वेंचर कैपिटल वर्कफ़्लो

वेंचर कैपिटल में Claude का उपयोग कैसे करें: VC टीमों के लिए निवेश मेमो गाइड

पहला ड्राफ्ट सस्ता है। उसके नीचे का फ़ैसला फिर भी टिकाऊ होना चाहिए।

बिखरे कॉल नोट्स, रेफ़रेंस चेक और डेटा रूम सारांश को ऐसे निवेश मेमो में बदलने में, जिस पर पार्टनर जल्दी फ़ैसला ले सके, Anthropic का Claude वेंचर कैपिटल टीमों के काम का हिस्सा बनता जा रहा है। यह गाइड बताती है कि VC टीमें Claude के साथ मेमो कैसे ड्राफ्ट करती हैं, उसे कैसे परखती हैं और उसके संस्करण कैसे संभालती हैं। इसमें डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड और फ़ॉलो-ऑन राउंड के लिए डिसीज़न रिकॉर्ड के प्रॉम्प्ट भी हैं। निवेश रिसर्च के लिए Claude और ChatGPT की तुलना भी मिलेगी, और वे सीमाएँ भी जिन्हें कोई मेमो इन्वेस्टमेंट कमेटी तक पहुँचने से पहले याद रखना चाहिए।

वेंचर कैपिटल में Claude का उपयोग कैसे करें? कच्ची डिलिजेंस सामग्री, यानी कॉल नोट्स, रेफ़रेंस कॉल ट्रांसक्रिप्ट, फ़ाउंडर डेक और डेटा रूम सारांश, Claude को दीजिए और उससे थीसिस, मार्केट, टीम, जोखिम और सिफ़ारिश वाला संरचित मेमो ड्राफ्ट करने को कहिए। Claude पहले ड्राफ्ट का संश्लेषण करता है और बताता है कि सबूत कहाँ कमज़ोर हैं, लेकिन विवेक के फ़ैसले, डेविल्स एडवोकेट स्ट्रेस टेस्ट और अंतिम निवेश निर्णय पार्टनर के पास ही रहते हैं। ठीक से इस्तेमाल करने पर यह मेमो जोड़ने में लगने वाले घंटे घटाता है, निवेश करने या न करने का फ़ैसला करने में लगने वाले घंटे नहीं।

प्रकाशित

मुफ़्त पाठ · खाते की ज़रूरत नहींYour AI Deal Desk: फाइनेंस के काम में Claude कहां फिट होता हैClaude के साथ Private Equity और फाइनेंस7 मि॰मुफ़्त पाठ शुरू करें

मुख्य बातें

  • Claude का सबसे अच्छा उपयोग कच्ची डिलिजेंस सामग्री, यानी कॉल नोट्स, रेफ़रेंस कॉल और डेटा रूम सारांश, को संरचित मेमो ड्राफ्ट में बदलना है, निवेश का फ़ैसला खुद तैयार करवाना नहीं।
  • सबूत के निशान मायने रखते हैं: अच्छे प्रॉम्प्ट वाला मेमो बताता है कि कौन से दावे स्रोत से आए हैं, कौन से अनुमान हैं और कौन से किसी एक कमज़ोर डेटा पॉइंट पर टिके हैं।
  • उसी सबूत के आधार पर सौदे के विरुद्ध लिखा गया अलग डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड पहले ड्राफ्ट में चुपके से आ जाने वाले आशावाद को पकड़ लेता है।
  • हर मेमो के अंत में एक छोटा डिसीज़न रिकॉर्ड, कि आप क्या मानते थे और क्यों, आगे चलकर फ़ॉलो-ऑन राउंड को परखने का आधार बनता है।
  • फ़ाउंडर, LP और डेटा रूम की गोपनीय जानकारी को AI टूल में भी उतनी ही सावधानी चाहिए जितनी डिलिजेंस डेटा छूने वाले किसी भी दूसरे सिस्टम में।
  • निवेश रिसर्च के लिए Claude और ChatGPT दोनों सक्षम हैं; असली फ़र्क लंबे दस्तावेज़ों को संभालने, विरोधी नज़रिये से लिखने और कनेक्टर इकोसिस्टम में दिखता है, इसमें नहीं कि कोई एक पूरी तरह “बेहतर” है।

