Andrew Gershfeld, General Partner i Flint Capital – Intervieuserie

Andrew Gershfeld, General Partner i Flint Capital, leder firmaets internationale forretningsudviklingsindsats og sidder i bestyrelsen for JobToday, Cream Finance, Yva og Flo.Health. Han havde tidligere rollen som Chief Investment Officer i ABRT Venture Fund, hvor han fokuserede på tidlige investeringer og co-investeringer med større firmaer. Før han gik ind i venturekapital, byggede og solgte han sin egen virksomhed, GlavSkidka, og fik dermed første hånds erfaring som iværksætter, der nu informerer hans ekspertise på tværs af forbrugerinternet, eHandel, B2B SaaS og virtualisering.

Flint Capital er et globalt venturefirma med base i Boston, der støtter tidlige softwarevirksomheder på tværs af USA, Europa og Israel, med fokus på kategorier som enterprise SaaS, AI, cybersecurity, fintech, IT-infrastruktur og forbrugerinternet. Firmaet hjælper grundere med at skala til det amerikanske marked og investerer typisk fra pre-A til serie B, hvor de leder runder med checks på 1-5 millioner dollar og følger op til 10 millioner dollar. Med bemærkelsesværdige succeser som WalkMe, Socure og Flo.Health har Flint Capital opbygget en reputation for at støtte højvækstivirksomheder og er blevet anerkendt flere gange som en grundertilvenlig fond.

Du gik fra at bygge og sælge din egen virksomhed til at blive en VC og til sidst partner i Flint Capital — hvad var det, der oprindeligt trak dig mod investeringer, og hvordan har denne skift påvirket din måde at evaluere og støtte grundere på?

Nysgerrighed trak mig ind. Jeg havde bootstrappet min egen virksomhed, mens jeg så andre grundere rejse venturekapital — finansiering sikret af intet andet end vision og energi. Jeg undrede mig over, om det var velgørenhed eller noget dybere.

Efter min exit blev jeg investor for at finde ud af det. Og her er, hvad jeg lærte:

Pengene er de samme i alle hænders hænder. Forskellen ligger i hænderne, der holder dem. Nogle VCs bliver raketbrændstof. Andre bliver en belastning for virksomheden.

Før jeg blev VC, antog jeg, det kun handlede om kapital. Den største overraskelse var at indse, hvor meget indvirkning kommer fra alt det, der omgiver kapitalen: at stille det rigtige spørgsmål på det rigtige tidspunkt, at lytte uden at dømme, når en grundlægger har brug for at tænke højt, at gøre den rigtige introduktion, der udløser en kædereaktion, eller endda at hjælpe med at lukke en kritisk ansættelse ved at tage en kandidat til lunch og vise dem muligheden af deres liv.

Og nogle gange er jobbet koldere — at hælde vand på holdet, når produkt-markedsfit ikke er der, og pengesekunden tikker.

Mine grundlæggerår lærte mig tre ting, jeg bærer med i hver investering:

Først, respekt for slidet med at bootstrappe. Grundlæggere, der udskyder at rejse kapital så længe som muligt, bygger en anden niveau af robusthed.

Anden, en dyb forståelse for den dybe ensomhed ved at bygge noget nyt. Det kræver enormt selvtilpasning at fortsætte og inspirere andre til at følge dig ind i et område, hvor ingen er gået før.

Tredje, at holdet definerer alt. Solopreneurskab er en reel trend, og vi kan se enhjørninge bygget af enkeltindivider. Men i min erfaring er resultaterne bestemt af holdet mere end noget andet.

Det sværeste ved jobbet er at balancere støtte med direkthed, når en porteføljefirma er på vej i den forkerte retning. Investorer frygter at blive misforstået, men grundlæggere vender næsten altid tilbage med tak.

Der er ingen formel for dette. Den eneste konstant er tillid, og tillid kræver sårbarhed fra begge sider. Grundlæggere, der altid fremstår som alfaer og insisterer på at projicere uovervindelighed, mangler noget kritisk. Ægte forbindelse sker i øjeblikke af sårbarhed og ærlighed, og det er, hvor grundlæggere bygger dybere, mere bæredygtige rødder.

Når du vurderer AI-grundlæggere, hvilke signaler fortæller dig, at de kan bygge en holdbar virksomhed — og hvordan balancerer du teknisk excellence mod dyb domæneekspertise i højtillidssektorer som legaltech, cybersecurity og sundhedssektoren?

De fleste VCs optimerer for holdbarhed. Jeg optimerer for anti-ødelæggelse.

