Hazte a un lado, TAM. Hay una nueva métrica esencial en la ciudad.

A lo largo de los años, revisé miles de puntos de datos de empresas SaaS en crecimiento e identifiqué indicadores de crecimiento. más allá de los “puntos destacados” que la mayoría de las empresas de capital de riesgo analizan, y los que son más relevantes para el escrupuloso entorno de financiación actual. La previsibilidad de la viabilidad y el éxito de una startup va más allá del mercado total direccionable (TAM), mucho más profundo.

En el apogeo del crecimiento respaldado por capital de riesgo, las nuevas empresas tenían que fijar sólo dos métricas clave para asegurar la financiación: TAM y crecimiento de los ingresos; cuanto más grande, mejor. Pero la crisis de principios de 2022 puso en primer plano otra prioridad: el crecimiento sostenible.

Es complicado porque no es una métrica única, es más bien un movimiento.

En muchos sentidos, el crecimiento sostenible se ve diferente entre industrias y productos, pero para la empresa SaaS promedio, está respaldado por un concepto central: la escalabilidad del producto. En SaaS, la escalabilidad se mide a través de varias métricas, incluido ARR (ingresos recurrentes anuales) por empleado, R40 (Regla de 40) y más. Hablaremos de eso pronto.

Primero, aquí es donde nos tomamos un momento para reconocer que hay excepciones a cada regla. Piense en tecnologías revolucionarias en las que los inversores en acciones todavía permiten que se quemen cantidades astronómicas de efectivo sin un camino claro hacia la rentabilidad. Hoy nos centramos en métricas y entornos empresariales que se aplican a la mayoría de las empresas SaaS, no a los casos atípicos.

Puntos de referencia de rendimiento básicos para una mayor financiación

La escalabilidad y la economía unitaria de SaaS hacen que la industria sea atractiva para los inversores de capital de riesgo. Sin embargo, la mentalidad de “crecimiento a toda costa” y el agotamiento de los canales de marketing B2B han puesto a prueba la convicción de los inversores de que las nuevas empresas tienen lo necesario para alcanzar la rentabilidad y el éxito a gran escala.

Los márgenes bruto y neto son excelentes métricas para realizar un seguimiento. Aún así, los inversores ahora están analizando la letra pequeña de estas economías unitarias y los índices relacionados con la eficiencia de GTM (salida al mercado), un aspecto esencial de la diligencia debida.

Si busca recaudar fondos en 2024, es importante conocer las métricas que están evaluando los inversores. Estos son los esenciales:

• ARR por empleado: Esto proporciona una imagen clara de la eficiencia del negocio y el impacto de cada nuevo empleado, lo que se vuelve particularmente importante una vez que el equipo de GTM comienza a escalar. Aquí es donde la automatización de tareas específicas con IA puede dar sus frutos. Historias de éxito como la de Ramp, que alcanzó +$100 millones de ARR con solo 50 empleados, muestran las posibilidades y el alto listón para las empresas SaaS.
• R40: La Regla de los 40 es un predictor principal del éxito y la capacidad de aumentar. Si bien muchas startups de nuestra cartera han experimentado una disminución en la velocidad de crecimiento durante los últimos 12 meses, la mayoría también ha visto una mejora en la eficiencia y los márgenes. R40 (la idea de que las startups de mayor rendimiento tienen márgenes de beneficio y tasas de crecimiento (beneficio + crecimiento) que suman más del 40%) es una excelente manera de visualizar esas ganancias.

Si bien las redes sociales tienen sus ventajas, también pueden ser un páramo tóxico plagado de comentarios de odio, estándares corporales poco realistas, estafadores y robots de spam. A medida que esta toxicidad continúa infestando el panorama digital, surgen nuevas plataformas sociales decididas a remediar nuestro distorsionado mundo en línea.

Daylyy es una aplicación social para compartir fotos donde solo puedes tomar fotos en tiempo real, lo que te impide cargar fotos filtradas y aumentadas desde el carrete de tu cámara. Esto no solo te quita la presión de publicar una imagen y un título perfectamente elaborados, sino que también te permite ser tú mismo.

“[Daylyy] es un fiel reflejo de la vida diaria de todos”, dijo a TechCrunch el cofundador y director ejecutivo Austin Anderson. “Es una aplicación de redes sociales en tiempo real. Nunca habrá filtros y no verás ninguna carga. Tampoco verá cosas como métricas o números personalizados. Y, lo más importante, ningún algoritmo”.

En otras aplicaciones (BeReal, Minutiae, Locket y LiveIn) se comparten fotos diarias sin filtros; sin embargo, Anderson sostiene que los rivales de Daylyy utilizan funciones «efectivas».

«Vimos que la gente acudía en masa a BeReal porque era auténtico, pero los juegos desaparecen rápidamente», dijo. BeReal afirma tener 25 millones de usuarios activos diarios, pero los informes sugieren que su tiempo de protagonismo se ha acabado. Incluso TikTok intentó imitar a BeReal con TikTok Now; sin embargo, menos de un año después, la aplicación decidió cerrar la función.

Además, Daylyy no publica sus comentarios para que otros los vean. En su lugar, debes enviar un mensaje directo a un seguidor mutuo, fomentando una conexión más personal con él. La privacidad en las redes sociales se ha vuelto más popular a lo largo de los años, y el director de Instagram, Adam Mosseri, admitió que los usuarios jóvenes pasan más tiempo en mensajes directos y chats grupales.