VC निवेश रिसर्च के लिए Claude बनाम ChatGPT

दोनों सक्षम रिसर्च टूल हैं; फ़र्क ख़ास कामों में दिखता है, इसमें नहीं कि कोई एक हर जगह बेहतर है।
कामClaudeChatGPT
डेटा रूम के लंबे दस्तावेज़लंबे दस्तावेज़ों और कई फ़ाइलों के संदर्भ को अच्छी तरह संभालता है, जो फैले हुए डेटा रूम को जोड़ने में काम आता हैलंबा संदर्भ यह भी संभालता है, हालाँकि बहुत बड़े दस्तावेज़ समूहों को कभी-कभी ज़्यादा हाथ से हिस्सों में बाँटना पड़ता है
रेफ़रेंस कॉल का संश्लेषणसंरचित संश्लेषण में मज़बूत है और अनिश्चितता को साफ़ चिह्नित करने के निर्देश आम तौर पर मानता हैसंश्लेषण की गुणवत्ता तुलनीय है; अनिश्चितता कितनी साफ़ चिह्नित होगी, यह प्रॉम्प्ट कैसे लिखा गया है उस पर ज़्यादा निर्भर करता है
डेविल्स एडवोकेट जोखिम विश्लेषणसौदे की कमज़ोरियों पर टालमटोल किए बिना विरोधी, संशयी नज़रिये के निर्देश अच्छी तरह मानता हैविरोधी नज़रिये में यह भी सक्षम है, हालाँकि सख़्त प्रॉम्प्ट के बिना यह हिचकिचाहट भरे जवाब की ओर झुक सकता है
फ़ाइनेंस डेटा स्रोतों से कनेक्टरफ़ाइनेंशियल सर्विसेज़ के प्लगइन-आधारित एजेंट टेम्पलेट रिसर्च वर्कफ़्लो के लिए बाज़ार और कंपनी डेटा प्रदाताओं से जुड़ते हैंयह ChatGPT प्लान पर और जो भी थर्ड-पार्टी प्लगइन या ब्राउज़िंग एक्सेस चालू है उस पर निर्भर करता है
फ़र्म की मौजूदा मेमो शैली में लिखनालंबे ड्राफ्टिंग सत्र में दिए गए टेम्पलेट और स्टाइल गाइड का बारीकी से पालन करता हैदिए गए टेम्पलेट का यह भी बारीकी से पालन करता है; दोनों टूल को साफ़ शैली उदाहरण से फ़ायदा होता है

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आज ही इस्तेमाल करने लायक प्रॉम्प्ट

कच्चे कॉल नोट्स से मेमो का ढाँचा ड्राफ्ट करें

आप एक वेंचर एसोसिएट हैं। यहाँ फ़ाउंडिंग टीम के साथ तीन कॉल के मेरे कच्चे नोट्स हैं, और पूर्व सहकर्मियों के साथ दो रेफ़रेंस कॉल के भी। थीसिस, मार्केट, टीम, ट्रैक्शन, जोखिम और सिफ़ारिश वाले खंडों के साथ निवेश मेमो का संरचित ढाँचा ड्राफ्ट कीजिए, और जिस भी खंड में नोट्स इतने नहीं हैं कि आत्मविश्वास से एक पैराग्राफ़ लिखा जा सके, उसे चिह्नित कीजिए।

अपने कॉल नोट्स और खंडों के शीर्षक बदल लें; कमज़ोर सबूत को चिह्नित करने वाला निर्देश बनाए रखें, सबसे ज़रूरी हिस्सा वही है।

रेफ़रेंस कॉल ट्रांसक्रिप्ट को संश्लेषित रेफ़रेंस खंड में बदलें

यहाँ इस फ़ाउंडर के बारे में चार रेफ़रेंस कॉल के ट्रांसक्रिप्ट हैं। हर रेफ़रेंस ने फ़ाउंडर की खूबियों और कमज़ोरियों के बारे में क्या कहा, इसका सार दीजिए, जहाँ रेफ़रेंस एक-दूसरे से असहमत हैं वहाँ ध्यान दिलाइए, और दो पैराग्राफ़ का ऐसा रेफ़रेंस सारांश लिखिए जिसे इन्वेस्टमेंट कमेटी कच्चे ट्रांसक्रिप्ट देखे बिना पढ़ सके।

अपने लिखे सारांश नहीं, असली ट्रांसक्रिप्ट पेस्ट करें, ताकि Claude मूल सामग्री से काम करे।

डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड बनाएँ

एक संशयी पार्टनर की भूमिका निभाइए जो इस सौदे को ख़त्म करना चाहता है। संलग्न मेमो ड्राफ्ट पढ़िए और निवेश के विरुद्ध तर्क देने वाला डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड लिखिए, जिसमें मेमो में पहले से मौजूद सबूत और उचित अनुमानों के सिवा कुछ न हो, और हर उस जोखिम तर्क को चिह्नित कीजिए जिसके लिए पार्टनर मीटिंग से पहले और डिलिजेंस चाहिए।

इसे अपने ड्राफ्ट पर किसी और के देखने से पहले चलाएँ; यह सँवारे हुए खंड से कहीं ज़्यादा निजी स्ट्रेस टेस्ट के रूप में काम आता है।

डेटा रूम सारांश में कमज़ोर सबूत चिह्नित करें

इस डेटा रूम फ़ोल्डर के फ़ाइनेंशियल मॉडल, cap table और ग्राहक अनुबंधों का एक पन्ने का डिलिजेंस सारांश बनाइए, और सारांश के हर उस दावे को साफ़ तौर पर चिह्नित कीजिए जो किसी एक स्रोत, फ़ाउंडर के असत्यापित कथन या अधूरे दिखते दस्तावेज़ पर टिका हो।