Holdbare virksomheder modstår chok. Anti-ødelæggelige virksomheder bliver stærkere på grund af dem. Holdbarhed er forsvar, mens anti-ødelæggelse er offensiv. Og i AI-alderen slår tilpasningshastighed resiliens hver eneste gang.

Når jeg møder grundlæggere, søger jeg ikke efter mennesker, der kan udholde stress. Jeg søger efter mennesker, der omdanner stress til nye styrker og muligheder. Det er, hvad der skaber store virksomheder. At identificere denne kvalitet er komplekst, og for at gøre det undersøger vi, hvordan de har håndteret usikkerhed historisk. Det er denne anti-ødelæggelse, der er signalet, jeg jagter.

Vedrørende teknisk excellence versus domæneekspertise: I AI vinder domæneekspertise hver gang.

For tidlige virksomheder betyder domæneekspertise og evnen til at sælge og distribuere mere end teknisk brillans. Vi ønsker stadig teknisk talent i form af mennesker, der ser fronten og kan tegne en kurs til at komme dertil korrekt. Men de behøver ikke at være mesterhåndværkere. De behøver at kunne levere hurtigt.

Jeg ville hellere støtte en tømmermand, der kan levere produkt-markedsfit på tre slag end en træskærer, der bruger år på at skabe den perfekte arkitektur. Hastighed til PMF er alt, og domæneeksperter ved præcis, hvor de skal slå øksen.

Den ideelle grundlægger? En domæneekspert, der har følt smerten, de løser, en person, der kender terrænet og bevæger sig med hast.

Og for holdstruktur giver mig to grundlæggere, der fuldstændigt stoler på hinanden, forstår deres baner og komplementerer hinanden. Denne konfiguration vinder langt oftere end nogen bestemt færdighedssæt.

Ejendommeligt data, workflow-integration og forsvarlighed bliver obligatorisk for tidlige AI-virksomheder — hvilket af disse ser du som den stærkeste grav, og hvorfor?

Modellerne er undergang som CPU’er. Graven ligger i data og workflow. De er interafhængige, den ene styrker den anden.

Modellerne er hjernen, og de bliver billigere hver kvartal. Men outputtet du genererer afhænger fuldstændigt af de data, du bruger til at træne dem, danne anmodninger og supplere svar. For at indsamle disse data har du brug for touchpoints med brugere og workflows. Workflows producerer data. Data styrker workflow. Det bliver en flywheel.

Men hvor det bliver interessant er, at gnidningsløs integration, mere end at være en retentionsstrategi, indebærer at skabe en helt anden paradigme.

Der er en kæmpeforskel på at kopiere og indsætte i ChatGPT, vente og så kopiere og indsætte igen versus en AI, der bor i din workflow, forstår kontekst og udfører uden at du nogensinde forlader miljøet. Det første er et værktøj. Det sidste er en medarbejder.

Fremtiden er et nyt interface helt — et Semantisk OS, en AI-browser. Et enkelt miljø, hvor intention og udførelse sker sammen uden kontekstskift.

Vi investerer aktivt i denne paradigmeskift. LeoAI, en af vores porteføljefirmaer, supplerer ingeniørhold med en virtuel ingeniør integreret i deres miljø. Den forstår projektets kontekst og supplerer design på samme måde, som Cursor forstår en kodebase. Den planlægger. Den committer til repository. Det er en holdkammerat.

Litmus-testen er simpel: Kan brugere blive i miljøet fra start til slut uden at forlade det? Hvis ja, bygger du fremtiden. Hvis ikke, bygger du endnu en API-omdækning.

Mange AI-virksomheder kæmper med at omdanne piloter eller bevis for begreber til gentagen indtjening — hvad er det, der overbeviser dig om, at en startup bevæger sig ud over eksperimentering mod rigtig produkt-markedsfit?

I AI-alderen betyder ét mål mere end noget andet: engagement.

Ikke indtjening, kontrakter eller piloter. Hvor mange øjne fanges og hvor meget tid tilbringer de? Hvor meget arbejde udføres inde i AI-miljøet? Det er det.

Vi er i en krig om opmærksomhed, og opmærksomhed er den førende indikator for alt andet.

I tidlige faser er retentionsdata ikke altid tilgængeligt. Men du kan spotte mønstre. Hvis produktet er virkelig nyttigt og rigt nok for tidlige adoptorer, vil du se stabiliserende churn inden for uger. Det er signalet, der adskiller klæbende fra nyt.

Målet, der forudsiger alt, er dog, hvor meget arbejde der udføres inde i AI-miljøet. Hvis brugere når deres mål og faktisk udfører opgaver, løser problemer og producerer resultater, ser du rigtigt produkt-markedsfit.