Tampoco puedes ver a cuántas personas les gusta una publicación en Daylyy, que es otra razón por la que muchos de nosotros hemos evitado publicar contenido en línea con regularidad. Con Daylyy, no hay más presión para actuar.

“Al hablar con muchos de nuestros usuarios, a menudo escuchamos que hay muchos temores al publicar en Instagram; hay miedo a ser juzgado, sentir que tu vida no merece la pena publicarla”, añadió Anderson. “Nada de eso existe en la comunidad Daylyy. Parte del efecto Daylyy es darte cuenta de que puedes publicar lo que te haga feliz, en cualquier momento: ¡la opinión de nadie más importa!

Lanzada en 2022, la startup ahora cuenta con más de 47.000 usuarios en más de 100 países, lo que enfatiza la demanda de una alternativa a las plataformas de redes sociales tradicionales.

«Para finales del cuarto trimestre de este año, confiamos en que superaremos los 50.000», nos dijo Anderson.

Con la esperanza de impulsar un mayor crecimiento, Daylyy recientemente incorporó a su nuevo miembro del equipo: Brendan van der Vossen, el nuevo jefe de crecimiento y ex ejecutivo de VSCO.

«Es emocionante trabajar en las redes sociales de manera positiva», dijo van der Vossen en un comunicado. “Con experiencia en el desarrollo de aplicaciones de redes sociales alternativas como VSCO, estoy encantado de trabajar en una aplicación que trae las redes sociales a una nueva luz para la Generación Z. Me sorprendió [Anderson’s] visión de cómo podrían ser las redes sociales auténticas, y me encanta trabajar con fundadores que tienen esa gran visión”.

Actualmente, Daylyy no genera ingresos, pero tiene un interesante plan de monetización en torno a los anuncios.

«Cuando llegamos a una determinada marca de usuario, mostrar anuncios es la principal forma de lograr la monetización», dijo Anderson, lo que refleja los movimientos realizados por Instagram y TikTok. “[However], la visión de los anuncios es la misma que la de la gente de Daylyy: lo que ves es lo que obtienes”. Explicó que las empresas que se anuncian en la plataforma deben tomar una fotografía de su producto en tiempo real para estar en «el mismo campo de juego que todos los demás» y, con suerte, permitirá a Daylyy mantener la confianza de sus usuarios en la aplicación.

Nos sorprendería que las grandes marcas, especialmente las que retocan sus modelos con Photoshop, se subieran al tren de la autenticidad. Aún así, si Daylyy pudiera convencer a las empresas de que quitaran la fachada, sin duda sería notable.

Por supuesto, hay marcas que podrían encajar en este enfoque sincero de los anuncios, incluidas marcas de moda como Aerie y Asos, que se comprometen a no retocar sus modelos. Anderson también usó a Lush como ejemplo; La empresa de cuidado corporal abandonó las redes sociales en 2021 porque cree que plataformas como Instagram y Facebook no brindan un entorno seguro para los usuarios.

“Hemos estado contactando a [Lush] una tonelada, y obviamente sería enorme incorporarlos”, dijo. Sin embargo, Anderson dejó en claro que Daylyy no está en conversaciones activas con la empresa.

Daylyy se puede descargar gratis en App Store y Google Play Store.

California está preparada aprobar la primera legislación del país que tiene como objetivo aumentar la diversidad en el capital de riesgo.

La SB 54 fue aprobada por el Senado estatal con una votación de 32-8; a continuación, irá al escritorio del gobernador Gavin Newsom. El proyecto de ley exige que las empresas de capital de riesgo que operan en California informen al estado sobre el desglose de la diversidad de los fundadores que financian; esto incluye informes sobre el género, origen étnico y racial de los fundadores, además de la cantidad en dólares que se les entregó.

La senadora Nancy Skinner, patrocinadora del proyecto de ley, dijo a TechCrunch+ que es muy optimista de que Newsom firme el proyecto de ley.

«Es posible que las empresas de capital riesgo no sean conscientes de que su tasa de inversión es tan baja», dijo a TechCrunch+. “Así que, con suerte, esta divulgación, esta transparencia, los impulsará a hacerlo mejor”.

Los partidarios del proyecto de ley lo ven como un gran paso hacia una mayor transparencia en la industria del capital de riesgo, donde menos del 3% de todo el capital se asigna a mujeres y fundadores negros. La SB 54 también requeriría que las empresas recopilen y divulguen al público sus datos sobre diversidad. Actualmente es difícil rastrear con precisión a dónde va la financiación de riesgo porque la industria es opaca a la hora de asignar fondos. Además de la recaudación, el proyecto de ley propone que el Departamento de Derechos Civiles del estado investigue a quienes violen los términos del proyecto de ley, y las empresas que no informen pueden enfrentar una sanción que decidirán los tribunales.

La fundadora y activista tecnológica Allison Byers, quien ayudó a idear y redactar la SB 54, dijo que proyectos de ley como este tienen precedencia en California, señalando la SB 826, que exigía una mayor paridad de género en las juntas directivas de las empresas públicas. Ese requisito ayudó a aumentar el número de mujeres en las juntas directivas e influyó en que las corporaciones hicieran lo mismo. (Esta ley fue anulada por un juez que dictaminó que violaba la cláusula de protección igualitaria del estado, al considerarla innecesaria. El estado busca apelar).

