Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata una parola chiave in quasi tutte le startup del settore healthcare. Tuttavia, per gli investitori, distinguere tra aziende che meritano davvero attenzione e quelle che cavalcano solo l’hype è diventato sempre più difficile.
Durante il panel del MedCity INVEST Digital Health a Dallas, gli venture capitalist hanno discusso dei criteri principali che cercano nei pitch delle startup e dei segnali d’allarme che indicano tecnologie poco affidabili. La sessione è stata moderata da Neil Patel, responsabile ventures di Redesign Health.
Ecco i punti chiave emersi dal dibattito.
Indice dei contenuti
Cosa gli investitori vogliono vedere nei pitch delle startup AI Healthcare
1. Net Revenue Retention e crescita dei clienti
Secondo Maddie Hilal, investitore presso Oak HC/FT, è fondamentale che le startup evidenzino una solida net revenue retention. Questo indicatore misura la capacità di un’azienda di mantenere i ricavi dai clienti esistenti, un segnale chiaro che la loro soluzione ha valore sul mercato.
“Se vediamo che i contratti dei clienti esistenti crescono, significa chiaramente che sono entusiasti e vedono il valore,” afferma Hilal.
Mostrare una forte retention aiuta gli investitori a capire che la startup non dipende solo da nuovi clienti per crescere, ma che la sua soluzione è effettivamente utile e sostenibile nel tempo.
2. Qualità dei dati
Rohit Nuwal, partner di TELUS Global Ventures, sottolinea l’importanza della qualità dei dati.
“Se hai dati migliori e più accurati, puoi risolvere i problemi in modo più efficace e prevedibile. Gli investitori vogliono sapere qual è il tuo set di dati proprietario, su cosa sei stato addestrato e in quali contesti è stato applicato.”
In pratica, le startup devono dimostrare che la loro intelligenza artificiale è basata su dati solidi, affidabili e proprietari, non solo su modelli generici.
3. Impatto clinico reale
Vickram Pradhan, vicepresidente di Sopris Capital, ritiene che le startup AI debbano mostrare un chiaro impatto clinico.
“Cinque anni fa gli investitori non chiedevano così spesso dell’impatto clinico. Oggi, conoscere l’effettivo beneficio clinico della tecnologia è fondamentale per capire se ci sarà un ritorno economico.”
Questo aspetto è particolarmente importante nel settore healthcare, dove le meccaniche di rimborso e pagamento possono essere complesse. Una tecnologia con un impatto clinico concreto ha maggiori probabilità di ottenere investimenti e di essere adottata nel mercato.
I red flag nelle Startup AI Healthcare
Non tutte le startup AI che parlano di innovazione sanitaria sono affidabili. Gli investitori hanno identificato alcuni segnali d’allarme comuni:
1. Buzzword senza dati concreti
Molte startup inseriscono termini come AI, machine learning o intelligenza artificiale nei loro pitch deck senza supportare le affermazioni con metriche validate. Hilal definisce questo comportamento un chiaro red flag.
Nuwal aggiunge:
“Molti parlano di AI quando si tratta di problemi di machine learning, senza essere del tutto chiari su cosa risolvono davvero. Essere autentici sul problema che stai affrontando è fondamentale.”
2. Metriche di ricavo poco solide
Pradhan evidenzia come alcune startup dichiarino ricavi contrattuali “gonfiati” o proiettati troppo in avanti.
“Alcune aziende parlano di 10 milioni di ricavi contrattuali, ma in realtà si tratta di previsioni per il terzo anno. Questo rende difficile valutare la veridicità dei dati e stabilire una base solida per l’investimento.”
Per gli investitori, la trasparenza e la precisione delle metriche finanziarie sono cruciali per decidere se investire o meno.
Come preparare un pitch di successo per investitori AI Healthcare
Da quanto emerso nel panel, una startup di successo deve:
- Mostrare net revenue retention e crescita reale dei clienti.
- Dimostrare l’affidabilità e la qualità dei dati su cui si basa la propria tecnologia AI.
- Evidenziare un impatto clinico concreto per i pazienti e il sistema sanitario.
- Essere trasparente riguardo le metriche finanziarie, evitando previsioni irrealistiche.
- Essere autentica sul problema che la tecnologia intende risolvere.
Seguendo questi punti, una startup può distinguersi nel mercato affollato delle tecnologie AI per la salute e aumentare le probabilità di ottenere finanziamenti da venture capitalist esperti.
