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¿Cómo saber si triunfará una ‘startup’? Un algoritmo tiene la respuesta

¿Hay algún modo de adivinar si una startup o empresa tecnológica va a triunfar? Emprendedores, inversores, usuarios, periodistas… Todos quieren conocer esa especie de poción mágica, de fórmula secreta que consiga anticipar el éxito o el fracaso de una empresa. Y, como cabe esperar, ninguno de ellos la consigue.

Y es que al fijarnos en una startup podemos evaluar su idea, su mercado, su modelo de negocio, su crecimiento anual… Sin embargo, todos estos parámetros medianamente medibles pueden venirse abajo por una serie de intangibles: la perseverancia del emprendedor, su actitud ante los errores, la calidad de su equipo, las peleas entre socios, la irrupción de un gigante que destruya toda competencia…

¿Cómo predecir el éxito o el fracaso?

Entonces, ¿cómo analizar las posibilidades de éxito? La mayoría suelen hacer una mezcla de los parámetros tangibles e intangibles, que, combinados en una coctelera, consiguen hacer una aproximación del veredicto. Muchos, incluso, siguen considerando vital el perfil del emprendedor por encima de los parámetros que, aunque sean objetivos, puedan cambiar.

Pero en la era de los datos y de la información, cada vez son más los que deciden dejar a un lado las cuestiones intangibles y centrarse únicamente en aquello que se pueda medir de manera fiable. Se estarán dejando una parte muy importante de la fórmula, qué duda cabe, pero prefieren dejarse llevar por criterios medianamente objetivos.

Google y su algoritmo

Y si hablamos de medición de datos, el incuestionable rey mundial es Google, cuya capacidad de análisis de datos no escapa a los grandes fondos de inversión. Es por ello que el gigante tecnológico de Mountain View está preparando, según el Financial Times, una alianza estratégica y comercial con BlackRock, uno de los grupos financieros y de inversión más importantes del mundo.

Así pues, ambas firmas están negociando para que Google desarrolle una serie de herramientas y algoritmos que ayuden a BlackRock a saber la potencial rentabilidad de una compañía o activo antes de invertir en él.

Unos activos de 200 billones de dólares

No en vano, BlackRock gestiona unos activos cercanos a los 200 billones de dólares y tiene unos beneficios netos de más de 2 billones de dólares anuales. Dadas estas cifras, el análisis de los datos parece tornarse imprescindible a la hora de que la entidad luche por maximizar sus beneficios y los aciertos en todas sus inversiones.

Su alianza con Google busca echar a un lado los criterios subjetivos y analizar todos los parámetros objetivos para prever acontecimientos y resultados

Por ello, su alianza con Google busca precisamente eso: echar a un lado los posibles criterios subjetivos y analizar minuciosamente todos los parámetros objetivos y medianamente predecibles para prever acontecimientos y resultados. En otras palabras: para que cada vez haya más dinero en la caja.

El arma clave de Google: DeepMind

Para llevar a cabo su propósito, lo cierto es que Google cuenta con una de las mejores armas posibles. Se trata de DeepMind Technologies, una startup londinense de inteligencia artificial que en su corta vida (nació en 2011) había hecho todo tipo de desarrollos para gigantes tecnológicos como Facebook.

Y fue el año pasado, en 2014, cuando Google se gastó entre 400 y 500 millones de dólares para comprar esta empresa, que desarrolla unos algoritmos de aprendizaje con los que BlackRock lleva bastante tiempo queriendo contar.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Pero, ¿qué hace exactamente DeepMind? La compañía parte de un desarrollo de inteligencia artificial y neurociencia para analizar todo tipo de comportamientos medibles y, posteriormente, elaborar un algoritmo que pueda hacer pronósticos partiendo de la información que se tenga en el momento del análisis.

La compañía parte de un desarrollo de inteligencia artificial y neurociencia para analizar todo tipo de comportamientos medibles

Esto, aplicado al mundo de las startups, significa que DeepMind estudia todos los criterios objetivos y actuales de análisis de una compañía (facturación, beneficios, crecimiento, evolución de su sector…) y consigue elaborar un método de aprendizaje automático que ayude a pronosticar el exitoso (o no) futuro de dicha startup.

Y esa es precisamente la ayuda e inteligencia extra que quiere atesorar BlackRock, añadiendo el algoritmo de DeepMind a sus propios criterios de inversión en empresas.

Telefónica también trabaja con algoritmos

Pero este tipo de estrategias, a las que ha recurrido BlackRock, no sólo se dan en Estados Unidos ni en Silicon Valley: a lo largo de todo el mundo, son ya varios los grandes fondos de inversión que también están empezando a apostar por la inteligencia artificial a la hora de acertar en sus inversiones.

Y en España el mejor ejemplo es nada menos que Telefónica, que actualmente inyecta financiación en startups tecnológicas de todo el mundo a través de dos vehículos de inversión: Wayra y Telefónica Ventures.

Y ahora lo hace a través de BigML, una compañía que ofrece a la teleco española un servicio de predicción de resultados que consta de tres pasos principales. En primer lugar, la inserción de datos relevantes sobre la startup a evaluar. Y este es el punto más complicado, ya que la dificultad no reside tanto en la inserción de los datos cuanto en decidir cuáles son los relevantes y en qué grado lo son.

No obstante, el segundo paso del proceso es la ordenación de los patrones de datos, y es ahí donde BigML ayuda a su cliente a desestimar datos que le parezcan irrelevantes o a valorar más algunos que hayan quedado pendientes.

modelos-para-predecir-el-exito-de-una-startup

Será entonces cuando, metidos todos los ingredientes en la coctelera, BigML ejecute su último paso, la predicción de resultados, con la que pretenderá ayudar a Telefónica a la hora de evaluar si la startup que está analizando podrá ser una buena inversión.

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