चिह्नित करने को साफ़ शब्दों में कहें; वरना सारांश उतने ही आत्मविश्वास से पढ़ा जाता है चाहे दावे का स्रोत मज़बूत हो या नहीं।

फ़ॉलो-ऑन राउंड के लिए डिसीज़न रिकॉर्ड लिखें

हमारे फ़ॉलो-ऑन निवेश निर्णय के लिए एक डिसीज़न रिकॉर्ड लिखिए: पहले निवेश के समय हम क्या मानते थे, संलग्न बोर्ड अपडेट के आधार पर तब से क्या बदला है, हमारी मौजूदा थीसिस क्या है, और अगले राउंड से पहले कौन सा ख़ास मेट्रिक या मील का पत्थर हमें पुनर्विचार के लिए मजबूर करेगा।

इसे छोटा और ठोस रखें। अस्पष्ट डिसीज़न रिकॉर्ड बाद में उतना ही बेकार है जितना कोई रिकॉर्ड न होना।

एक ही श्रेणी की दो कंपनियों की तुलना करें

इन दो प्रतिस्पर्धी कंपनियों की तुलना सिर्फ़ संलग्न पिच डेक और नीचे चिपकाई गई सार्वजनिक जानकारी के आधार पर कीजिए, और एक छोटी तुलना तालिका बनाइए जिसमें बाज़ार में स्थिति, टीम की पृष्ठभूमि और हर कंपनी का सबसे बड़ा खुला सवाल हो।

पार्टनर मीटिंग से पहले सेक्टर की रूपरेखा के लिए ठीक है, किसी भी कंपनी की सीधी डिलिजेंस का विकल्प नहीं।

पार्टनर के वॉइस मेमो नोट्स से निवेश थीसिस ड्राफ्ट करें

यहाँ एक पार्टनर के वॉइस मेमो का मोटा ट्रांसक्रिप्ट है जिसमें वे बता रहे हैं कि वे इस सौदे को लेकर उत्साहित क्यों हैं। इसे औपचारिक मेमो भाषा में एक पैराग्राफ़ की निवेश थीसिस के ड्राफ्ट में बदलिए, पार्टनर का कहा हर ठोस दावा रखिए, और ऐसे हर दावे को चिह्नित कीजिए जो सबूत से ज़्यादा राय लगता हो।

इससे पार्टनर का मूल तर्क बना रहता है, और Claude उनकी कही कहानी से ज़्यादा सुघड़ कहानी नहीं गढ़ता।

Anthropic की ओर से

वेंचर कैपिटल के लिए Anthropic क्या देता है

Agents for financial services

मई 2026 में जारी दस एजेंट टेम्पलेट, जिनमें मार्केट रिसर्चर और मीटिंग प्रिपेयरर शामिल हैं, हर एक Claude Cowork और Claude Code में प्लगइन के रूप में उपलब्ध है, साथ में Dun & Bradstreet, Guidepoint, IBISWorld और Third Bridge जैसे नए कनेक्टर हैं।

· स्रोत

व्यवहार में

वेंचर कैपिटल की टीमें Claude का उपयोग कैसे करती हैं

Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार

Airtree

Anthropic की customer story के अनुसार, वेंचर कैपिटल फ़र्म Airtree बाज़ार और प्रतिस्पर्धी रिसर्च तथा बोर्ड सारांश के लिए Claude Cowork का उपयोग करती है, और जिस रिसर्च में पहले दिन लगते थे वह अब मिनटों में हो जाती है।

Anthropic की ग्राहक कहानी पढ़ें

उदाहरण के तौर पर

सीड-स्टेज एसोसिएट बिखरे कॉल नोट्स से पूरा मेमो ड्राफ्ट करता है

  1. एसोसिएट फ़ाउंडर कॉल और दो रेफ़रेंस कॉल के कच्चे नोट्स, फ़र्म के मेमो टेम्पलेट के साथ, Claude में पेस्ट करता है।
  2. Claude संरचित पहला ड्राफ्ट लौटाता है, जिसमें जहाँ भी नोट्स आत्मविश्वास भरे पैराग्राफ़ को सहारा नहीं देते वहाँ खंड चिह्नित होते हैं।
  3. एसोसिएट चिह्नित कमियों को ड्राफ्ट के भरोसे छोड़ने के बजाय एक छोटी फ़ॉलो-अप कॉल से भरता है।
  4. तैयार ड्राफ्ट पर डेविल्स एडवोकेट चरण एक प्रतिस्पर्धी जोखिम सामने लाता है जिस पर टीम ने सीधे चर्चा नहीं की थी।
  5. मेमो जोखिम खंड को बरकरार रखकर और अंत में एक छोटा डिसीज़न रिकॉर्ड जोड़कर पार्टनरों के पास जाता है।

