Come l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'industria del Venture Capital

Il venture capital è un settore che si basa sulle relazioni, sull'istinto e sull'apprendistato.

Ti sei unito a un'azienda, hai costruito il riconoscimento dei modelli leggendo 1.000 pitch deck e lentamente ti sei guadagnato il diritto di fare scommesse. Ma ora le cose sembrano diverse.

L'intelligenza artificiale è entrata a pieno titolo nel settore. Non solo come tesi di investimento, ma come infrastruttura. Sta cambiando il modo in cui vengono reperite le offerte, vengono prese le decisioni e persino chi impara il mestiere.

Mentre il denaro fluisce verso le startup di intelligenza artificiale, gli strumenti che queste startup creano stanno silenziosamente sostituendo il modo in cui operano le società di venture capital.

E il cambiamento non è sottile. È veloce, strutturale e sta rivoluzionando l'intero settore del VC.

I dati parlano forte e chiaro

Nel Q1 2025, OpenAI ha raccolto 40 miliardi di dollari. Quell'unico accordo ha trasformato un trimestre in calo in uno da record.

Senza di esso, i finanziamenti di rischio sarebbero diminuiti del 36% rispetto al trimestre precedente, secondo EY. Invece, il trimestre ha chiuso in rialzo del 28%.

Questo slancio è proseguito nel Q2. Secondo Crunchbase, nel primo semestre del 2025 sono stati raccolti più di 205 miliardi di dollari. Quasi la metà di questa cifra è andata alle startup di intelligenza artificiale.

I primi due round dell'anno sono stati entrambi accordi di intelligenza artificiale: OpenAI (40 miliardi di dollari) e Scale AI (14,3 miliardi di dollari). Safe Superintelligence e Thinking Machines Lab hanno raccolto 2 miliardi di dollari ciascuno.

Undici aziende da sole hanno assorbito 70 miliardi di dollari di finanziamenti, comprimendo il resto del mercato.

L'IT e l'intelligenza artificiale hanno dominato ogni metrica. Nel primo trimestre, il settore delle tecnologie dell'informazione ha rappresentato il 74% degli investimenti di VC.

Anche senza l'accordo di OpenAI, la categoria avrebbe comunque rivendicato più del 50%. La Bay Area, New York e Austin sono in testa per numero e volume di operazioni AI.

I dati mostrano chiaramente quanto l'intelligenza artificiale stia dominando i finanziamenti di venture capital.

Cosa succede quando l'intelligenza artificiale prende il controllo della pipeline?

L'intelligenza artificiale non riguarda solo i finanziamenti di venture capital. Sta anche influenzando il modo in cui il settore opera dall'interno.

Gli analisti junior nei fondi di VC passavano anni a sviluppare il riconoscimento dei modelli.

Hanno valutato i mazzi, raschiato i profili LinkedIn, letto le mappe di mercato e partecipato a infinite chiamate ai fondatori.

Non è stato affascinante, ma è stato l'apprendistato a trasformare gli stagisti in partner.

Ora, la maggior parte di questo lavoro può essere svolto più velocemente e meglio dall'intelligenza artificiale. Secondo quanto riferito, piattaforme come Harmonic, Affinity e Termina sono in grado di scansionare milioni di aziende e segnalare i valori anomali.

QuantumLight, un fondo da 250 milioni di dollari avviato dal fondatore di Revolut, utilizza un modello proprietario chiamato Aleph per identificare i fondatori che vale la pena sostenere. Nessuna squadra junior. Solo un motore.

Questo può essere positivo per la produttività, ma solleva alcune domande sulle prospettive a lungo termine del settore.

Se nessuno impara facendo, chi diventa la prossima generazione di leader di venture capital? Marc Andreessen afferma che l'impresa è ancora fondamentalmente umana per quanto riguarda il gusto, la fiducia e l'istinto. Ma se questi istinti non vengono mai allenati, quanto può durare quel vantaggio?

Sta emergendo un nuovo modello operativo di VC

L'intelligenza artificiale non sostituisce solo l'approvvigionamento. Sta trasformando ogni parte dello stack di venture capital.

