345 funduszy VC na świecie stawia na sztuczną inteligencję, pokazuje raport Data Driven VC

Fundusze venture capital coraz rzadziej traktują sztuczną inteligencję jako dodatek do pracy analityków, a coraz częściej jako część własnej infrastruktury inwestycyjnej. Najnowszy raport Data Driven VC Landscape 2026, przygotowany przez Andre Retteratha, partnera w monachijskim Earlybird Venture Capital, naliczył 345 tak zwanych Data Driven VC na świecie, czyli funduszy, które budują lub aktywnie wykorzystują wewnętrzne narzędzia AI i automatyzacji do pracy inwestycyjnej.

Co pokazuje raport

Liczba funduszy określających się jako data driven rośnie w raporcie od trzech lat i w 2026 roku ponad dwukrotnie przekroczyła poziom z 2023 roku. Autor dzieli je na dwie grupy: Workflow Builders, czyli mniejsze zespoły korzystające z gotowych narzędzi i platform no-code, które stanowią 42 procent badanych, oraz Fullstack Builders z własnymi zespołami inżynierskimi, budujący rozwiązania od podstaw, którzy odpowiadają za 58 procent.

Fundusze typu Fullstack są też statystycznie większe: mediana to 800 milionów dolarów aktywów pod zarządzaniem, 23 pracowników i dwóch inżynierów. Workflow Buildersi zarządzają zwykle 151 milionami dolarów, zatrudniają siedem osób i najczęściej nie mają w zespole żadnego dedykowanego inżyniera, opierając się na zewnętrznych narzędziach.

Od wspomagania do autonomii

Raport pokazuje wyraźną zmianę w sposobie, w jaki fundusze opisują rolę AI w swojej pracy. W 2024 roku 86 procent funduszy określało swoje podejście jako Augmented, czyli wspierane przez AI, a 14 procent jako Quant, czyli oparte na modelach ilościowych. W 2026 roku podział wygląda inaczej: 61 procent nadal deklaruje podejście Augmented, ale 39 procent przeszło do kategorii Agentic, gdzie procesy inwestycyjne prowadzi AI, a człowiek jedynie nadzoruje wynik. Kategoria Quant jako osobna etykieta w praktyce zniknęła, wchłonięta przez podejście agentowe.

Autor raportu podsumowuje ten zwrot krótko, wskazując że dyskusja w branży przesunęła się z pytania, czy w ogóle wdrażać AI, na pytanie, gdzie inwestować zasoby, by uzyskać realną przewagę konkurencyjną.

AI w venture capital przeszła od koncepcji do osobnej kategorii - Andre Retterath, Earlybird Venture Capital

Zatrudnienie i budżety

Zmiana widoczna jest też w planach kadrowych. Niemal połowa badanych funduszy, 49 procent, zamierza w ciągu najbliższego roku zatrudnić przynajmniej jednego inżyniera. Dla porównania, jedynie 2 procent planuje powiększyć zespół o młodszych analityków inwestycyjnych, a aż 45 procent zamierza redukować liczbę takich stanowisk. Raport wskazuje też na przesunięcie budżetów: proporcja wydatków między inżynierami a danymi i narzędziami zmieniła się z około 2 do 1 na korzyść inżynierów w 2025 roku do mniej więcej 1 do 1 w 2026 roku.

Największą przeszkodą we wdrażaniu AI pozostają zasoby: 49 procent funduszy wskazuje na ograniczenia czasu i ludzi, a 41 procent na jakość dostępnych danych. Mimo to 57 procent firm deklaruje, że właśnie zwiększa skalę wykorzystania wewnętrznych narzędzi, wobec 37 procent rok wcześniej.

Gdzie AI faktycznie pracuje

Raport ocenia poziom adopcji AI w poszczególnych funkcjach funduszu w skali od 1 do 5. Najwyżej, po 3,4 punktu, wypadają sourcing nowych spółek do inwestycji oraz due diligence, czyli weryfikacja startupów przed decyzją o zaangażowaniu kapitału. Blisko za nimi plasuje się praca inżynierska wewnątrz funduszu, z wynikiem 3,3. Najsłabiej wypada obszar prawny i compliance, z wynikiem zaledwie 1,8, co sugeruje, że fundusze wciąż niechętnie oddają AI decyzje obarczone ryzykiem regulacyjnym.

Co do postrzegania samego trendu, 72 procent respondentów umieszcza obecną fazę AI w venture capital jeszcze przed dnem tak zwanego dołu rozczarowania z krzywej hype cyklu, wobec 55 procent rok wcześniej. Mniej niż jedna trzecia uważa, że branża osiągnęła etap dojrzałego wykorzystania technologii, a żaden z badanych nie ocenił, że rynek dotarł już do fazy pełnej produktywności.

Znaczenie dla Polski

Raport nie wymienia bezpośrednio polskich funduszy, ale trend ma znaczenie także nad Wisłą. Polskie fundusze VC, podobnie jak reszta europejskiego rynku, konkurują o dostęp do najlepszych transakcji z globalnymi graczami korzystającymi z automatyzacji sourcingu i due diligence. Rosnąca presja na zatrudnianie inżynierów zamiast młodszych analityków to sygnał, który może dotrzeć również do lokalnych zespołów inwestycyjnych szukających sposobu na utrzymanie konkurencyjności przy mniejszej skali kapitału.

Dane o dominacji Claude wśród narzędzi wykorzystywanych przez fundusze inwestycyjne potwierdzają szerszy trend odnotowywany w innych badaniach korporacyjnych, w których model Anthropic zyskuje przewagę nad ChatGPT w zastosowaniach analitycznych i badawczych, mimo że w zastosowaniach konsumenckich to ChatGPT wciąż utrzymuje większą bazę użytkowników.