उदाहरण के तौर पर

ग्रोथ-स्टेज टीम पार्टनर मीटिंग से पहले सौदे को परखती है

  1. डील लीड Claude से डेटा रूम फ़ोल्डर का सारांश बनाने और ऐसे हर दावे को चिह्नित करने को कहता है जो किसी एक असत्यापित स्रोत पर टिका हो।
  2. चिह्नित दावों में से दो ऐसे निकलते हैं जिन्हें मेमो अंतिम करने से पहले कंपनी से सीधे पूछना ज़रूरी है।
  3. टीम लगभग अंतिम ड्राफ्ट पर डेविल्स एडवोकेट प्रॉम्प्ट चलाती है और पाती है कि प्रतिस्पर्धा वाला खंड पढ़ने में जितना लगता है उससे कमज़ोर है।
  4. उस खंड को हाथ से दोबारा लिखा जाता है, उन ख़ास सबूतों के सहारे जिनकी ओर डेविल्स एडवोकेट चरण ने इशारा किया था।
  5. अंतिम मेमो में ऐसा डिसीज़न रिकॉर्ड शामिल है जो थीसिस और वह ख़ास मील का पत्थर बताता है जो पुनर्विचार को शुरू करेगा।

वेंचर कैपिटल और Claude: प्रकाशित आंकड़े

Anthropic द्वारा प्रकाशित आंकड़े, हर स्रोत के लिंक के साथ।
आंकड़ासंदर्भस्रोत
two days to minutesAnthropic की customer story के अनुसार, Airtree में बाज़ार और प्रतिस्पर्धी रिसर्च का समयस्रोत
30 minutes to two minutesAnthropic की customer story के अनुसार, Airtree में बोर्ड सारांश का समयस्रोत
130+ portfolio companiesAnthropic की customer story के अनुसार, Airtree के पोर्टफ़ोलियो का आकारस्रोत

वर्कफ़्लो

Claude के साथ निवेश मेमो ड्राफ्ट करना असल में कैसा दिखता है

Claude के साथ निवेश मेमो ड्राफ्ट करना किसी एक जादुई प्रॉम्प्ट से ज़्यादा, एक ही कच्ची सामग्री पर कई चरणों में काम करने का क्रम है।

नोट्स से ढाँचे तक

Claude बिखरे कॉल नोट्स और ट्रांसक्रिप्ट को थीसिस, मार्केट, टीम, ट्रैक्शन और जोखिम के आधार पर बने मेमो ढाँचे में बदल देता है, ताकि लिखने वाले को खाली पन्ने से शुरू न करना पड़े।

रेफ़रेंस कॉल का संश्लेषण

कई रेफ़रेंस कॉल के ट्रांसक्रिप्ट एक छोटे, पठनीय सारांश में सिमट जाते हैं, जो रेफ़रेंस के बीच सहमति और असहमति उजागर करता है, ताकि पार्टनर को हर कॉल दोबारा न पढ़नी पड़े।

डेटा रूम की कमियाँ चिह्नित करना

Claude डेटा रूम सारांश को खंगालकर बता सकता है कि कौन से दावे किसी एक दस्तावेज़ या फ़ाउंडर के असत्यापित कथन पर टिके हैं, हर पंक्ति को बराबर आत्मविश्वास से पेश करने के बजाय।

डेविल्स एडवोकेट जोखिम

अलग जोखिम खंड मेमो के पास पहले से मौजूद सबूत से ही सौदे के विरुद्ध तर्क देता है, ताकि पहले ड्राफ्ट का आशावाद चुपचाप अंतिम शब्द न बन जाए।

डिसीज़न रिकॉर्ड

हर मेमो का अंत इस छोटे रिकॉर्ड से हो सकता है कि निवेश के समय टीम क्या मानती थी, जो आगे चलकर फ़ॉलो-ऑन राउंड को परखने का ईमानदार आधार बनता है।

सबूत, आत्मविश्वास नहीं

AI से ड्राफ्ट किए मेमो में सबूत के निशान क्यों मायने रखते हैं

गद्य लिखने वाले भाषा मॉडल के पास कमज़ोर डेटा पॉइंट के बारे में कम आत्मविश्वास दिखाने की कोई स्वाभाविक वजह नहीं होती। जब तक आप कुछ और न माँगें, दोनों तरह की बातें साफ़, निश्चयात्मक वाक्यों में निकलती हैं। AI निवेश मेमो के लिए यह असली समस्या है, क्योंकि मेमो का काम सिर्फ़ अच्छा पढ़ा जाना नहीं है, उसे पार्टनर को ठीक-ठीक बताना है कि हर दावा कितना वज़न सह सकता है।

समाधान सरल है और हर ड्राफ्टिंग प्रॉम्प्ट में शामिल करने लायक है: Claude से कहिए कि हर दावे पर स्रोत का निशान लगाए, यानी यह कॉल नोट से आया है, यह फ़ाउंडर के डेक से आया है, यह दो डेटा पॉइंट से मेरा निकाला अनुमान है, और जहाँ वह किसी बताई गई बात को दर्ज करने के बजाय ख़ाली जगह भर रहा है, वहाँ भी चिह्नित करे। यही एक निर्देश AI निवेश मेमो को सुघड़ कहानी से बदलकर कामकाजी दस्तावेज़ के क़रीब ले आता है।

