Telefónica y BigML crean preseries, una 'joint venture' para inversiones en 'startups'

VALENCIA. Telefónica Open Future_ y BigML han desarrollado una de las primeras plataformas automatizadas para predecir la probabilidad de que una startup sea  exitosa en su fase más temprana. Su primer cliente, el fondo de inversión Catalyst, utilizará la tecnología de Aprendizaje Automático (Machine Learning) de PreSeries para evaluar y seleccionar a las startups que incluirá en su cartera de empresas fintech.

Gracias al  Aprendizaje Automático se complementa el lado humano de la gestión de fondos, convirtiéndolo en un proceso altamente eficiente. Los algoritmos predictivos son capaces de generar una puntuación que los inversores podrán utilizar para calificar a las startups y decidir si las financian. De esta manera, la fiabilidad de los datos puede acabar con los prejuicios de los inversores en la selección de startups, reducir los gastos de administración y optimizar la monitorización y evaluación de las inversiones. Para más información sobre el funcionamiento, lea este blog post.

PreSeries, la joint venture que han creado BigML y Telefónica Open Future_, es la primera herramienta automatizada de inversiones tempranas construida sobre la plataforma de Aprendizaje Automático de BigML. Los datos, cada vez más numerosos, sobre empresas, personas, éxitos o cualquier contratiempo están a nuestro alcance, y la tecnología de Aprendizaje Automático de PreSeries los aprovecha para detectar patrones de comportamiento que ayudan a los inversores a: identificar potenciales inversiones, seguir el rendimiento de sus portafolios de inversión y ver el impacto potencial que tienen ciertas decisiones, como la ubicación geográfica de las startup o la contratación de nuevos perfiles para su equipo, entre otros.

PreSeries aceptará peticiones para su versión Beta a partir del 15 de marzo, después de la conferencia PAPIs Connect 2016 que se celebra en Valencia, donde tendrá lugar la primera batalla de startups de la historia en la que el ganador será elegido por un algoritmo, sin intervención humana, algo nunca visto hasta el momento. Para Ana Segurado, directora de Telefónica Open Future_, esta joint venture es igualmente beneficiosa para los emprendedores y para los inversores: “La inversiones tempranas son muy complicadas, e incluso las ideas más brillantes puede que no lleguen a nada debido a una mala ejecución de su plan de negocio.

En los últimos años hemos visto que alrededor del 80% de las startups que conocemos fracasan en los primeros cinco años de desarrollo. Con la implementación de esta innovadora y absolutamente necesaria tecnología podemos mitigar el riesgo involucrado en la inversión de nuevos negocios y ayudar a las startups a implementar mejores modelos de negocios para asegurar su futuro, lo que llevará a optimizar el entorno de los negocios en su totalidad con el ecosistema de innovación”. 

El fondo de inversiones Catalyst es un fondo de donaciones innovador, dirigido por BFA (Bankable Frontier Associates) y patrocinado por los consejeros de la filántropa institución Rockefeller, que despliega capital y servicios de asesoramiento a las startups prometedoras en el campo de  la inclusión financiera para que obtengan inversión. Apoyado por la fundación de Bill y Melinda Gates y JPMorgan Chase & Co., el fondo también cuenta con los inversores Accion, Omidyar Network, Gray Ghost Ventures y Quona Capital.

Este fondo se inició el pasado diciembre y estará activo hasta el final del 2018. La colaboración entre el fondo de inversiones Catalyst y BigML será formalmente anunciada en la conferencia PAPIs Connect (que se celebrará el 14 y 15 de Marzo en Valencia). Ambas partes continuarán explorando posibilidades para implementar la tecnología de PreSeries en otros proyectos de empresas fintech dirigidos por BFA junto con otros socios.

“Este enfoque podría provocar más inversiones en mercados que están mal atendidos por los fondos de capital riesgo. Gracias a la creciente adopción de smartphones, grandes cantidades de datos de usuarios están a nuestra disposición, y estos son muy valiosos para entender mejor a los consumidores que tienen bajos ingresos y poder así diseñar productos más apropiados para ellos”, destaca David Del Ser, Director de Prácticas Fintech en BFA. “Estamos empezando a aprender cómo liberar grandes cantidades de datos en la inclusión financiera y reconocer las implicaciones que tiene para el desarrollo económico.”