“La financiación está cayendo en picada. No sólo es malo, es aplastante”, dijo Byers a TechCrunch+ sobre la lamentable cantidad asignada a mujeres y fundadores negros. «Sabemos que este tipo de proyecto de ley puede marcar una diferencia mensurable».

Sin embargo, no todo el mundo es fanático del SB 54. TechCrunch+ revisó cartas que la Asociación Nacional de Capital Riesgo y TechNet escribieron a los patrocinadores del proyecto de ley la semana pasada oponiéndose a la SB 54.

El producto convencional la sabiduría de la gestión sugiere que una de las responsabilidades de un líder de producto es rastrear y optimizar las métricas, medidas cuantitativas que reflejan cómo las personas se benefician de una solución específica. Cualquiera que haya leído libros de gestión de productos, asistido a talleres o simplemente pasado por una entrevista, sabe que lo que no se mide no se puede gestionar.

Sin embargo, la práctica de la gestión de productos es mucho más matizada. El contexto importa mucho, y las realidades de las diferentes organizaciones, geografías, culturas y segmentos de mercado influyen en gran medida en lo que se puede medir y qué acciones se pueden tomar en función de estas observaciones. En este artículo, analizo la gestión de productos de ciberseguridad y cómo los líderes de productos de métricas se sienten tentados a rastrear e informar pueden no ser lo que parecen.

Precisión de detección

Aunque no todos los productos de ciberseguridad están diseñados para generar algún tipo de detecciones, muchos lo hacen. La precisión de la detección es una métrica que se aplica a las herramientas de seguridad que activan alertas que notifican a los usuarios que se ha detectado un comportamiento específico.

Dos tipos de métricas son útiles para realizar un seguimiento en el contexto de la precisión de la detección:

• Falsos positivos (una falsa alarma, cuando la herramienta activa una detección de comportamiento normal).
• Falsos negativos (un ataque fallido, cuando la herramienta identifica erróneamente un ataque como un comportamiento normal y no activa una detección).

Los proveedores de seguridad se enfrentan a un desafío serio, y me atrevo a decir, imposible de ganar: cómo reducir la cantidad de falsos positivos y falsos negativos y acercarlos lo más posible a cero.

La razón por la que es imposible lograr esto es que el entorno de cada cliente es único y la aplicación de una lógica de detección genérica en todas las organizaciones conducirá inevitablemente a brechas en la cobertura de seguridad.

Los líderes de productos deben tener en cuenta que los falsos positivos hacen que sea más probable que se pase por alto una detección crítica real, mientras que los falsos negativos significan que el producto no está haciendo el trabajo para el que se compró la herramienta.

Tasa de conversión

La tasa de conversión es una de las empresas de métricas más importantes y, posteriormente, los equipos de productos, obsesionados. Esta métrica rastrea el porcentaje de todos los usuarios o visitantes que realizan una acción deseada.

Quién es el propietario de las conversiones en la organización dependerá de quién pueda influir en el resultado. Por ejemplo:

• Si el producto está completamente orientado a las ventas y si el trato se cierra está en manos de las ventas, entonces la conversión es propiedad de las ventas.
• Si el producto está completamente dirigido por el producto y si un usuario gratuito se convierte en un cliente de pago está en manos del producto, entonces la conversión es propiedad de los equipos de marketing y producto (el marketing es el propietario del registro en el sitio web, el producto es el propietario de la conversión en la aplicación). ).

es una perenne pregunta para las empresas emergentes en etapa inicial: ¿Cómo se encuentra el ajuste del producto al mercado (PMF)? ¿Qué hace para asegurarse de que su idea tome una forma que satisfaga algún tipo de demanda en su mercado objetivo? ¿Cómo consigues que tu idea resuene en el mundo?

En el evento Early Stage de TechCrunch hace un par de semanas en Boston, David Thacker, socio general de Greylock, aconsejó a las nuevas empresas que lo mantengan simple: enfoque, ajuste y adaptación.

La definición de PMF es, en su mayor parte, subjetiva, pero Thacker busca algo más tangible.

“No significa que haya lanzado un producto y lo haya escalado a millones de clientes y usuarios”, dijo. “Lo que estoy buscando es alguna apariencia de que lo que has construido está resonando con un conjunto de clientes”.

Esta métrica puede variar según la etapa, pero la Serie A y en adelante es cuando se vuelve crítico para una empresa tener PMF. En esa etapa, dijo Thacker, los inversionistas quieren ver una escala moderada de uso por parte del consumidor, y cuando una empresa busca una ronda de Serie B, es mejor comenzar a pensar en el tamaño total del mercado direccionable (TAM) y dónde se encuentra su producto en relación con él.

“Es posible que haya encontrado que el mercado de productos encaja con un segmento de audiencia, pero ¿qué tan grande es esa audiencia? ¿Qué tan lucrativo será eso cuando se expanda? Esas son las cosas en las que empezamos a pensar”, dijo, instando a los fundadores a determinar el PMF de su empresa con una métrica que se alinee con los valores de la empresa.

