適切なプロンプトと少しの時間があれば、AIスカウティング・プラットフォームは、豊富で詳細なリードのセットを作成し、手作業の時間を節約することができる。魅力は明らかだが、リスクは微妙だ。ギャップが生じる。不正確なデータが判断ミスを引き起こす。優先順位は、解決策の発見から、見落とされたもの、誤って伝えられたものの修正へとシフトする。
スカウティングとは、オプションをいち早く見つけることではない。チャンスを見つけ、石から宝石を見つけ出すシステムを構築することなのだ。
AIだけのスカウティングでは不十分な点
最近のプロジェクトを通じて、私たちは明らかな変化を目の当たりにしてきた。スカウティングのワークフローにAIを導入するチームは、より迅速で完全な結果を期待しているが、すぐに以下のような共通のギャップに悩まされる：
- 重要なデータや価値の高いターゲットを見逃す
AIは、アクセスしやすく、十分に説明されているものから情報を引き出す。最も関連性の高い新興企業や能力の多くは、標準的なデータセットや公開データセットでは見えないため、登場することはない。 - 意思決定に必要な比較や優先順位付けができない
アウトプットは、整合性のある測定基準なしに、企業を個別に説明する。一貫性のあるデータ、定義された基準、トレードオフを評価するフレームワークがなければ、どのオプションがベストかを判断する信頼できる方法はない。 - 不完全または信頼できない情報に頼る
公開データは部分的であることが多く、ギャップは推測値で埋められることがある。そのため、一見使い勝手の良さそうなアウトプットが作成されるが、意思決定をサポートするには力不足である。
yet2がスカウティングの成果を向上させる理由
私たちは、AIの紛れもない実力と、人間の専門家からしか生まれないシステムや洞察力とのバランスを重視したアプローチを構築してきました。
yet2独自のプラットフォームは、AIを使用して20年以上にわたって構築されたスカウティングデータベースを検索・ナビゲートし、スピードと構造化された有効なデータを組み合わせている。
- エコシステム全体で接続された5M以上のデータレイク
- yet2は、新興企業、CDMO、規制データ、資金源を1つのシステムに統合します。これにより、可視性が拡大し、その多くがすでに審査済みである、新興のソリューションや自明でないソリューションが含まれるようになります。 構造化されたスカウティング・プロセスの中で適用されるAI
- AIはデータセットを横断的に検索・接続し、関連性スコアリング、コンテキスト、数十のデータフィールドでフィルタリングを行い、yet2が関与しているクライアント固有の機能を幅広くカバーします。これにより、標準的なクエリでは表示されないダイナミックなソリューションが浮かび上がります。
- 意思決定のために構築された人間による検証と優先順位付け
エコシステムのシニア・スタートアップ・リーダーに直接働きかけることで、オンラインでは得られないデータを発見します。ソリューションは、当社独自の優先順位付けツールを使用して、並べて比較され、ランク付けされます。
シフトシフト？
スカウティングのAI化を検討しているチームのほとんどは、どれだけ時間と労力を節約できるかに注目している。より重要な問題は、次に何が起こるかだ。データが不完全で、比較対象が不明確で、優先順位が定まっていない場合、それを整理する責任はチームに戻ってくる。
勢いは減速し、リスクは増大する。コネクテッドデータ、AI、人間の検証を組み合わせた構造化されたアプローチは、結果を変える。どのオプションが行動する価値があり、なぜそうするのかを明確にする。
AIがスカウティングプロセスの一部になりつつあるのであれば、早い段階で構造を正しく理解することがすべての違いを生む：そうでなければ、スピードは上がっても間違った方向に進んでしまうかもしれない。
連絡先そうでなければ、速く進んでも間違った方向に進んでしまうかもしれません！
画像：OpenAI
