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Amplify ¡Partners ¡-‑Proprietary ¡and ¡Confidential 1
Amplify ¡Partners ¡-‑Proprietary ¡and ¡Confidential 2
A ¡Dizzying ¡Landscape ¡
Source: Shivon Zillis, Bloomberg Beta
About Me Amplify Partners -Proprietary and Confidential 1 A - - PowerPoint PPT Presentation
About Me Amplify Partners -Proprietary and Confidential 1 A - - PowerPoint PPT Presentation
About Me Amplify Partners -Proprietary and Confidential 1 A Dizzying Landscape Source: Shivon Zillis, Bloomberg Beta Amplify Partners -Proprietary and Confidential 2 VCs Ramping
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VCs ¡Ramping ¡Up
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What ¡is ¡Work ¡Anyway? ¡
Routine Non-‑Routine Cognitive Office ¡Assistants Sales ¡Agents Managers Creatives Engineers Health Care Manual Construction Mechanics Assembly ¡Line Waiters Security
Source: Autor, et al
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From ¡the ¡IT ¡Revolution ¡to ¡Something ¡New?
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The ¡Age ¡of ¡Machine ¡Learning ¡is ¡upon ¡Us
Source: avc.com
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The ¡Historical ¡Context ¡for ¡Machine ¡Learning
Source: Technological Revolutions and Financial Capital
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Enterprise ¡Adoption ¡Moving ¡Fast ¡(Sort ¡of)
ML on the road to widespread adoption
Source: Gartner
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Automation ¡Risk ¡
Source: Osborne et al
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Automation ¡Risk
Accommodation/Food Services (86%) Transportation/Warehousing (75%) Real Estate (67%) Wholesale Trade (66%) Administration (65%) Manufacturing Construction (62%)
High Risk Low Risk
Information (10%) Management (11%) Forestry/Hunting (12%) Education (17%) Government (23%) Utilities (31%) Professional science (35%)
Source: Osborne et al
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The ¡Final ¡Frontier? ¡
Source: Osborne et al
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Re-‑structura-‑bility
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A ¡Startup ¡Taxonomy ¡
Pioneer Navigator Magic ¡Wand Gateways Alchemists Lasers Panopticons Agents
Source: http://techcrunch.com/2015/11/26/machine-intelligence-in-the-real-world/
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The ¡Venture ¡Capital ¡Perspective ¡
Other considerations:
§ Tackling a well-defined problem § Data assets from go-to-market accrue to adjacencies § Time to value shortens at scale
Technical talent Potential for defensible dataset Strong domain expertise
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Giants ¡among ¡Us
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