심사는 투자 분야뿐만 아니라 비싸지만 발목을 죓는 사업입니다. 새 제품 출시나 제휴 탐색을 시도하는 기업에게도 적합한 데이터를 찾고 연구를 할 경우, 교묘한 결정을 내리기 위해 몇 주가 걸릴 수 있으며, 제 3 자 기관 및 컨설턴트가 개입될 경우 매우 비용 소모적이 될 수 있습니다.
Bridgetown Research라는 새로운 AI 스타트업은 AI 에이전트를 활용하여 심사에 필요한 대부분의 데이터 수집 및 연구 작업을 수행하고 비용을 줄일 수 있다고 주장합니다. 이 노력의 일환으로, 이 스타트업은 최근 Accel 및 Lightspeed가 공동으로 주도하는 1,900만 달러의 시리즈 A 라운드에서 자금을 조달했습니다.
2023년 12월에 전 McKinsey 직원이자 아마존 연구 과학자였던 CEO 하샤이 사하이가 공동창업한 Bridgetown Research는 정보를 수집하고, 해당 데이터를 요약하고 조각내어 쉽게 읽을 수 있는 형식으로 제시할 수 있는 세 가지 유형의 AI 에이전트를 구축했다고 주장합니다.
Bridgetown은 컨설턴트와 연구원들이 종종 통찰을 얻기 위해 사용하는 매우 네트워크를 활용하고 있습니다. 특정 회사나 부문에 대한 통찰을 제공할 수 있는 업계 전문가 네트워크와 파트너십을 맺은 후, 스타트업은 AI 음성 에이전트를 사용하여 전문가들과 인터뷰하여 해당 클라이언트가 필요로 하는 정보를 찾습니다.
인사이더들이 인간과 통화를 예약할 필요가 없기 때문에, 언제든지 로그인하여 대화를 할 수 있습니다. 고위 경영진 한 명이 아닌 중간 항 해커를 성대히 많이 이야기하면서 훨씬 더 높은 규모에서 많이 이야기할 수 있습니다.
Bridgetown의 두 번째 그룹의 에이전트는 큰 언어 모델과 클러스터링 및 회귀 도구를 사용하여 음성 에이전트가 수집한 데이터를 해석하고 이 정보를 다시 LLM에게 전달하여 답변을 요약합니다. 마지막으로, 세 번째 그룹의 에이전트는 소규모 언어 모델을 사용하여 해석을 발표와 같이 소화할 수 있는 형식으로 재현합니다.
이러한 에이전트를 사용하면 스타트업은 수백 명의 응답자로부터 입력을 받아 24시간 내에 초기 심사 분석을 생산할 수 있다고 합니다.
사하이는 클라이언트가 Bridgetown의 에이전트를 사용하여 데이터 및 인사이트를 직접 수집하거나 독립 컨설턴트나 소형 컨설팅 업체를 고용하여 McKinsey나 Bain과 같은 회사와 동등한 분석 품질을 얻을 수 있다고 말했습니다.
이것은 매우 매력적으로 들리지만, 대규모 언어 모델 및 이 모델 위에 구축된 AI 에이전트는 여전히 환각하기 쉽습니다 - 그들은 정보를 그냥 만들어 내는 경향이 있습니다. 그렇다면 투자자는 AI 에이전트가 재현한 연구를 믿을 수 있는 방법이 있을까요? 사하이는 이 스타트업이 '조정성과 감사성' 접근 방식으로 이 문제를 해결한다고 말했습니다.
그는 클라이언트가 데이터를 검토하고 에이전트가 결론에 도달하는 데 걸린 모든 단계를 추적할 수 있다고 설명했으며, 일반적인 '추론' AI 모델과 비슷합니다. 또한 음성 에이전트는 인터뷰한 전문가들과의 대화를 기록하여 정보를 수동으로 확인할 수 있습니다.
그는 AI 에이전트가 단일 데이터 소스에 의존하지 않는다고 덧붙였습니다. 대신, 그들은 다양한 소스에서 정보를 수집하고 큰 언어 모델을 사용하여 해석하고 그런 다음 데이터를 처리하기 위해 세밀히 조정된 모델을 사용합니다.
“우리가 이러한 접근방식을 이용한 것을 본 적이 없습니다,” 사하이는 말했습니다. “대부분의 플랫폼은 당신이 필요한 정보를 수집한 다음 그것을 대신 처리합니다.”
Bridgetown은 심사를 쉽게하는 이 기회에 도전하는 첫 번째 기업은 아닙니다 - 이미 Mako AI와 DiligentIQ와 같은 스타트업이 있습니다. 그러나 사하이는 다른 플랫폼이 충분히 완벽한 솔루션을 제공하지 않는다고 생각합니다.
Bridgetown Research는 영국에 두 명, 미국에 열두 명의 고객이 있습니다. 이들은 M&A 파이프라인을 처리하는 최고급 사모 펀드 및 벤처 캐피탈, 컨설팅 회사 및 대기업을 포함한다고 사하이는 말했습니다.