मेमो जितना डिलिजेंस करने वाले व्यक्ति से दूर जाता है, यह उतना ही ज़रूरी हो जाता है। मूल कॉल से तीन हाथ आगे का ड्राफ्ट पढ़ने वाले पार्टनर के पास जानने का कोई तरीका नहीं कि कौन सा पैराग्राफ़ आधार है और कौन सा एक उचित अंदाज़ा, जब तक मेमो खुद न बताए। Claude के निवेश थीसिस ड्राफ्ट में हर बिना निशान वाले दावे को तब तक असत्यापित मानिए जब तक कोई उसे स्रोत से मिला न ले।

ड्राफ्टिंग का चरण

कच्ची डिलिजेंस सामग्री से मेमो ड्राफ्ट करने का वर्कफ़्लो

ज़्यादातर VC डिलिजेंस एक उलझी हुई शक्ल में शुरू होती है: फ़ाउंडर कॉल के बिखरे नोट्स, कुछ रेफ़रेंस कॉल ट्रांसक्रिप्ट, असमान गुणवत्ता के दस्तावेज़ों वाला डेटा रूम, और एक डेक जो पहले ही तीन संस्करण पुराना हो चुका है। Claude के साथ निवेश मेमो ड्राफ्ट करने की असली शुरुआती सामग्री यही है, कोई साफ़-सुथरा ब्रीफ़ नहीं, और इसे लगभग इसी कच्ची हालत में देना बेहतर है, पहले खुद सारांश बनाकर नहीं।

पहला चरण ढाँचे का है। Claude को कच्चे नोट्स और, अगर आपकी फ़र्म में है तो, मेमो टेम्पलेट दीजिए, और ऐसा पूरा ड्राफ्ट माँगिए जो खंडों में बँटा हो और जहाँ भी नोट्स आत्मविश्वास भरे पैराग्राफ़ को सहारा न दें वहाँ साफ़ निशान हों। इस ड्राफ्ट का कोई वाक्य अंतिम नहीं माना जाना चाहिए, लेकिन प्रतिक्रिया देने के लिए एक आकार के रूप में यह सचमुच काम का है।

दूसरा चरण विरोधी नज़रिये का है। उस ड्राफ्ट को वापस दीजिए और सौदे के विरुद्ध तर्क देने वाला डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड माँगिए। यह उस चीज़ को पकड़ता है जिसे पहला ड्राफ्ट खुद लगभग कभी नहीं पकड़ता: ज़रूरत से ज़्यादा सुघड़ कहानी, जिसमें हर डेटा पॉइंट संयोग से थीसिस का समर्थन करता है।

तीसरा चरण डिसीज़न रिकॉर्ड का है, एक छोटा समापन खंड जो बताए कि टीम अभी क्या मानती है और क्या चीज़ उसका मन बदल देगी। मेमो इससे सस्ता बीमा नहीं रख सकता, क्योंकि यह भविष्य की फ़ॉलो-ऑन बहस को इस अटकल से, कि साल भर पहले सब क्या सोचते थे, इस बात के झटपट दोबारा पढ़ने में बदल देता है कि उन्होंने असल में क्या लिखा था।

संशय के लिए प्रॉम्प्टिंग

डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड: इसे अच्छी तरह प्रॉम्प्ट कैसे करें

बिना ज़्यादा निर्देश के Claude से जोखिम खंड लिखवाएँ तो अक्सर सामान्य, किसी भी सौदे पर लागू होने वाले जोखिमों की सूची मिलती है: बाज़ार का समय, प्रतिस्पर्धा, क्रियान्वयन। ये ग़लत नहीं हैं, पर काम के भी नहीं, क्योंकि ये सेक्टर की लगभग किसी भी कंपनी पर लागू होंगे। डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड मेमो में तभी अपनी जगह कमाता है जब वह इसी सौदे और इसी सबूत के लिए ख़ास हो।

बेहतर प्रॉम्प्ट एक भूमिका और एक बंदिश देता है: ऐसे पार्टनर की तरह काम कीजिए जो इस सौदे को ख़त्म करना चाहता है, और मेमो में पहले से मौजूद सबूत तथा उससे निकले उचित अनुमानों के आधार पर ही तर्क दीजिए। भूमिका मॉडल की सहमत हो जाने की स्वाभाविक प्रवृत्ति को पीछे धकेलती है, और सबूत की बंदिश जोखिम खंड को ज़मीन से जोड़े रखती है, ताकि वह उस अटकलबाज़ी में न भटके जिसका इस कंपनी से कोई लेना-देना नहीं।