Celebré el cumpleaños de un amigo con un grupo grande hace unos días y me di cuenta de lo difícil que es saber quién no puede llevar una melodía cuando toda la sala está cantando la misma canción.

Lo mismo es cierto para las nuevas empresas de SaaS B2B: debido a que muchas generalmente se enfocan en las proporciones LTV:CAC, puede ser una buena manera de ocultar las métricas débiles.

Dividir el valor de por vida del cliente por el costo de adquisición del cliente ofrece información útil, pero ¿qué tan precisos son sus datos de retención históricos y cuánto ha recopilado?

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“Hoy en día, los inversionistas se enfocan en otras métricas de eficiencia que pintan una imagen más confiable y completa de la eficiencia del capital de la startup, y usted también debería hacerlo”, dice Igor Shaverskyi, socio de la firma de capital de riesgo Waveup.

En esta columna de TC+, ofrece una fórmula y puntos de referencia para calcular “cuánto tiempo tardarán en amortizarse los costes de adquisición de clientes”.

Ahora que los capitalistas de riesgo se están inclinando más hacia la diligencia debida, reducir el CAC Payback y prestar «especial atención» a cómo funciona la Regla de los 40 es una prueba de que su equipo sabe cómo moverse direccionalmente. A los inversores les encanta eso.

“Según mi experiencia, algunas empresas pueden llegar a un buen lugar en dos trimestres, pero en promedio, se tarda alrededor de un año”, escribe Shaverskyi. “Todo depende de la gravedad de su situación”.

Gracias por leer,

walter thompson
Gerente editorial, TechCrunch+
@tuprotagonista

Cómo usamos personas basadas en datos para mejorar radicalmente la experiencia del cliente

Constantemente me sorprende la cantidad de startups que hacen no desarrollar personajes de clientes.

En lugar de extraer información de las interacciones de los usuarios para crear avatares que representen a los clientes reales, muchos equipos sustituirán su propio juicio y conjeturas sobre lo que les gusta y lo que no les gusta a las personas.

El vicepresidente de producto de Impartner, Gary Sabin, dice que su empresa «se sumergió en los números» y «observó 250 puntos de datos» para desarrollar «servicios basados ​​en personas en implementación, atención al cliente y éxito del cliente».

Después de un año, la empresa generó índices de satisfacción del cliente y puntajes NPS más altos. “Estas personas trabajan para nosotros”, dice Sabin. “Los datos de sus clientes pueden llevarlo a crear las personas que más importan en su base de clientes”.

A veces necesitas cortar los lazos escolares de tu startup

Teniendo en cuenta cuántas nuevas empresas surgen de colegios y universidades, tiene sentido que tantos académicos terminen en C-suites. Pero, ¿es eso necesariamente algo bueno?

La semana pasada, en TechCrunch Early Stage, el editor de hardware Brian Heater habló con el socio general de SOSV, Pae Wu, sobre la asociación con equipos que incluyen profesores y estudiantes.

“Hay algunos sectores en los que puede funcionar muy bien tener miembros de su equipo fundador que permanezcan en la academia”, dijo Wu.

“Vemos esto todo el tiempo en la biotecnología y la industria farmacéutica tradicionales. Pero en otro tipo de situaciones, puede convertirse, francamente, en un lastre para la empresa y problemático para los fundadores que trabajan a tiempo completo”.

Pregúntele a Sophie: Mi STEM OPT vence en 30 días, ¿cuáles son mis opciones?

Querida Sophie,

Mi STEM OPT vence en un mes y mi empresa no me registró en la lotería H-1B de este año.

No estoy seguro de qué opciones tengo ahora. ¡Ayuda!

— Sin dormir en Silicon Valley

Cómo las startups pueden producir contenido social que realmente resuene

Hay algo doloroso en ver a una empresa publicar algo insulso en las redes sociales en un intento de volverse viral o subirse a una tendencia. Siempre me da un espeluznante, «¿cómo están, compañeros niños?» onda.

Rebecca Szkutak habló con Rashad Assir (jefe de contenido) y Josh Machiz (socio) de Redpoint Ventures la semana pasada para conocer sus opiniones sobre cómo las marcas jóvenes pueden proyectar autenticidad.

“Lo que realmente hemos aprendido aquí es que es mucho mejor sacarlo por la puerta, enviarlo (similar a una startup) y realmente solo ver si está funcionando, porque si tienes la inclinación de que está funcionando, entonces puedes invertir más en él”, dijo Machiz.

Los inversores desean podría pronosticar el futuro y disminuir la incertidumbre sobre cómo crecerá un negocio. La retención de suscriptores en el plan anual está directamente relacionada con el valor del producto. Sin embargo, viene con un retraso significativo, por ejemplo, un plan anual solo es observable un año después de que el cliente se inscribió.

Por lo tanto, los mejores predictores para volver a suscribirse son las tasas de participación actuales de sus suscriptores existentes. Veamos qué métricas de compromiso ganan el interés más significativo de los inversores.