Gli LLM ora scrivono memo, scansionano pitch deck ed estraggono dati di mercato in pochi secondi. I copiloti interni aiutano i medici di base a prepararsi per le chiamate dei fondatori, a rispondere alle domande sui LP e persino a modellare i dati finanziari.

Aziende come SignalFire, Tribe Capital e altre stanno spingendo ulteriormente questo obiettivo creando strumenti personalizzati che automatizzano la diligenza e segnalano tempestivamente i campanelli d'allarme.

Stime McKinsey L'intelligenza artificiale potrebbe ridurre i costi operativi del 25-40% nella gestione degli asset. Le società di venture capital, soprattutto quelle snelle, stanno già vedendo effetti simili.

Ma l'automazione non fa solo risparmiare tempo. Appiattisce il vantaggio. Se ogni azienda ha gli stessi strumenti, il vantaggio deriva dal modo in cui vengono utilizzati.

Alcune aziende stanno rispondendo riorganizzando tutto. Ciò significa consolidare le piattaforme di dati, riprogettare i flussi di lavoro e riqualificare i team. Il talento ingegneristico viene sostituito da ingegneri tempestivi e responsabili delle operazioni di intelligenza artificiale.

Le aziende più veloci si stanno organizzando intorno alle competenze invece che alle funzioni. Stanno trasformando l'intelligenza artificiale in infrastruttura.

Ma le uscite rapide comportano un compromesso

C'è un'altra forza che sta rimodellando il settore, una forza meno visibile ma altrettanto dirompente.

Le Big Tech stanno acquistando talenti nell'intelligenza artificiale prima che le startup raggiungano la maturità.

Meta ha recentemente assunto i fondatori della startup di programmazione Windsurf e ha pagato 2,4 miliardi di dollari per acquisire il team.

Gli investitori seed hanno ottenuto 50 volte. Gli investitori di serie B hanno ottenuto 4 volte. Sulla carta, si tratta di rendimenti solidi. Ma hanno un costo nascosto.

Quando i migliori fondatori se ne vanno presto, il rialzo è limitato. L'azienda da 10 miliardi di dollari non diventa mai 100 miliardi di dollari.

Questo sta accadendo sempre più spesso. Mentre le startup di intelligenza artificiale aumentano a valutazioni sempre più elevate, la matematica cambia.

Se un'azienda raccoglie 10 miliardi di dollari e vende a 10 miliardi di dollari, i fondatori possono andarsene con miliardi.

Gli investitori, a seconda dei termini, potrebbero non ottenere nulla oltre il loro capitale iniziale.

In un mercato in cui i bonus di fidelizzazione e le acquisizioni anticipate sono comuni, gli incentivi dei fondatori divergono dalle aspettative degli investitori.

Non si tratta solo di startup. Il Wall Street Journal ha riferito che quando Meta ha assunto Daniel Gross e Nat Friedman, i fondatori di NFDG, l'azienda ha chiuso.

I soci accomandanti sono stati pagati in anticipo, ma la promessa a lungo termine di sostenere il fondo successivo è scomparsa.

Cosa significa tutto questo

L'intelligenza artificiale sta rendendo il venture capital più veloce, più snello e più automatizzato. Ma sta anche svuotando le strutture che hanno dato all'industria la sua capacità di resistenza.

Meno assunzioni junior significa meno apprendisti. I fondatori se ne vanno prima. Gli affari vengono scelti dalle modelle, non dalle relazioni.

È efficiente, ma è anche fragile. L'attività di venture capital è stata costruita sulla fiducia a lungo termine, sulle esperienze condivise e sul giudizio umano.

Questi elementi non vengono visualizzati nei dati di addestramento.

L'industria si trova ora di fronte a una scelta. Alcune aziende diventeranno native dell'intelligenza artificiale, trattando l'impresa come una macchina di throughput.

Altri raddoppieranno il vantaggio umano, come le relazioni profonde, le chiamate di convinzione e il supporto pratico.

La maggior parte cercherà di fare entrambe le cose. Ma quelli che avranno successo saranno quelli che sceglieranno il loro modello deliberatamente. Non solo come tesi, ma come modo di lavorare.