इस चरण को डील टीम के बाहर किसी के ड्राफ्ट देखने से पहले निजी तौर पर चलाना सार्थक है। मूल्य मेमो के लिए सँवारा हुआ विरोधी खंड बनाने में नहीं है, हालाँकि वह भी काम आ सकता है, मूल्य उन एक-दो तर्कों को सामने लाने में है जिनसे टीम ने पार्टनर मीटिंग में जाने से पहले पूरी तरह जूझा नहीं था।

लंबी दौड़

फ़ॉलो-ऑन राउंड के लिए डिसीज़न रिकॉर्ड

फ़ॉलो-ऑन निर्णय असल में इस बीच की तुलना है कि पहले चेक के समय आप क्या मानते थे और अब क्या सच है। ज़्यादातर फ़र्मों के पास इस तुलना के पहले हिस्से का साफ़ रिकॉर्ड नहीं होता। यादें नरम पड़ जाती हैं, मूल थीसिस वही याद रह जाती है जो आख़िर में सही निकली, और फ़ॉलो-ऑन बहस कंपनी की असली प्रगति को परखने के बजाय पहले निवेश पर ही दोबारा मुक़दमा चलाने लगती है।

डिसीज़न रिकॉर्ड यह खाई भरता है। शुरुआती मेमो के अंत में Claude से एक ड्राफ्ट करवाइए: हम अभी क्या मानते हैं, क्यों, और कौन सा ख़ास मेट्रिक या मील का पत्थर हमें पुनर्विचार पर मजबूर करेगा। इसमें बस एक पैराग्राफ़ लगता है, लेकिन इसे निर्णय के समय ही लिखना होगा, बाद में गढ़ना नहीं, वरना वही चीज़ खो जाती है जो इसे उपयोगी बनाती है।

फ़ॉलो-ऑन के समय उस मूल डिसीज़न रिकॉर्ड को कंपनी के हाल के अपडेट के साथ वापस दीजिए और तुलना माँगिए: क्या बदला, क्या टिका रहा, और मौजूदा थीसिस क्या होनी चाहिए। यह शुरू से लिखे गए AI निवेश मेमो का कहीं ज़्यादा काम का रूप है, क्योंकि यह कंपनी को किसी सामान्य ग्रोथ-स्टेज चेकलिस्ट के बजाय फ़र्म के अपने पहले बताए विश्वासों के सामने मापता है।

पूरा स्टैक

व्यापक VC रिसर्च स्टैक में Claude कहाँ बैठता है

मेमो ड्राफ्टिंग उस रिसर्च वर्कफ़्लो का एक हिस्सा है जो तेज़ी से शुरू से अंत तक Claude के ज़रिये चलने लगा है।

बाज़ार और प्रतिस्पर्धी रिसर्च

Airtree पर Anthropic की customer story के अनुसार, इस वेंचर कैपिटल फ़र्म ने Claude Cowork से बाज़ार और प्रतिस्पर्धी रिसर्च को, जिसमें पहले कहीं ज़्यादा समय लगता था, बहुत तेज़ काम में बदल लिया है। यह वही रिसर्च है जो मेमो के मार्केट खंड को आधार देती है।

बोर्ड सारांश

वही customer story बोर्ड सारांश लिखने को तेज़ करने के लिए Claude Cowork के उपयोग का ज़िक्र करती है, जो मेमो ड्राफ्टिंग के क़रीब का वर्कफ़्लो है: दोनों में कच्ची सामग्री को ऐसी चीज़ में बदलना है जिसे पार्टनर या बोर्ड सदस्य जल्दी पढ़ सके।

फ़ाइनेंस के काम के लिए एजेंट टेम्पलेट

Anthropic ने फ़ाइनेंशियल सर्विसेज़ के लिए एजेंट टेम्पलेट जारी किए हैं, जिनमें मार्केट रिसर्चर और मीटिंग प्रिपेयरर शामिल हैं, और ये Claude Cowork और Claude Code में उपलब्ध हैं। यह उसी विचार को जुड़े हुए रिसर्च वर्कफ़्लो तक ले जाता है।

सीमा कहाँ खींचें

सीमाएँ: गोपनीयता, मतिभ्रम का जोखिम और पार्टनर का विवेक

डेटा रूम में वह सबसे संवेदनशील सामग्री होती है जो कोई फ़ाउंडर कभी सौंपता है: अप्रकाशित वित्तीय आँकड़े, cap table, ग्राहक अनुबंध, और कभी-कभी टीम की निजी जानकारी। इसे किसी भी AI टूल में पेस्ट करने से पहले अपनी फ़र्म की डेटा हैंडलिंग नीति और टूल की असली शर्तें जान लें, यह मानकर न चलें कि सुविधा का मतलब अनुमति है। यह सिर्फ़ Claude की चिंता नहीं है, डिलिजेंस सामग्री छूने वाले हर सिस्टम पर लागू होती है, पर ऊपर के किसी भी वर्कफ़्लो को इस्तेमाल करने लायक बनाने से पहले यही सबसे पहले ठीक करने की चीज़ है।