Compromiso durante largos períodos al final de una suscripción

Hay muchas métricas de compromiso para mirar. Lo más importante es cómo interactúan sus suscriptores con la funcionalidad principal de la aplicación durante períodos más largos, específicamente más cerca del final de su suscripción. Si lo están usando activamente, esto indica que están obteniendo el valor esperado (o con suerte incluso más allá de lo esperado) del producto, lo que aumenta la probabilidad de que lo renueven por otro año. La métrica obvia para revisar es la frecuencia con la que su usuario abre la aplicación hacia el final del período en cuestión.

Para un análisis más profundo, observe el uso de la funcionalidad principal de la aplicación durante estos períodos. El análisis del compromiso de la cohorte es útil aquí; puede ver qué porcentaje de usuarios que comenzaron a usar su aplicación hace 12 meses todavía la abren y usan la funcionalidad principal tres, seis, nueve y 12 meses después del primer uso. Cuando ve, por ejemplo, una tasa de abandono del 60% en el tercer mes después de instalarlo, la cohorte obviamente no tendrá muchas posibilidades de lograr que más del 40% de sus clientes se vuelvan a suscribir en nueve meses porque es muy probable que tengan canceló su suscripción anual en estos primeros tres meses. En esta situación es cuando entra en juego la relación directa entre engagement y retención.

Frecuencia de las interacciones con las funciones principales de la aplicación

Para presentar un argumento sólido con respecto al valor que los clientes obtienen del producto, los inversores quieren ver cuántas interacciones de la funcionalidad principal de la aplicación ocurren en promedio durante la vida de la cohorte de suscriptores respectivos. Por ejemplo, las interacciones más allá de simplemente abrir su aplicación significan que los suscriptores buscan valor de manera consciente. Cada startup debe definir sus «compromisos clave» y ayudar a los usuarios guiándolos hacia esta actividad central dentro del producto.

Un taxi robótico me llevó a casa hace unas noches y estuvo bien.

Mientras me llevaba a través del Golden Gate Park a una velocidad constante de 23 millas por hora (disminuyendo la velocidad a 6 mph por cada bache), me sentí como un paquete de información que se entrega a través de una red.

Desde nuestra última encuesta de inversionistas en robótica en febrero de 2020, Figure emergió del sigilo con su robot humanoide bípedo, y Atlas de Boston Dynamics se convirtió en un experto en parkour.

Los tractores autónomos, los semirremolques y los robots de reposición de almacenes han pasado del concepto a la realidad. ¿Es la robótica la corriente principal ahora?

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«El tiempo intermedio podría decirse que ha sido el año más importante para el sector», escribe el editor de hardware Brian Heater, quien preguntó a 13 inversores sobre varios temas, incluida la robótica como servicio, los productos de consumo emergentes y el papel que podría desempeñar. para abordar el cambio climático:

• Milo Werner, socio general, The Engine
• Abe Murray, socio gerente, Alley Robotics Ventures
• Kelly Chen, socia, DCVC
• Neel Mehta, inversor de riesgo, G2 Ventures
• Oliver Keown, director gerente, Intuitive Ventures
• Rohit Sharma, socio, True Ventures
• Helen Greiner, asesora, Cybernetix Ventures
• Kira Noodleman, socia, Bee Ventures
• Dayna Grayson, cofundadora y socia general, Construct Capital
• Paul Willard, socio, Grep
• Cyril Ebersweiler, socio general, SOSV
• Claire Delaunay, inversora privada
• Peter Barrett, cofundador y socio general, Playground Global

¡Muchas gracias por leer TC+ esta semana!

walter thompson
Gerente editorial, TechCrunch+
@tuprotagonista

¡Vota por TechCrunch en los Webby Awards!

Dos podcasts de TechCrunch, Chain Reaction y Found, han sido nominados a los Webby Awards en la categoría de Mejor Podcast de Tecnología.

¡Emite tu voto antes del jueves 20 de abril!

4 métricas de participación de SaaS que atraen a los inversores

El rendimiento pasado no siempre predice los resultados futuros, pero es el mejor lugar para encontrar estadísticas de retención de clientes que atraigan a los inversores.

Según Oleksandr Yaroshenko, jefe de inversiones y estrategia de la startup de edtech Headway, las tasas de participación de los clientes existentes son «los mejores predictores para la renovación de la suscripción».

En esta publicación, explora la estrategia de gamificación y comparte ideas para crear una «cohorte dorada» que represente a su público objetivo.

Pregúntele a Sophie: ¿Cuántas tarjetas verdes de empleo están disponibles cada año?

Querida Sophie,

Estoy tratando de averiguar cuánto tiempo tengo que esperar para obtener una tarjeta verde.

Tengo dos preguntas para usted: ¿Cuántas tarjetas verdes de empleo en cada categoría están disponibles cada año? ¿Cómo le doy sentido al Boletín de Visas?

— En espera en San José

Los rastreadores del mercado secundario están iluminando un entorno de negociación tradicionalmente oscuro

Las valoraciones de las empresas emergentes han bajado, pero ¿cuánto?

En lugar de esperar a que los fundadores lancen sus próximas rondas de recaudación de fondos, los jugadores inteligentes observan los mercados secundarios, «donde los inversores pueden comprar y vender participaciones existentes en una startup o fondo», informa Rebecca Szkutak.

“Tradicionalmente, estos acuerdos eran más difíciles de rastrear que los principales acuerdos de capital de riesgo, ya que generalmente no se anuncian, pero una nueva flota de nuevas empresas los está destacando”, como Caplight, Notice, Birel y Hive Markets.

