Andrew Gershfeld, General Partner i Flint Capital – Interviewserie

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 stillingen som Chief Investment Officer i ABRT Venture Fund, hvor han fokuserede på tidlige investeringer og saminvesteringer med større firmaer. Før han gik ind i venturekapital, byggede og solgte han sin egen virksomhed, GlavSkidka, og fik på den måde første hånds erfaring som iværksætter, der nu informerer hans ekspertise inden for forbrugerinternet, e-handel, B2B SaaS og virtualisering.

Flint Capital er et boston-baseret globalt venturefirma, der støtter tidlige softwarevirksomheder i USA, Europa og Israel, med fokus på kategorier som enterprise SaaS, AI, cybersikkerhed, fintech, IT-infrastruktur og forbrugerinternet. Firmaet hjælper grundere med at skala op til det amerikanske marked og investerer typisk fra pre-A til serie B, med checks på 1-5 millioner dollar og følger op til 10 millioner dollar. Med bemærkelsesværdige succeser som WalkMe (WKME ) , Socure og Flo.Health har Flint Capital opbygget en reputation for at støtte højvækststartups og er blevet anerkendt flere gange som en grundervenlig fond.

Du skiftede fra at bygge og sælge din egen virksomhed til at blive en VC og til sidst partner i Flint Capital — hvad trak dig oprindeligt mod investeringer, og hvordan har den skiftet måden, du vurderer og støtter grundere på?

Nysgerrigheden trak mig ind. Jeg havde bootstrappet min egen virksomhed, mens jeg så andre grundere rejse venturekapital — kapital, der var sikret af ingenting andet end vision og energi. Jeg undrede mig over, om dette 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, at 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, lytte uden at dømme, når en grundlægger har brug for at tænke højt, lave den rigtige introduktion, der udløser en kædereaktion, eller endda hjælpe med at lukke en kritisk ansættelse ved at tage en kandidat til lunch og vise ham muligheden for livet.

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

Mine grundlæggerår lærte mig tre ting, som 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 selvtillid at fortsætte fremad og inspirere andre til at følge dig ind i et territorium, hvor ingen er gået før.

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

Det sværeste ved jobbet er at balancere støtte med direkthed, når en porteføljevirksomhed er på vej i den forkerte retning. Investorer frygter at blive misforstået, men grundlæggere vender altid tilbage senere 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 der, 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, cybersikkerhed og sundhedssektor?

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

Holdbare virksomheder kan modstå chok. Anti-fragile virksomheder bliver stærkere på grund af dem. Holdbarhed er forsvar, mens anti-fragilitet er offensiv. Og i AI-alderen slår tilpasningshastighed resiliens hver gang.

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

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

For tidlige virksomheder er domæneekspertise og evnen til at sælge og distribuere vigtigere end teknisk brillans. Vi ønsker stadig teknisk talent i form af mennesker, der kan se fronten og kan kortlægge en vej 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 til.

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

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

Proprietary data, workflow-integration og defensibilitet bliver mere og mere obligatorisk for tidlige AI-virksomheder — hvilken af disse ser du som den stærkeste moat, og hvorfor?

Modellerne er undergang i prisen ligesom CPU’er. Moaten ligger i data og workflow. De er interafhængige, og 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 kontaktpunkter med brugere og workflows. Workflows producerer data. Data styrker workflow. Det bliver en flywheel.

Men det bliver interessant, når det handler om ubesværet integration, mere end at være en retentionsstrategi, handler det om at skabe en helt ny paradigm.

Der er en enorm forskel på at kopiere og indsætte i ChatGPT, vente og derefter kopiere og indsætte tilbage 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 porteføljevirksomheder, supplerer ingeniørhold med en virtuel ingeniør, der er 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. Den er en holdkammerat.

Testen er enkel: Kan brugere blive i miljøet fra start til slut uden at forlade det? Hvis ja, bygger du fremtiden. Hvis nej, bygger du bare endnu en API-omdækning.

Mange AI-virksomheder kæmper med at omdanne piloter eller bevis for begreber til gentagen omsætning — hvad er beviset for, at en startup bevæger sig ud over eksperimenter og mod rigtig produkt-markedsfit?

I AI-alderen er der én metrik, der betyder mere end noget andet: engagement.

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

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

I de tidlige faser er retentionsdata ikke altid tilgængeligt. Men du kan spotte mønstre. Hvis produktet er virkelig nyttigt og rigtigt for tidlige adoptorer, vil du se en stabiliserende churn inden for uger. Det er signalet, der adskiller fasthed fra nytænk.

Den metrik, der forudsiger alt, er dog, hvor meget arbejde der udføres inden for 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 menneskers arbejde. Mennesker får mere gjort med AI. Så hvis du ser konstant udnyttelse, konstant aktivitet og betydelige resultater, ser du PMF dukke op.

