POS-KUPANG.COM - Stephanie Song, yang sebelumnya berada di tim pengembangan perusahaan dan ventura di Coinbase, sering merasa frustrasi dengan banyaknya tugas uji tuntas yang harus dia dan timnya selesaikan setiap hari.

“Para analis bekerja keras di tengah malam dengan bekerja ratusan jam untuk melakukan pekerjaan yang tidak ingin dilakukan oleh siapa pun,” kata Song kepada TechCrunch dalam sebuah wawancara email.

“Pada saat yang sama, dana menggunakan lebih sedikit modal dan mencari cara untuk membuat tim mereka lebih efisien sekaligus mengurangi biaya operasional.”

Terinspirasi untuk menemukan cara yang lebih baik, Song bekerja sama dengan Brian Fernandez dan Anand Chaturvedi, dua mantan rekan Coinbase, meluncurkan Dili (jangan bingung dengan ibu kota Timor Leste), sebuah platform yang berupaya mengotomatiskan uji tuntas investasi utama dan langkah-langkah manajemen portofolio untuk ekuitas swasta dan perusahaan VC menggunakan kecerdasan buatan (AI - Artificial Intelligence) .

Dili, lulusan Y Combinator, hingga saat ini telah mengumpulkan $3,6 juta pendanaan ventura dari para pendukung termasuk Allianz Strategic Investments, Rebel Fund, Singularity Capital, Corenest, Decacorn, Pioneer Fund, NVO Capital, Amino Capital, Rocketship VC, Hi2 Ventures, Gaingels dan Usaha Hiper.

“[AI] memengaruhi seluruh bagian dana investasi, mulai dari analis hingga mitra dan fungsi back-office,” kata Song.

“Para profesional di bidang investasi fund mencari keunggulan yang berbeda dalam pengambilan keputusan, dan kini dapat menggunakan kekayaan data mereka untuk menggabungkan pemahaman mereka mengenai kesepakatan dengan bagaimana kesepakatan tersebut dapat dimasukkan ke dalam pendanaan. Dili memiliki peluang unik untuk menjadi solusi pendanaan di tengah kondisi makro yang sulit.”

Song tidak salah mengenai dana yang mencari keuntungan – atau cara baru yang menjanjikan untuk memitigasi risiko investasi, dalam hal ini. Para VC dilaporkan memiliki $311 miliar uang tunai yang belum dibelanjakan, dan tahun lalu mereka mengumpulkan total dana terendah – $67 miliar – dalam tujuh tahun karena mereka semakin berhati-hati dalam melakukan usaha tahap awal.

Baca juga: Perbedaan Tafsir, Kesepakatan Batas Darat Indonesia Timor Leste di Naktuka Terhambat

Dili bukanlah negara pertama yang menerapkan AI dalam proses uji tuntas. Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2025, lebih dari 75 persen tinjauan eksekutif VC dan investor tahap awal akan diinformasikan menggunakan AI dan analisis data.

Beberapa startup dan petahana telah memanfaatkan AI untuk menuangkan dokumen keuangan dan sejumlah besar data untuk membuat perbandingan dan laporan pasar – termasuk Wokelo (yang pelanggannya adalah ekuitas swasta dan dana VC, seperti Dili), Ansarada, AlphaSense dan Thomson Reuters (melalui perusahaannya Clear Adverse Media unit - Hapus unit Media Merugikan).

Namun Song bersikeras bahwa Dili menggunakan teknologi yang “pertama dari jenisnya”.

“[Kami dapat] memberikan akurasi yang sangat tinggi pada tugas-tugas tertentu seperti mengambil metrik keuangan dari dokumen besar yang tidak terstruktur,” tambahnya.

“Kami telah membangun jalur pengindeksan dan pengambilan khusus yang disesuaikan dengan dokumen tertentu guna memberikan konteks berkualitas tinggi kepada model [AI kami].”

Dili memanfaatkan GenAI, khususnya model bahasa besar yang serupa dengan ChatGPT OpenAI, untuk menyederhanakan alur kerja investor.

Platform ini pertama-tama mengkatalogkan data keuangan historis dana dan keputusan investasi dalam basis pengetahuan, dan kemudian menerapkan model yang disebutkan di atas untuk mengotomatisasi tugas-tugas seperti penguraian database data perusahaan swasta, menangani daftar permintaan uji tuntas, dan menggali angka-angka yang kurang diketahui di seluruh web.