Dette er sandt, både for forbrugere og virksomheder. AI automatiserer menneskearbejde. Mennesker får mere gjort med AI. Så hvis du ser konstant udnyttelse, konstant aktivitet og væsentlige resultater, ser du PMF opstå.

Enterprise er langsomt. B2B-kontrakter tager tid og kræver bevis for begreber, lange salgsprocesser og til sidst integrationshelvede. Men når sofistikerede købere underskriver kontrakter, er det validering. Det er øjeblikket, du ved, du er gået ud over eksperimentering.

Forbruger eller enterprise, sandheden er den samme: engagement forudsiger alt.

Flint Capital har nylig støttet AI-virksomheder på tværs af legaltech, cybersecurity og mekanisk ingeniørarbejde — hvilke fælles tråde ser du blandt de startups, der vinder i disse forskellige vertikaler?

De vindende virksomheder bygger ikke integrationer. De bygger medarbejdere.

Vi ser opkomsten af et nyt operationelt lag, der er AI integreret i workflow som en sand peer. Dette sker på tværs af legaltech, sikkerhed og mekanisk ingeniørarbejde, blandt mange andre felter. AI forstår nu kontekst. Den hviler aldrig. Den arbejder i parallel. Den forlader aldrig miljøet.

Dette er ikke Microsoft Word med en ChatGPT-plugin. Det er en fundamentalt anden paradigme. Og her er, hvordan det spiller ud på tværs af vertikaler:

Legaltech er det åbenlyse gevinst. Juridisk sprog er kode, lovgivningskode. LLM’er er bygget til dette. Samme med cybersecurity. Du analyserer kode, struktur og afhængigheder. Det er alle abstraktioner, der kan beskrives i ord.

Mekanisk ingeniørarbejde er det hårde. Det er ikke sprogmodeller, men mekaniske modeller. De skal forstå rumlige relationer, fysik og materialevidenskab. Det er et helt andet sprog, og det er meget sværere at implementere.

Alligevel er slutpunktet identisk på tværs af alle tre: et miljø, hvor fagfolk kan udføre deres arbejde uden at skifte kontekst.

Legaltech er hurtig. Mekanisk ingeniørarbejde er langsomt. Men de er alle på vej mod samme destination.

Som investor, hvilke signaler hjælper dig med at spotte enhjørninge tidligt — og hvordan positionerer du dig selv for at komme ind i top-tier deals, før de bliver konkurrencedygtige?

Du kan ikke spotte enhjørninge. Du kan kun være der, før alle andre kigger.

Spillet er ikke mønstergenkendelse. Det er nærhed. Vær i grundlæggerens liv tidligt, før dealen varmes op, og de store VCs dukker op. Det er den eneste måde, små fonde kan vinde.

Stor fonde er bygget til at udrulle milliarder. For at gøre det har de brug for maksimal synlighed og dealflow. De kan ikke gå glip af muligheder, så de vinder på brand og opmærksomhed.

Små fonde kan ikke konkurrere med det. Vi kan ikke overgå Sequoia i brand. Vi kan ikke overmarkedsføre a16z.

Så vi spiller et andet spil: generationsskabt håndværk. Viden og rygte overført fra en generation af partnere til den næste. En dyb forståelse af nuværende tendenser, grundlæggerkultur og sprogskift. Vi bliver tæt på de punkter, hvor ideer opstår, og grundlæggere starter samarbejde.

Vores spilplan har tre dele:

En: Porteføljegrundlæggerhenvisninger. Ingen kender dig bedre end de mennesker, du har arbejdet med. Vores bedste dealflow kommer fra grundlæggere, vi har støttet.

To: Iværksætter-LP’er. Vi har bygget en diversificeret base af succesfulde grundlæggere, der blev LP’er og formede en aktiv fællesskab. De spotter muligheder under radaren, tidligt, før top-tier-investorer lægger mærke til det.

Tre: Fællesskab som konkurrencemæssig fordel. Et fællesskab har brug for noget til fælles. Vi fundraiser fra tech-grundlæggere, der har gavn af de andre deltagernes brillans. Vi faciliterer aktiviteter, møder og introduktioner. Vi holder motoren kørende.

En ting mere: berømte investorer, der bygger fonde på social kapital. Det kan fungere, men kun hvis de deler playbogen om, hvordan man omdanner denne sociale bølge til forretningsmuligheder. Hvis de kun låner deres navn, er det hult. Hvis de underviser i metoden, er det rigtig værdi.

Store fonde vinder på brand. Vi vinder på relationer. Det er spillet.

Hvad er de røde flag, der får dig til at gå væk fra en AI-mulighed, selvom teknologien ser lovende ud på overfladen?

