Se le pidió a una computadora que predijera cuáles start-ups serán exitosas. Los resultados fueron impresionantes.

En 2009, Ira Sager de Businessweek magazine puso un reto para el CEO de Quid Al, Bob Goodson: programar una computadora para que que escogiera 50 compañías sin fama que estuvieran listas para cambiar el mundo.

El dominio de la selección de los “ganadores de Start-up” era -y en gran parte todavía lo es- dominado por una creencia sostenida por la industria de capital de riesgo de que las máquinas no juegan un rol en la identificación de ganadores. Irónicamente, en el mundo de la Industria de Capital de Riesgo, habiendo contribuído a la creación de la computación, es una de las últimas áreas de negocio que introducirán la computación a la toma de decisiones.

Casi ocho años después, la revista que volvió a revisar la lista para ver como “Goodson plus la máquina” había funcionado. El resultado sorprendió incluso a Goodson: Evernote, Spotify, Etsy, Zynga, Palantir, Cloudera, OPOWER — la lista continúa. La lista no sólo contenía los nombres altamente conocidos para el público y los líderes de la industria, pero también a los de alto rendimiento como Ibibo, la cual tenía ocho empleados en 2009 cuando fue seleccionada y ahora tiene ventas de $2 billones de dólares anuales como el mejor sitio de reservas de hotel en India. Veinte por ciento de las compañías escogidas han alcanzado las valuaciones del billón de dólares.

Para contextualizar estos resultados, Bloomberg Businessweek recurrió al “fondo de fondos” líder en Estados Unidos, que ha estado invirtiendo en fondos de Capital de Riesgo desde 1980 y tiene uno de los juegos de datos más completos disponibles en cuanto a desempeño de compañía y para benchmarking de portafolio de desempeño de Industria de Capital de Riesgo.

El “fondo de fondos” no fue nombrado en este artículo por cuestiones de obediencia, pero la investigación mostró que, si las 50 compañías hubieran estado en un portafolio de Capital de Riesgo, hubiera sido el segundo mejor fondo de todos los tiempos. Sólo un fondo ha escogido mejor. Hizo la mayoría de sus inversiones a finales de los 90’s y se montó a la burbuja del internet exitosamente. Por supuesto, en este portafolio hipotético, uno podría escoger a cualquier compañía, mientras que el Capital de Riesgo es necesario para competir con la inversión.
Recientemente, Bloomberg preguntó a Goodson que repitiera la hazaña. Aquí, tomaremos un vistazo profundo a la metodología detrás de la nueva lista, y también tendencias más amplias hechas para florecer en el mercado.

Primero, Goodson seleccionó 50,000 empresas privadas que habían recibido Capital de Riesgo o Deuda de Riesgo en los últimos tres años. La información recibida acerca de inversiones , inversionistas, localización y año de fundación llegó de S&P Capital IQ y Crunchbase y fue actual hasta Septiembre del 2016.

Goodson generó un mapa de red para mostrar dónde los emprendedores habían hecho inversiones, concentrándose en compañías tecnológicas fundadas durante los últimos 18 meses.

Simultáneamente, Goodson generó un mapa de apuestas de Capital de Riesgo observando todas las inversiones de los cinco mejores compañías de capital de riesgo de alto rendimiento en el mundo en los últimos dos años.

Juntos estos dos canales permitieron a Goodson destilar las áreas más prometedoras para inversión:

Realidad aumentada será más significante que la realidad virtual porque moldeará la manera en la que miramos e interactuamos con el mundo alrededor de nosotros.

Las tecnologías de mapeo y de reconocimiento de imagen serán desplegadas a través de la industria automotriz conforme los manufactureros tradicionales de autos se adaptan a los vehículos auto-tripulados.

Los problemas asociados con la seguridad online y la detección de fraude continuarán profundizándose, con mayores implicaciones para las empresas y el gobierno, y el comercio móvil y en línea.

La digitalización de la educación está ocurriendo a través de aplicaciones prácticas que se integran al sistema existente, incluyendo las aplicaciones de educación y entrenamiento así como los videojuegos

Los drones están ganando adopción en ambientes comerciales y compañías en el frente serán bien colocadas para expandirse a las aplicaciones de consumidores en el futuro.

La casa inteligente se está desarrollando a través de un rango de productos costeables para consumidor incluyendo altavoces de bombilla, iluminación inteligente, sensores flexibles de seguridad y sensores de jardín.

Conforme la computación se integra más a la experiencia humana, nuevas aplicaciones para los sensores inteligentes son posibles, incluyendo el análisis de sudor, auriculares, autenticación de ojos y hologramas.

Continúan habiendo más oportunidades de mercado en el e-commerce conforme la moda se vuelve más móvil y social.

La Inteligencia Artificial está apoyando gran eficiencia en el conocimiento de trabajo, el cual involucra manejar datos o información, incluyendo bots dentro de ventas y marketing.

La tecnología espacial continúa avanzando a áreas como el satélite espacial para propulsión y para minería.

Goodson entonces redujo la lista, dando preferencia a las compañías con estas características: al menos dos vueltas (rounds) de fondeo; menos días entre las vueltas; menos días desde la última vuelta; y pocos fundadores que habían trabajado juntos antes ahora trayendo a un tercer compañero de fuera.

Ya que Bloomberg estaba buscando compañías que el público desconociera, Goodson refinó la lista para no incluir compañías fundadas antes del 2011 (de hecho, 12 fueron fundadas entre el 2015 y 2016). La mayoría ha juntado relativamente pequeñas cantidades de fondos de Capital de Riesgo, con 31 compañías juntando menos de 10 millones de dólares.

Bloomberg también pidió que Goodson excluyera a Biotech.

La lista completa

Debajo, la lista completa publicada por Bloomberg, traducida al español. Las cantidades están en dólares.




La lista da unos detalles interesantes. Por ejemplo, los inversionistas en EyeVerify incluyen a Sprint y Wells Fargo, que participan en un round de 6 millones de dólares, sugiriendo que la autentificación de ojos es ahora de gran interés tanto para empresas de telecomunicaciones como bancos. En cuanto fue escogido por Goodson, EyeVerify fue adquirido por 100 millones de dólares por la subdivisión de pagos de la tienda en línea “Alibaba”, Ant Financial, para incrementar la confianza del usuario y la seguridad en transacciones financieras.

BlueLine Grid — con 6 millones juntados — es apoyado por Motorola e In-Q-Tel, lo cual sugiere que con su solución de celulares seguros está siendo adoptada por las agencias del gobierno de los Estados Unidos ya que In-Q-Tel sólo invierte con una agencia de patrocinio asociada.


Reddy, S. (21 de julio, 2017). A computer was asked to predict which start-ups would be successful. The results were astonishing. [Blog.] Recuperado de: https://www.weforum.org/agenda/2017/07/computer-ai-machine-learning-predict-the-success-of-startups/

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