Virksomheder er langsomme. B2B-kontrakter tager tid og kræver bevis for begreber, lange salgsprocesser og til sidst integrationshelvede. Men når sofistikerede købere undertegner kontrakter, er det validering. Det er øjeblikket, hvor du ved, du er gået ud over eksperimenter.

Forbruger eller virksomhed, sandheden er den samme: Engagement forudsiger alt.

Flint Capital har nylig støttet AI-virksomheder inden for legaltech, cybersikkerhed og maskinteknik — hvad er de fælles tråde, du ser blandt de virksomheder, der vinder i disse forskellige vertikaler?

De vindende virksomheder bygger ikke integrationer. De bygger medarbejdere.

Vi ser opkomsten af et nyt operationelt lag, som er AI integreret i workflow som en rigtig peer. Dette sker inden for legaltech, sikkerhed og maskinteknik, blandt mange andre felter. AI forstår nu kontekst. Den hviler aldrig. Den arbejder parallelt. Den forlader aldrig miljøet.

Dette er ikke Microsoft Word med en ChatGPT-plugin. Det er en fundamentalt anderledes paradigm. Og her er, hvordan det spiller ud over vertikaler:

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

Maskinteknik er den 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.

Men endepunktet er identisk over alle tre: et miljø, hvor fagfolk kan udføre deres arbejde uden at skifte kontekst.

Legaltech er hurtig. Maskinteknik er langsom. Men de er alle på vej mod samme destination.

Som investor, hvad er de signaler, der hjælper dig med at spotte enhjørninge tidligt — og hvordan positionerer du dig selv for at komme ind i topklasse-dealer, 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 varmer op og de store VCs dukker op. Det er den eneste måde, små fonde kan vinde.

Store fonde er bygget til at udrulle milliarder. For at gøre det har de brug for maksimal synlighed og dealflow. De kan ikke misse 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 overgå a16z i marketing.

Så vi spiller et andet spil: generationshåndværk. Viden og rygte, der passerer fra en generation af partnere til den næste. En dyb forståelse af nuværende trends, grundlæggerkultur og sprogskift. Vi holder os tæt på de punkter, hvor ideer opstår og grundlæggere begynder at samarbejde.

Vores spilplan har tre dele:

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

To: Entrepreneur LP’er. Vi har bygget en diversificeret basis af succesfulde grundlæggere, der blev LP’er og dannede en aktiv fællesskab. De spotter muligheder under radaren, tidligt, før top-VCS’er lægger mærke til dem.

Tre: Fællesskab som konkurrencemæssig fordel. Et fællesskab har brug for noget til fælles. Vi fundraiser fra tech-grundlæggere, der kan drage fordel af andre deltagere. Vi facilitere aktiviteter, møder og introduktioner. Vi holder motoren i gang.

En ting mere: berømte investorer, der bygger fonde på sociale kapital. Det kan fungere, men kun hvis de deler playbogen for at omdanne denne sociale bølge til forretningsmuligheder. Hvis de kun låner deres navn, er det hult. Hvis de underviser i metodologien, er det ægte værdi.

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

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

Øjeblikket, den næste model sejler, bliver dine funktioner absorberet. Ingen betaler dig mere. Der er minimal margin, kort levetid og nul defensibilitet.

Det er et øjeblikkeligt rødt flag.

Ud over det er der andre faktorer, såsom hold-dysfunktion, ødelagte enhedsøkonomik eller strukturel churn indbygget i forretningsmodellen. Disse er eksistentielle problemer mere end udførelsesproblemer, hvilket betyder, at du ikke kan løse dem ved at arbejde hårdere. De er indbygget i virksomhedens DNA.

Når du ser det, gå væk, uanset hvor imponerende demoen ser ud.

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

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

De virkelige vindere vil være virksomheder, der kontrollerer brugerfladen.

Hvem end ejer grænsefladen, miljøet, hvor mennesker arbejder, vil fortsætte med at vokse mere end alle andre. De vil være bæredygtige og have en konkurrencemæssig fordel.

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

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

Den skuffende del 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. Hvad problemer modeller står over for. Hvordan hukommelse fungerer. Hvordan man opretholder kontekst uden at miste den.

Nye spillere ville have brug for at finde det ud af scratch. Eksisterende spillere kender 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 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 op på afstand, kæmper.

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

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

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

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

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

Til grundlæggere, der bygger i regulerede eller højtillidssektorer, hvad er din råd for at accelerere traktion, dybe kunde-tillid og rejse kapital mere effektivt?

Fejl hurtigt, flyt hurtigt, lever 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 kundens smerte punkter, før pengene slipper op.

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 enterprise-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. Lever hurtigst.

Tak for dine indsigt i investeringer. Læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Flint Capital.