Øjeblikket, den næste model skibes, bliver dine funktioner absorberet. Ingen betaler dig mere. Der er tiny margener, en kort levetid og ingen forsvarlighed.

Det er et øjeblikkeligt rødt flag.

Ud over det er der andre faktorer som holdedysfunktion, ødelagte enhedsøkonomier eller strukturel churn indbygget i forretningsmodellen. Disse er eksistensielle problemer mere end udførelsesproblemer, hvilket betyder, du ikke kan løse dem ved at arbejde hårdere. De er indbygget i virksomhedens DNA.

Når du ser det, gå væk, uanset hvor imponerende demo’en ser ud.

Hvilke typer AI-virksomheder tror du er bedst positioneret for overdreven vækst i de næste ti år — workflow-integrerede værktøjer, vertikalspecifikke løsninger, infrastruktur eller noget helt andet?

A: Infrastruktur vil være enorm, men kapslet. Kommodificering knuser margener. Vi ser ikke trillion-dollars virksomheder, der producerer kommodificerede tjenester.

De virkelige vindere vil være virksomheder, der kontrollerer brugerfladen.

Hvem end ejer grænsefladen, miljøet, hvor mennesker arbejder, vil kontinuerligt overgå alle andre. De vil være bæredygtige og have den konkurrencemæssige fordel.

Men den største transformation kommer fra noget andet: Windows 95-øjeblikket for AI.

Når skrivebordets paradigme blev introduceret, ændrede det alt. Vi er på vej til at se noget lignende for menneske-AI-interaktion. Et nyt interface. En ny paradigme. Og det vil transformere hele industrien.

Det skuffende er, at denne gennembrud ikke kommer fra en startup, men fra virksomheder, vi allerede kender. Du har brug for en dyb forståelse af adfærds mønstre for at gøre det. Hvordan brugere interagerer. Hvad incitamenter driver dem. Hvilke problemer modeller står over for. Hvordan hukommelse fungerer. Hvordan man opretholder kontekst uden at miste den.

Nye spillere skulle have fundet det ud fra scratch. Eksisterende spillere ved allerede det.

Så vi kender navnene. Vi ved bare ikke, hvem der vinder.

Startups vil vinde vertikaler. Eksisterende spillere vil vinde platformskiftet.

Du har hjulpet mange virksomheder med at udvide sig fra Europa og Israel til det amerikanske marked — hvad adskiller AI-startups, der succesfuldt skalerer ind i det amerikanske marked, fra dem, der kæmper?

Nærhed til kunden er alt.

Virksomhederne, der vinder, er fysisk til stede i USA, tilbringer tid med kunder, designpartnere, lukker deals og skyder dem gennem pipeline til produktion. De, der prioriterer go-to-market og pivoter hurtigt, vinder. De, der forsøger at skala remote, kæmper.

Ingeniørarbejde kan være overalt, men salg og produkt skal være i USA fra dag én.

Du kan spare omkostninger ved at holde R&D i Israel eller Europa. Men hvis din frontkontor, herunder salg, produkt og kundeorienterede hold er remote, vil du ikke lykkes.

Produktledet vækst ændrer ligningen. Hvis du targetter SMB’er eller forbrugere med en PLG-bevægelse, kan du køre marketing remote, så længe dit hold forstår amerikanske kanaler, PR og væksttaktikker.

Men for mid-market til enterprise? Ingen vej. Du skal være der.

At forsøge at spare penge ved at blive remote er en falsk økonomi. Du vil bruge mere på at reparere skaden senere.

Til grundlæggere, der bygger i regulerede eller højtillidssektorer, hvad ville du råde dem til for at accelerere traction, dybe kunde-tillid og hæve kapital mere effektivt?

Fejl hurtigt, flyt hurtigt, skib hurtigt.

Vent ikke på det perfekte produkt. Vent ikke på, at markedet er klar. Vent ikke på at ansætte den perfekte person. Flyt nu. Hvis du gør det, vil du iterere og lære hurtigere og forstå dine kunders smerte punkter, før pengene er brugt.

Reguleret AI er dyrt. Seed-runder er massive, fordi holdene koster meget, de tekniske udfordringer er hårde, compliance er overhead, og du står over for større kunder i korporative miljøer. Alt dette kræver mere kapital og mere investering i produktet.

Jo hurtigere du flytter, desto bedre er dine chancer for overlevelse.

I reguleret AI er der ingen pris for perfektion. Der er kun overlevelse for hastighed.

Så igen: Fejl hurtigt. Lær hurtigere. Skib hurtigst.

Tak for dine indsighter om investering, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Flint Capital.