EQT Ventures是瑞典公司EQT Partners的風(fēng)險(xiǎn)投資子公司

時(shí)，蘭德格倫開始開發(fā)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的算法?，F(xiàn)在，這些算法將應(yīng)用商店下載、之前投資者信息、網(wǎng)站流量、創(chuàng)始人簡歷等數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。

但最初，在公司嘗試不同的數(shù)據(jù)混合和編寫算法的過程中，出現(xiàn)了相當(dāng)多的試驗(yàn)和錯(cuò)誤。這意味著要了解哪些問題是關(guān)于一家公司的最佳問題，以及哪些標(biāo)準(zhǔn)可能可靠地導(dǎo)致最佳優(yōu)先排序。

此外，開發(fā)Motherbrain意味著要重新考慮與公司日常工作流程相關(guān)的基本任務(wù)。EQT的30人團(tuán)隊(duì)最初依賴于第三方的消息、計(jì)劃和電子郵件應(yīng)用程序。該團(tuán)隊(duì)擁有一系列不連接的云服務(wù)，使得內(nèi)部數(shù)據(jù)分散在不同的豎井中。最終，蘭德格倫意識(shí)到Motherbrain錯(cuò)失了這個(gè)豐富的數(shù)據(jù)來源，于是開始重新架構(gòu)所有的通信和數(shù)據(jù)，讓它們通過人工智能平臺(tái)傳遞。

“或許更重要的是，它改變了我們與這個(gè)平臺(tái)的合作方式，以及我們的日常工作，”他說。“這被證明是極其重要的，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，我們已經(jīng)能夠使用人工智能來建立更好的預(yù)測模型。”

正如critical一直在創(chuàng)造一種內(nèi)部準(zhǔn)則，讓合作伙伴們以大大小小的方式遵循Motherbrain提出的建議。如果公司不根據(jù)這些人工智能方面的見解來決定與哪些公司對(duì)話，那么就沒有辦法測試它們是否有用或是否有待改進(jìn)。反過來，這些決定會(huì)反饋到平臺(tái)中，為it創(chuàng)造另一種學(xué)習(xí)方式。

蘭德格倫說:“要使用人工智能來訓(xùn)練這些模型，你必須有一個(gè)過程，讓人們按照機(jī)器的指令去做。”

到目前為止，最有用的功能是淘汰那些前景最差的初創(chuàng)公司。這樣，合伙人就可以解放出來，更有效地利用有限的時(shí)間，去做與創(chuàng)始人會(huì)面、分析產(chǎn)品以及其他形式的盡職調(diào)查等人為驅(qū)動(dòng)的工作。

不過，在準(zhǔn)備會(huì)議等任務(wù)上，Motherbrain也提供了實(shí)際幫助，它會(huì)生成通知，其中包括過去與某人互動(dòng)的總結(jié)。該系統(tǒng)還會(huì)不斷掃描外部資源，以找到與感興趣的公司或競爭對(duì)手有關(guān)的新聞。