“Estaba tan horrorizado por lo fragmentados y reventados que estaban los datos, incluso como corredor que estaba activo todos los días”, dijo el fundador de Notice, Tyson Hendricksen. “Fue muy difícil entender lo que estaba pasando”.

Los capitalistas de riesgo siguen pensando que el software de trabajo es una buena inversión

A medida que los empleadores y los trabajadores se enfrentan a la nueva realidad de las oficinas remotas e híbridas, los inversores continúan financiando nuevas empresas que producen software de trabajo, según un informe de Deloitte publicado esta semana.

Kyle Wiggers dice que varias tendencias están impulsando el interés de los capitalistas de riesgo en el futuro del trabajo: en un mercado a la baja, los inversores buscan un crecimiento sostenible, «que tiende a[s] se encontrará entre los contratos de empresa a empresa más duraderos y blindados para conjuntos de herramientas de software”.

MassMutual lanza un fondo de $100 millones para invertir en diversos fundadores

Dos años después de lanzar su primer Fondo Catalyst de $50 millones MM para apoyar a diversos fundadores, la compañía de seguros MassMutual se está duplicando.

Dominic-Madori Davis entrevistó a Liz Roberts, directora de inversiones de impacto de la compañía, para obtener más información sobre su nuevo fondo de impacto de $100 millones y analizar cómo se han asignado los fondos anteriores.

“Nos gustaría tener más colegas que inviertan junto a nosotros con este tipo de tesis y comprensión”, dijo Roberts. “Somos muy pequeños en una gran oportunidad”.

Desmontaje de la plataforma de lanzamiento: plataforma Serie A de $ 30 millones de Diamond Standard

Diamond Standard obtuvo una Serie A de $ 30 millones para su plataforma de inversión basada en blockchain el año pasado y compartió su presentación de 11 diapositivas con TechCrunch+:

• Portada y diapositiva de la misión
• Diapositiva de resumen
• Diapositiva de la solución («Presentamos el producto inteligente»)
• Diapositiva del problema («Los diamantes están muy subasignados»)
• Oportunidad de mercado (marcada como diapositiva 4 en la cubierta)
• Diapositiva de la hoja de ruta («Cómo hacemos un producto básico de diamantes», marcada como diapositiva 5 en la cubierta)
• Diapositiva del producto 1 («Intercambio estándar de diamantes»)
• Diapositiva del producto 2 («Reciclaje estándar de diamantes»)
• Diapositiva ESG («Los diamantes son una poderosa inversión ESG»)
• Diapositiva del fundador
• Diapositiva de organización

CeFi y DeFi ante la regulación

¿La debacle de FTX desencadenará una represión regulatoria en criptografía?

“La mayoría espera lo peor”, dice Ira Lam, director legal de SuperLayer. «Parece inminente una represión general reactiva en todos los aspectos de la criptografía, enmarcada como necesaria para proteger al público de futuros malos actores».

En este análisis de mercado detallado, Lam estudia las diferencias entre los sistemas financieros descentralizados y centralizados con un ojo en las diferentes formas en que se manifiesta el riesgo en cada entorno.

«Si bien puede pasar mucho tiempo hasta que veamos un movimiento significativo hacia la protección del consumidor en criptografía, una cosa es segura: CeFi y DeFi no pueden existir el uno sin el otro».

La próxima era de potentes chatbots de IA puede muy bien remodelar el mundo de maneras radicales e imprevistas, pero podría hacerlo a un costo ambiental inmenso. un nuevo informe lanzado hoy por el Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence estima la cantidad de energía necesaria para entrenar modelos de IA como OpenAI GPT-3que impulsa el mundialmente famoso ChatGPT, podría alimentar el hogar de un estadounidense promedio durante cientos de años. De los tres modelos de IA revisados ​​en la investigación, el sistema de OpenAI fue, con mucho, el que más energía-hambriento.

La investigación, destacada en el Índice de Inteligencia Artificial publicado recientemente por Stanford, se basa en investigaciones recientes que miden los costos del carbono. asociado con la formación de cuatro modelos: Gopher de DeepMindiniciativas de BigScience’ FLORACIÓN, OPT de Metay GPT de OpenAI-3. Según se informa, el modelo de OpenAI lanzó 502 toneladas métricas de carbono durante su formación. Para poner eso en perspectiva, eso es 1,4 veces más carbono que Gopher y 20,1 veces más que BLOOM. GPT-3 también requirió el mayor consumo de energía del lote con 1287 MWh.

Numerosos factores entraron en la determinación del consumo de energía de cada modelo, incluida la cantidad de puntos de datos, o parámetros, en los que fueron entrenados y la eficiencia energética de los centros de datos donde están alojados. A pesar de las marcadas diferencias en el consumo de energía, tres de los cuatro modelos (excluyendo Gopher de DeepMind) fueron entrenados en aproximadamente 175 mil millones de parámetros equivalentes. OpenAI no dirá cuántos parámetros se lanzaron recientemente GTP-4 está entrenado, pero dados los grandes saltos en los datos requeridos entre versiones anteriores del modelo, es seguro asumir GTP-4 requiere incluso más datos que sus predecesores. Un entusiasta de la IA estimó GPT-4 podría ser entrenado en 100 billones de parámetros, aunque el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha desde que se llama esa figura«completa mierda».

