В статье предложен современный подход к многофакторному анализу стартап-проектов промышленного сектора экономики. На основе анализа современной литературы, официальной статистики и отраслевых аналитических обзоров обоснована необходимость отказа от исключительно финансовых моделей анализа в пользу комплексной системы, включающей технологические, производственные, финансово-экономические, рыночные, организационные и регуляторные параметры. Особое внимание уделено вопросу о субъекте анализа стартап-проектов. Рассматриваются три гипотезы: экспертная, алгоритмическая и гибридная. В рамках исследования определено, что экспертный подход обеспечивает высокую интерпретируемость результатов и контекстную глубину, но ограничен субъективностью и низкой масштабируемостью. При этом алгоритмический подход демонстрирует высокую скорость и сопоставимость результатов, но зависит от качества данных и сталкивается с проблемой интерпретируемости. Гибридный подход, объединяющий искусственный интеллект и экспертный анализ, обладает наибольшим потенциалом для практического применения в промышленном секторе. В работе предложена авторская методика анализа, включающая постановку инвестиционных целей и требований, формирование и ранжирование экспертной группы, подготовку и обучение модели искусственного интеллекта, предварительный алгоритмический анализ, углубленную экспертную экспертизу и выработку рекомендаций для ключевых заинтересованных сторон. Полученные результаты могут быть использованы при формировании корпоративных и государственных механизмов отбора промышленных стартап-проектов.