Una tesi in cui gli agenti facevano feste

Joon Sung Park costruì un paese. Nel suo dottorato a Stanford popolò un luogo simulato chiamato Smallville con agenti di intelligenza artificiale che conducevano vite, formavano abitudini e, senza che nessuno lo chiedesse, organizzavano feste. Fu un risultato bellissimo ed era, come sono i risultati dottorali, una dimostrazione e non un prodotto. Il 30 luglio la sua azienda Simile ha raccolto oltre 200 milioni di dollari a una valutazione di 2 miliardi, con Greenoaks capofila insieme a Index, Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory, Definition e CVS Health Ventures. Sono passati cinque mesi dall'uscita dalla riservatezza con una serie A da 100 milioni guidata da Index.

Quello che Simile vende è quel paese, puntato sui vostri clienti. Costruisce gemelli agentici, sostituti generati di consumatori reali che un'azienda può intervistare invece di condurre lo studio su persone. L'ambizione dichiarata è simulare tutti gli otto miliardi di abitanti della Terra in modo accurato e onesto. Mettete da parte l'ambizione: ogni fondatore ne ha bisogno. La decisione che vi tocca dentro casa vostra è più stretta e arriva prima degli otto miliardi.

Cosa prezzano davvero 300 milioni di dollari in dodici mesi

Un'azienda di circa un anno ha ormai raccolto in tutto circa 300 milioni di dollari e porta una valutazione di 2 miliardi. A dicembre Aaru, un'altra startup di ricerca sintetica, ha chiuso una serie A a una valutazione di 1 miliardo. In otto mesi la categoria ha attirato almeno 3 miliardi di dollari di valore sulla carta su una sola premessa: che interrogare un modello sulle persone sia un sostituto utilizzabile dell'interrogare le persone.

La premessa non è assurda. La ricerca su panel peggiora da anni sui tassi di risposta e sugli intervistati di professione, e una simulazione ben calibrata batte un sondaggio fatto male. Notate però contro cosa viene prezzato il denaro. Le ricerche di mercato esistono proprio perché le persone sono incoerenti, e il valore di un intervistato reale non è la sua accuratezza, è il fatto che stia fuori dal vostro modello. Un gemello generato dai vostri dati non può sorprendervi con qualcosa che i vostri dati non contenevano. Gli investitori non pagano 2 miliardi per l'accuratezza. Pagano per la rimozione di un costo, e il costo rimosso è l'attrito del contatto con la realtà.

La verifica che smettete di poter fare

Ecco la trappola, ed è un anello più che un errore. Un panel sintetico si valida calibrandolo su studi che avete già svolto su persone reali. Bene. Poi lo usate invece di svolgere nuovi studi su persone reali, perché è in questo che consiste tutta la proposta economica. Sei mesi dopo il vostro mercato si è mosso, la vostra clientela si è ridisposta e la calibrazione è vecchia. Niente nel sistema può dirvelo, perché l'unico strumento capace di rilevare lo scostamento è proprio lo studio che avete sostituito.

È la stessa struttura di un sistema di monitoraggio i cui allarmi dipendono dal servizio che sorveglia. Funziona benissimo fino al giorno in cui conta. Il guasto è silenzioso per costruzione e non si presenterà come una risposta sbagliata, ma come una risposta sicura che una volta era giusta.

La contromisura non ha alcun fascino. Tenete in parallelo uno studio reale, piccolo e sulla stessa domanda, a cadenza fissa. Duecento intervistati reali a trimestre non sono un programma di ricerca, sono uno strumento di taratura, e costano una frazione della licenza. Ancoratelo, dove potete, a qualcosa esterno a entrambi i sistemi: gli istituti di statistica, in Italia l'Istat, pubblicano la struttura della popolazione che dovreste modellare, e una popolazione di gemelli che devia per età, regione o dimensione familiare vi sta dicendo qualcosa prima di qualunque risposta.

Un cliente di punta seduto nel capitale

CVS Health è indicata come cliente di punta di Simile, e CVS Health Ventures ha partecipato a questo round. Non c'è nulla di scorretto; i bracci di venture capital delle grandi imprese finanziano abitualmente gli strumenti che le loro divisioni operative adottano, e un cliente investitore riceve spesso il supporto migliore di tutti. Resta un fatto che cambia il peso della referenza. Un cliente con quote ha due ragioni per essere soddisfatto, e solo una è il prodotto.

L'istruzione è semplice e vale ben oltre questo fornitore. Quando la referenza di punta di un fornitore compare nel suo stesso capitale, chiedete una seconda referenza che non ci sia, del vostro settore, della vostra dimensione, disposta a parlare di ciò che non ha funzionato. Se la seconda referenza è difficile da produrre, quella è la risposta a una domanda che non avevate ancora fatto.

Da dove entra il costo sommerso e come tenerlo fuori

Il momento pericoloso non è l'acquisto. È il settimo mese, quando la licenza è pagata, i tempi di risposta sono scesi da sei settimane a due giorni e qualcuno propone di spendere denaro vero per uno studio vero. In quella stanza la validazione sembra pagare due volte per una risposta che già si ha. Quell'argomento vince quasi sempre ed è esattamente rovesciato: la licenza è la spesa sommersa e lo studio è l'unica cosa che produce informazione nuova.

Togliete la decisione da quella stanza in anticipo. Finanziate la taratura da una voce di bilancio separata che non appartenga al gruppo che usa lo strumento, definite nel contratto la cadenza e la soglia di scostamento e concordate adesso quale risultato vi farebbe smettere. Uno strumento che non può essere smentito non è uno strumento di ricerca, è un'opinione aziendale con un canone, e la differenza si vede soltanto sulla decisione che va male.

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