ha applicato a grandi moli di dati relativi a startuppers, investitori e performance dell’azienda nelle fasi iniziali di vita. Secondo lo studio pubblicato questo mese su arXiv (un archivio per bozze definitive di articoli scientifici) l’algoritmo sarebbe in grado di raddoppiare le probabilità di individuare una startup capace di generare una exit (viene collocata in borsa o è acquisita da una società più grande).

«Effettivamente ci sono molti studi di questo tipo. Ma sono convinto che il mestiere del venture capital sia diverso da quello del trader. Gli algoritmi e la tecnologia non possono sostituire, come dire, la pancia del professionista». Lui si chiama Roberto Bonanzinga. Dopo 8 anni ha lasciato Balderton Capital (Benchmark Europea) per iniziare una nuova avventura con InReach Ventures. La strategia di InReach, partecipata nel 2016 da H-Farm, è proprio quella di usare il software (e vari tipi di algoritmi) per ri-pensare il modello del venture capital europeo. «Se oggi volessi scommettere su dove nascerà nei prossimi dodici mesi la nuova Facebook o comunque una startup in grado di rivoluzionare il mercato non avrei dubbi. Al 100% in Silicon Valley. In Europa questo calcolo è più complesso perché potrebbe nascere ovunque». Il nostro è un ecosistema frammentato sia da un punto di vista geografico che legislativo. Secondo il venture capitalist italiano ad oggi la strategia dei grandi fondi è stata quella di assumere persone e mandarle sul posto per studiare le startup e i sistemi dei vari Paesi europei. «Noi crediamo che sia più efficiente affidarsi alla tecnologia», commenta Bonanzinga che ha costruito una piattaforma basata su un software proprietario dedicato al monitoraggio delle migliaia di startup presenti in Europa. L’obiettivo è quello di individuare quelle che presentano le proposte imprenditoriali più convincenti. Il software sarebbe quindi in grado di svolgere una continua ed automatica attività di scouting.

Da questo punto di vista la macchina, gli algoritmi servono solo per selezionare ed estrarre dati. «Le informazioni più preziose quando io guardo un asset di dati relativi a una startup sono quelle riguardanti i founder e quindi il team e il problema, diciamo, che vogliono risolvere», osserva. Ogni startup che vuole essere ambiziosa si presenta sul mercato per offrire una soluzione che gli altri non hanno ancora immaginato. Molto spesso il successo è la risultante tra la qualità del capitale umano e la potenzialità dell’idea di creare un nuovo mercato. Entrambi questi fattori probabilmente in qualche modo misurabili. La startup invece è ancora ben lungi dall’esere ridotta a un dato.

Articolo pubblicato su Nova24 del 16 luglio 2017