«Si solo estamos escalando sin tener en cuenta los impactos ambientales, podemos llegar a una situación en la que estamos haciendo más daño que bien con los modelos de aprendizaje automático», dijo Peter Henderson, investigador de Stanford. dijo el año pasado. “Realmente queremos mitigar eso tanto como sea posible y traer un bien social neto”.

Los modelos de IA son, sin duda, hambrientos de datos, pero el informe de Stanford señala que puede ser demasiado pronto para decir si eso significa necesariamente que presagian un desastre ambiental. Los potentes modelos de IA del futuro podrían utilizarse para optimizar el consumo de energía en los centros de datos y otros entornos. En un experimento de tres meses, por ejemplo, el agente BCOOLER de DeepMind pudo lograr un ahorro de energía de alrededor del 12,7 % en un centro de datos de Google mientras mantenía el edificio lo suficientemente fresco para que las personas trabajaran cómodamente.

Los costos ambientales de la IA reflejan el dilema del clima criptográfico

Si todo esto suena familiar, es porque básicamente vimos esta misma dinámica ambiental hace varios años con la última gran obsesión de la tecnología: Crypto y web3. En ese caso, Bitcoin emergió como la industria punto sensible ambiental obvio debido a las grandes cantidades de energía necesarias para extraer monedas en su modelo de prueba de trabajo. Algunas estimaciones sugerir La biotocina por sí sola requiere más energía cada año que el consumo anual de electricidad de Noruega.

Sin embargo, años de críticas por parte de los activistas ambientales llevaron a la criptoindustria a realizar algunos cambios. Ethereum, la segunda moneda más grande en la cadena de bloques, cambiado oficialmente el año pasado a un modelo de prueba de participación que, según los partidarios, podría reducir su consumo de energía en más del 99%. Otras monedas más pequeñas fueron igualmente diseñado con la eficiencia energética en mente. En el gran esquema de las cosas, los grandes modelos de lenguaje aún están en su infancia y no está nada claro cómo se desarrollará su boleta de calificaciones ambientales.

Los modelos de lenguaje grande se están volviendo absurdamente caros

Los requisitos de energía no son las únicas cifras que aumentan con los nuevos LLM. También lo son sus etiquetas de precio. Cuando OpenAI lanzó GPT 2 en 2019, el informe de Stanford señala que le costó a la empresa solo $ 50,000 entrenar su modelo basado en 1,5 mil millones de parámetros. Solo tres años después, Google reveló su propio y poderoso modelo PaLM entrenado en 540 mil millones de parámetros. Ese modelo cuesta $ 8 millones para entrenar. PaLM, según el informe, era unas 360 veces más grande que GPT-2 y costaba 160 veces más. Nuevamente, estos modelos, ya sea lanzados por OpenAI o Google, solo se están haciendo más grandes.

“En general, los modelos multimodales y de idiomas grandes son cada vez más grandes y más caros”, señala el informe.

Todo ese dinero podría tener efectos de arrastre en la economía en general. Stanford estima que la cantidad de inversión privada en IA a nivel mundial en 2022 fue 18 veces mayor que en 2013. Las ofertas de trabajo relacionadas con IA en todos los sectores, por fin en los EE. UU., también están creciendo y aumentaron del 1,7 % al 1,9 % en 2022. A escala global, EE. UU. sigue siendo inigualable en términos de inversión general en IA y, según se informa, invirtió $ 47.4 mil millones en tecnología de IA en 2022. Eso es 3.5 veces más que China, el siguiente mayor gastador. Cuando se trata de quemar dinero, Estados Unidos no tiene rival.

Los legisladores intentan ponerse al día

La reciente ola de poderosos chatbots y las cuestiones éticas y legales que los rodean afectaron a casi todos, excepto a los ingenieros de IA, incluidos los legisladores. De manera lenta pero segura, los legisladores están tratando de ponerse al día con la legislación. En 2021, según el informe de Stanford, solo el 2% de todos los proyectos de ley federales relacionados con la IA se convirtieron en ley. Esa cifra subió hasta un 10% el año pasado. Muchos de esos proyectos de ley se escribieron de manera similar antes de la histeria actual en torno a GPT4 y las descripciones prematuras de algunos investigadores como «inteligencia general artificial.”

legisladores también están más interesados ​​que nunca en la IA. En 2022, Stanford identificó 110 casos legales relacionados con IA presentados en tribunales federales y estatales de EE. UU. Eso puede no parecer mucho, pero aún son 6.5 veces más casos que los que se detectaron en 2016. La mayoría de esos casos tuvieron lugar en California, Illinois y Nueva York. Alrededor del 29% de esos casos de AI involucraron derecho civil, mientras que el 19% se refirieron a derechos de propiedad intelectual. si es reciente quejas presentados por escritores y artistas sobre el uso de su estilo por parte de los generadores de IA son una guía, es posible que la porción de casos de derechos de propiedad aumente.

¿Quiere saber más sobre la IA, los chatbots y el futuro del aprendizaje automático? Consulte nuestra cobertura completa de inteligencia artificialo explore nuestras guías para Los mejores generadores de arte de IA gratuitos y Todo lo que sabemos sobre ChatGPT de OpenAI.