Dili baru-baru ini menambahkan dukungan untuk analisis pembanding otomatis dan tolok ukur industri pada simpanan kesepakatan suatu perusahaan. Setelah dana mengunggah data kesepakatannya, mereka dapat membandingkan peluang investasi historis dan terkini di satu tempat.

“Bayangkan bisa mendapatkan email berisi peluang investasi baru atau pembaruan portofolio perusahaan dan langsung memiliki platform yang menghasilkan tanda bahaya kesepakatan yang dihasilkan AI, analisis kompetitif, tolok ukur industri, dan ringkasan atau memo awal yang memanfaatkan pola investasi historis dana Anda,” kata Song.

Pertanyaannya adalah, apakah AI Dili – atau AI mana pun – dapat dipercaya dalam mengelola portofolio?

AI belum tentu dikenal selalu berpegang pada fakta. Fast Company menguji kemampuan ChatGPT untuk merangkum artikel dan menemukan bahwa model tersebut memiliki kecenderungan untuk melakukan kesalahan, mengabaikan bagian-bagiannya, dan langsung menciptakan detail yang tidak disebutkan dalam artikel yang diringkasnya.

Tidak sulit membayangkan bagaimana hal ini bisa menjadi masalah nyata dalam uji tuntas, yang mengutamakan akurasi.

AI juga dapat membawa prasangka ke dalam proses pengambilan keputusan. Dalam percobaan yang dilakukan oleh Harvard Business Review beberapa tahun lalu, sebuah algoritma yang dilatih untuk membuat rekomendasi investasi startup ditemukan memilih pengusaha kulit putih daripada pengusaha kulit berwarna dan lebih memilih berinvestasi di startup dengan pendiri laki-laki.

Hal ini karena data publik yang menjadi dasar pelatihan algoritme mencerminkan fakta bahwa lebih sedikit perempuan dan pendiri dari kelompok yang kurang terwakili cenderung dirugikan dalam proses pendanaan – dan pada akhirnya menghasilkan lebih sedikit modal ventura.

Selain itu, terdapat fakta bahwa beberapa perusahaan mungkin merasa tidak nyaman menjalankan data pribadi dan sensitif mereka melalui model pihak ketiga.

Dalam survei yang dilakukan oleh Bloomberg Law, 30 persen pengacara kesepakatan mengatakan mereka tidak akan mempertimbangkan penggunaan AI seperti yang ada saat ini pada setiap tahap proses uji tuntas, mengutip kekhawatiran termasuk melanggar perjanjian kerahasiaan yang terkait dengan kesepakatan dengan memasukkan informasi pihak ketiga ke dalam perangkat lunak AI.

Untuk mencoba menghilangkan semua ketakutan tersebut, Song mengatakan bahwa Dili terus menyempurnakan modelnya – yang sebagian besar merupakan model open source – untuk mengurangi kejadian halusinasi dan meningkatkan akurasi secara keseluruhan.

Dia juga menekankan bahwa data pelanggan pribadi tidak digunakan untuk melatih model-model Dili dan bahwa Dili berencana untuk menawarkan cara bagi dana untuk membuat model mereka sendiri yang dilatih pada data dana offline yang merupakan hak milik.

“Meskipun dana lindung nilai dan pasar publik telah banyak berinvestasi di bidang teknologi, data pasar swasta memiliki banyak potensi yang belum dimanfaatkan yang dapat dimanfaatkan oleh perusahaan-perusahaan di Dili,” kata Song.

Dili menjalankan uji coba awal tahun lalu dengan 400 analis dan pengguna dari berbagai jenis dana dan bank. Namun seiring dengan berkembangnya tim dan penambahan kemampuan baru, perusahaan rintisan ini berupaya memperluas jangkauannya ke aplikasi-aplikasi baru – yang pada akhirnya menjadi solusi “end-to-end” untuk uji tuntas investor dan manajemen portofolio, kata Song.

“Pada akhirnya kami yakin teknologi inti yang kami bangun ini dapat diterapkan pada seluruh bagian proses alokasi aset,” tambahnya.

(techcrunch.com)

Ikuti berita POS-KUPANG.COM di GOOGLE NEWS