Una ricerca che si aggiorna da sola. Un giudizio che non si delega.
L’automazione della ricerca per gli investimenti mantiene aggiornato un memo vivo durante l’avanzamento di un’opportunità, mentre le conclusioni umane restano chiaramente umane.
La situazione
Il fondo VC riceve candidature da startup in cerca di investimento. Raccogliere la candidatura non era mai stato il problema. Tutto ciò che veniva dopo, sì.
Gli analisti raccoglievano manualmente informazioni da pitch deck, siti aziendali, profili dei founder, riunioni, ricerche di mercato e discussioni interne, poi le inserivano nel formato di memo già usato dal fondo. Mentre un’opportunità avanzava nella pipeline, il quadro continuava a cambiare: nuove riunioni, nuove ricerche e nuove osservazioni del team d’investimento. Senza un sistema connesso, qualcuno doveva raccogliere tutto di nuovo, aggiornare il CRM, aggiornare il memo e verificare che la versione corrente riflettesse ciò che il team sapeva.
Il vincolo
Il sistema doveva automatizzare ricerca e documentazione senza automatizzare il giudizio d’investimento. Lasciare a un modello il compito di assemblare tutto il memo e chiedere poi alle persone di modificarlo avrebbe mescolato testo generato e testo umano. Una volta mescolati, nessuno può più distinguere l’uno dall’altro. Un memo di cui nessuno si fida è peggio di nessun memo.
Le sezioni scritte dalle persone vengono quindi archiviate separatamente da quelle generate. Gli agenti IA aggiornano la ricerca intorno a esse, ma non sovrascrivono mai la conclusione di un analista o un commento del comitato investimenti. Il lettore può sempre capire quali parti sono state ricercate, quali sintetizzate e quali rappresentano un giudizio.
Ogni modifica significativa è tracciabile: quando è cambiato il memo, quale nuova informazione ha causato il cambiamento e cosa diceva prima.
Il secondo vincolo era il costo. Eseguire da zero una ricerca approfondita assistita dall’IA per ogni azienda e in ogni fase è costoso e spesso ridondante quando molte informazioni non sono cambiate dall’ultimo aggiornamento. Il workflow doveva decidere con attenzione quali eventi attivano una nuova ricerca e quali fatti vengono salvati e riutilizzati.
Cosa abbiamo costruito
Abbiamo costruito un sistema di ricerca e memo attorno al deal flow esistente del fondo. Una startup invia sito, pitch deck e dati di base. Quando l’opportunità raggiunge la fase corretta, il sistema li espande in un profilo aziendale: legge e struttura il deck, fa ricerche sul sito, aggiunge i profili di founder e team quando disponibili e copre dinamiche del settore, concorrenti, stime e aspetti normativi. Lo screening delle sanzioni viene eseguito automaticamente in una fase successiva.
Tutto finisce nel formato di memo del fondo, non in uno nuovo.
Da quel momento il memo resta vivo. Le trascrizioni degli incontri tra fondo e startup vengono elaborate e aggiunte come contesto. Le nuove ricerche aggiornano solo le sezioni interessate. Analisti e membri del comitato investimenti scrivono i propri punti di vista in sezioni che il sistema non toccherà; l’aggiornamento successivo lavora intorno a esse.
Diagramma del processo
Stato attuale
Il sistema è live sull’intero deal flow del fondo.
Gli analisti dedicano il tempo a rivedere, mettere in discussione e registrare i propri giudizi, invece di raccogliere ripetutamente le stesse informazioni a ogni fase. Il record si arricchisce: il team può vedere non solo la visione attuale di un’azienda, ma anche come si è formata, cosa l’ha cambiata e quale conclusione ha raggiunto il comitato.
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