El gasto que implica contratar, capacitar e incorporar a un nuevo empleado que resulta ser un mal candidato podría ser equivalente al 50 % del salario del primer año de esa persona.

Según Anastasiia Kuzmenko, directora de adquisición de talento de Flyer One Ventures, «la mayor diferencia entre contratar en una economía sana y contratar ahora es que no hay lugar para los errores».

Contratar a la persona equivocada puede crear una cascada de fallas dentro de una startup en etapa inicial, por lo que recomienda que los fundadores se centren en tres métricas esenciales para «adoptar un enfoque más basado en datos:»

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• Costo por alquiler
• hora de contratar
• Tasa de rotación de empleados

En su artículo, Kuzmenko comparte fórmulas para calcular cada métrica, junto con consejos tácticos para establecer puntos de referencia y ayudar a los gerentes a mantenerse en sintonía con la moral de los empleados.

Gracias por leer,

walter thompson
Gerente editorial, TechCrunch+
@tuprotagonista

Cómo construir una estrategia de representante de desarrollo de ventas que llene su tubería B2B

Los equipos de marketing merecen todo el crédito por crear campañas innovadoras que superan el ruido: ¡convencer a alguien para que pruebe un nuevo producto o servicio requiere mucha habilidad!

Sin embargo, en la práctica, los representantes de desarrollo de ventas (SDR, por sus siglas en inglés) hacen la mayor parte del trabajo necesario para conseguir nuevos clientes, «hacen llamadas en frío, escriben correos electrónicos de divulgación o envían correo saliente», dice el estratega de GTM Mike Tong.

Debido a que se necesitan «alrededor de 15 toques para que un prospecto quiera ver una demostración», Tong escribió una guía TC+ para directores ejecutivos que necesitan orientación sobre la contratación e incentivación de equipos SDR.

“La generación de proyectos en las empresas en etapa inicial es costosa y lleva mucho tiempo, a menudo más que el proceso de ventas en sí. Dicho esto, hacerlo bien es probablemente lo más importante que puede hacer por su negocio”.

La clase de invierno de YC está repleta de empresas de IA

En un movimiento que me recuerda a los meseros en cadenas de restaurantes a quienes se les ha ordenado que usen insignias, el 34% de las nuevas empresas en la última clase de Y Combinator dicen «que son una empresa de IA o usan IA de alguna manera». informa Rebecca Szkutak.

“No se puede culpar a las empresas de YC por apoyarse en la IA”, escribe. “Si vio a los capitalistas de riesgo invirtiendo dólares, en un mercado de recaudación de fondos más difícil, nada menos, en una tecnología como la IA que podría implementar en su propio negocio, ¿por qué no lo haría?”

6 capitalistas de riesgo explican por qué los seguros integrados no son la única gran oportunidad en insurtech

Ahora que los consumidores pueden cubrir sus apuestas contra todo, desde vuelos cancelados hasta dejar caer un nuevo teléfono celular, el seguro integrado está teniendo su momento.

Aun así, varios capitalistas de riesgo que están activos en el espacio le dijeron a Anna Heim que otras nuevas empresas de insurtech aún pueden avanzar si «pueden construir un modelo de negocio sostenible».

Para nuestra última encuesta de inversionistas, preguntó a los siguientes inversionistas sobre hacia dónde se dirige el sector, si ChatGPT podría afectar la industria y cómo la incursión potencial de Apple en los seguros de salud está dando forma a su forma de pensar:

• Florian Graillot, socio fundador, astorya.vc
• Hélène Falchier, socia, Portage
• Stephen Brittain y Robert Lumley, directores y cofundadores, Insurtech Gateway
• Nina Mayer, directora, Earlybird
• David Wechsler, inversionista principal de insurtech, OMERS Ventures

Desmontaje de la plataforma de lanzamiento: la plataforma Serie B de $ 25 millones de Northspyre

El mes pasado, la startup de tecnología de punta Northspyre recaudó una Serie B de $ 25 millones dirigida por Charles River Ventures.

La empresa, que ayuda a los desarrolladores a administrar proyectos de bienes raíces comerciales, compartió su presentación ganadora con Haje Jan Kamps después de que «eliminó algunas de las diapositivas más delicadas desde el punto de vista financiero:»

• diapositiva de la cubierta
• Problema diapositiva 1
• Problema diapositiva 2
• diapositiva del producto
• Diapositiva del tamaño del mercado
• Diapositiva de solución
• Diapositiva de propuesta de valor
• Diapositiva de KPI (marcada como diapositiva «financiera»)
• Diapositiva «La pregunta»
• Diapositiva del equipo
• Diapositiva de testimonios de usuarios
• Diapositiva de historial de financiamiento
• gracias y diapositiva de contacto

Pregúntele a Sophie: ¿Qué hacer si soy seleccionado/no seleccionado en la lotería H-1B?

Querida Sophie,

¡Después de tres intentos, finalmente fui seleccionado este año en la lotería H-1B! ¿Qué hacemos a continuación?

— Ganador preguntándose

Querida Sophie,

Estoy en STEM OPT. Mi empleador me puso en la lotería H-1B de este año por tercera vez, ¡pero no volví a ser seleccionado! ¿Qué debo hacer?

— Perdedor de lotería