दूसरी सीमा कहना आसान है और व्यवहार में भूलना भी आसान: भाषा मॉडल किसी ऐसी बात के बारे में आत्मविश्वास भरा, सुव्यवस्थित पैराग्राफ़ लिख सकता है जो सच नहीं है, ख़ासकर जब नीचे के नोट्स अस्पष्ट या अधूरे हों। सबूत के निशान इस जोखिम को घटाते हैं, ख़त्म नहीं करते। इन्वेस्टमेंट कमेटी के सामने जाने वाले मेमो के हर दावे को किसी ऐसे व्यक्ति से स्रोत के सामने मिलवाना ज़रूरी है जिसने सचमुच डिलिजेंस की हो, सिर्फ़ लहजे के लिए सरसरी नज़र डालना काफ़ी नहीं है।

निर्णय खुद सबसे साफ़ सीमा है। Claude संरचित, अच्छी तरह स्रोत-सहित पहला ड्राफ्ट, तीखा डेविल्स एडवोकेट खंड और साफ़ डिसीज़न रिकॉर्ड बना सकता है, लेकिन यह विवेक का फ़ैसला कि यह कंपनी, यह टीम और यह बाज़ार मिलकर चेक लिखने लायक बनते हैं या नहीं, पार्टनरों के पास रहता है, उस फ़िड्यूशियरी ज़िम्मेदारी के साथ जो इसके साथ आती है। Claude के साथ निवेश मेमो ड्राफ्ट करना फ़ैसले के आसपास की काग़ज़ी कार्रवाई को तेज़ करता है। इसका मक़सद कभी फ़ैसला लेना नहीं था।

Claude के बारे में पढ़ना और उसमें माहिर होना दो अलग बातें हैं

पन्ने पर ऐसा वर्कफ़्लो सरल पढ़ा जाता है, पर उसे अच्छी तरह चलाने के लिए असली अभ्यास चाहिए, ख़ासकर सहमति के बजाय संशय के लिए प्रॉम्प्ट करने वाले हिस्से। Nightschool AI का मुफ़्त पाठ्यक्रम पहले पाठ से ही हाथ से करके सीखने वाला है, और इसी तरह के व्यावहारिक, ऊँचे दाँव वाले काम के इर्द-गिर्द बना है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

VC निवेश मेमो लिखने के लिए AI का उपयोग कैसे करते हैं?

VC मुख्य रूप से Claude जैसे AI का उपयोग कच्ची डिलिजेंस सामग्री, यानी कॉल नोट्स, रेफ़रेंस कॉल ट्रांसक्रिप्ट और डेटा रूम सारांश, को थीसिस, मार्केट, टीम, जोखिम और सिफ़ारिश के आधार पर बने संरचित पहले ड्राफ्ट में बदलने के लिए करते हैं। AI संश्लेषण करता है और कमज़ोर सबूत को चिह्नित कर सकता है; विवेक का काम, विरोधी स्ट्रेस टेस्ट और अंतिम फ़ैसला फिर भी पार्टनर का रहता है।

निवेश रिसर्च के लिए Claude बेहतर है या ChatGPT?

कोई भी पूरी तरह बेहतर नहीं है; फ़र्क ख़ास कामों में दिखता है। Claude आम तौर पर डेटा रूम के लंबे दस्तावेज़ों और विरोधी, डेविल्स एडवोकेट नज़रिये को अच्छी तरह संभालता है, और Anthropic इसके लिए फ़ाइनेंस-विशिष्ट एजेंट टेम्पलेट और कनेक्टर देता है। ChatGPT भी सक्षम रिसर्च सहायक है। ज़्यादातर टीमों को किसी एक टूल को चुनने से ज़्यादा साफ़ प्रॉम्प्टिंग से बेहतर नतीजे मिलते हैं।

कच्चे डिलिजेंस नोट्स से निवेश मेमो लिखने के लिए VC AI का उपयोग कैसे करते हैं?

Claude के साथ निवेश मेमो ड्राफ्ट करने का मतलब है उसे कच्ची डिलिजेंस सामग्री, यानी कॉल नोट्स, रेफ़रेंस कॉल, डेक और डेटा रूम सारांश, देना और कमज़ोर या असत्यापित सबूत के साफ़ निशानों के साथ संरचित मेमो ड्राफ्ट बनाने को कहना। यह ड्राफ्ट करने में मदद है, फ़ैसला लेने में नहीं: निवेश का निर्णय पार्टनरों का ही रहता है।

आज वेंचर कैपिटल फ़र्म निवेश मेमो लिखने के लिए AI का उपयोग कैसे करती हैं?

फ़र्में Claude जैसे AI से अपनी दी हुई डिलिजेंस सामग्री के आधार पर निवेश मेमो का पूरा पहला ड्राफ्ट बनवाती हैं, पर ड्राफ्ट आख़िरी क़दम नहीं होना चाहिए। इन्वेस्टमेंट कमेटी तक जाने वाले मेमो के लिए ऐसा व्यक्ति चाहिए जिसने डिलिजेंस की हो, जो हर दावे को उसके स्रोत से मिलाए, असली डेविल्स एडवोकेट जाँच चलाए और असल सिफ़ारिश दे।

डेविल्स एडवोकेट जोखिम खंड के लिए Claude को प्रॉम्प्ट कैसे करें?

साफ़ विरोधी भूमिका दीजिए, यानी ऐसा पार्टनर जो सौदा ख़त्म करना चाहता है, और उसे मेमो में पहले से मौजूद सबूत तथा उचित अनुमानों तक सीमित कीजिए। इस ढाँचे के बिना Claude इस सौदे और इस सबूत के लिए ख़ास जोखिमों के बजाय सामान्य, पूरे सेक्टर के जोखिम देता है।

क्या वेंचर कैपिटल में निवेश रिसर्च के लिए Claude, ChatGPT से बेहतर है?

कोई भी पूरी तरह बेहतर नहीं है; दोनों मज़बूत पहला ड्राफ्ट बना सकते हैं जिसमें फिर भी हर स्रोत-आधारित दावे की मानवीय जाँच, असली विरोधी नज़रिये से पढ़ाई और डिलिजेंस करने वाले की मंज़ूरी चाहिए। Claude आम तौर पर डेटा रूम के लंबे दस्तावेज़ों और डेविल्स एडवोकेट नज़रिये को अच्छी तरह संभालता है, और किसी भी टूल में नतीजा प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता पर बहुत निर्भर करता है। दोनों में AI निवेश मेमो वर्कफ़्लो मेमो जोड़ने को तेज़ करता है, समीक्षा को नहीं।

डिसीज़न रिकॉर्ड क्या है और फ़ॉलो-ऑन राउंड के लिए VC को इसकी ज़रूरत क्यों है?

डिसीज़न रिकॉर्ड पहले निवेश के समय लिखा गया छोटा नोट है, जिसमें दर्ज होता है कि टीम क्या मानती थी और क्या चीज़ उसे पुनर्विचार पर मजबूर करेगी। फ़ॉलो-ऑन के समय यह टीम को कंपनी की असली प्रगति को परखने का ईमानदार आधार देता है, याददाश्त या बाद में बदली हुई समझ पर निर्भर रहने के बजाय।

क्या फ़ाउंडर का गोपनीय डेटा Claude में डालना सुरक्षित है?

डेटा रूम की सामग्री किसी भी AI टूल में पेस्ट करने से पहले अपनी फ़र्म की डेटा हैंडलिंग नीति और टूल की उन असली शर्तों की पुष्टि कर लें जो बताती हैं कि डेटा कैसे इस्तेमाल और रखा जाता है। यह डिलिजेंस सामग्री छूने वाले हर सिस्टम पर लागू होता है, सिर्फ़ Claude पर नहीं, और असली सौदों पर वर्कफ़्लो इस्तेमाल करने से पहले इसे तय कर लेना चाहिए।

ऐसा VC मेमो टेम्पलेट AI कौन सा है जिसे AI भरोसे से भर सके?

साफ़ और एकसमान खंड शीर्षकों वाला टेम्पलेट, यानी थीसिस, मार्केट, टीम, ट्रैक्शन, जोखिम, सिफ़ारिश, अच्छा काम करता है, क्योंकि वह AI को भरने के लिए स्पष्ट ढाँचा देता है और पाठक को हर तरह के दावे के लिए एकसमान जगह देखने को देता है। अस्पष्ट या खुले टेम्पलेट से ड्राफ्ट कहीं कम एकसमान बनते हैं।

निवेश मेमो के लिए रेफ़रेंस कॉल को संश्लेषित करने में VC AI का उपयोग कैसे करते हैं?

Claude को कच्चे रेफ़रेंस कॉल ट्रांसक्रिप्ट दीजिए और चापलूसी भरे सारांश के बजाय ऐसा छोटा संश्लेषण माँगिए जो दिखाए कि रेफ़रेंस कहाँ सहमत और कहाँ असहमत हैं। काम की चीज़ असहमति है, आम राय नहीं, क्योंकि फ़ैसले से पहले पार्टनर को आम तौर पर यही चिह्नित चाहिए।

वेंचर कैपिटल में Claude, भूमिका के अनुसार

मेमो ड्राफ्टिंग एक हुनर है, बटन नहीं

प्रॉम्प्ट आसान हिस्सा है। जवाब में किस पर भरोसा न करें, यह जानना असली हुनर है।

Nightschool AI एक स्वतंत्र लर्निंग प्लेटफॉर्म है और Anthropic से संबद्ध, समर्थित या प्रायोजित नहीं है। Claude, Anthropic, PBC का एक ट्रेडमार्क है। Anthropic की आधिकारिक Claude Academy खोज रहे हैं? वह academy.claude.com पर है।