Andrew Gershfeld, General Partner bei Flint Capital – Interview-Serie

Andrew Gershfeld, General Partner bei Flint Capital, leitet die internationalen Geschäftsentwicklungsaktivitäten des Unternehmens und sitzt im Vorstand von JobToday, Cream Finance, Yva und Flo.Health. Zuvor war er als Chief Investment Officer bei ABRT Venture Fund tätig, wo er sich auf Early-Stage-Deals und Co-Investitionen mit großen Unternehmen konzentrierte. Bevor er in die Venture-Capital-Branche eintrat, baute er sein eigenes Unternehmen, GlavSkidka, auf und verkaufte es, wodurch er erste Einblicke in die Unternehmensführung gewann, die nun seine Expertise in den Bereichen Consumer-Internet, E-Commerce, B2B-SaaS und Virtualisierung beeinflussen.

Flint Capital ist ein in Boston ansässiges globales Venture-Unternehmen, das Early-Stage-Software-Unternehmen in den USA, Europa und Israel unterstützt, mit Schwerpunkt auf Kategorien wie Enterprise-SaaS, KI, Cybersicherheit, Finanztechnologie, IT-Infrastruktur und Consumer-Internet. Das Unternehmen hilft Gründern, sich auf dem US-Markt zu etablieren, und investiert in der Regel von der Vor-A-Finanzierungsrunde bis zur Serie-B-Finanzierungsrunde, wobei die Runden mit Checks im Wert von 1-5 Millionen US-Dollar geführt werden und bis zu 10 Millionen US-Dollar nachgelegt werden. Mit bemerkenswerten Erfolgen wie WalkMe (WKME ), Socure und Flo.Health hat Flint Capital den Ruf erlangt, hochwachsende Start-ups zu unterstützen und wurde mehrmals als founder-freundlicher Fonds anerkannt.

Sie sind von der Gründung und dem Verkauf Ihres eigenen Unternehmens zu einem VC und schließlich zu einem Partner bei Flint Capital gewechselt – was hat Sie ursprünglich zum Investieren gezogen, und wie hat sich diese Veränderung auf die Art und Weise ausgewirkt, wie Sie Gründer bewerten und unterstützen?

Neugier hat mich dazu gebracht. Ich hatte mein eigenes Unternehmen aufgebaut, während ich andere Gründer beobachtete, die Venture-Capital aufnahmen – eine Finanzierung, die durch nichts anderes als Vision und Energie besichert war. Ich fragte mich immer wieder: Ist dies eine Wohltätigkeit oder etwas Tieferes?

Nach meinem Ausstieg wurde ich zum Investor, um es herauszufinden. Und hier ist, was ich gelernt habe:

Geld ist in jedem Fall gleich. Der Unterschied liegt in den Händen, die es halten. Einige VCs werden zu Raketenkraft. Andere werden zu einem Hindernis für das Unternehmen.

Bevor ich VC wurde, nahm ich an, es ginge nur um Kapital. Die größte Überraschung war, zu erkennen, wie viel Einfluss von allem kommt, was um das Kapital herum ist: die richtige Frage zur richtigen Zeit stellen, ohne Vorurteile zuhören, wenn ein Gründer nachdenken muss, die richtige Einführung machen, die eine Kettenreaktion auslöst, oder sogar dabei helfen, eine kritische Einstellung zu schließen, indem man einen Kandidaten zum Lunch einlädt und ihm die Gelegenheit seines Lebens zeigt.

Und manchmal ist die Arbeit kälter – Wasser auf das Team gießen, wenn die Produkt-Markt-Passung nicht da ist und die Gelduhr tickt.

Meine Gründerjahre haben mir drei Dinge beigebracht, die ich in jede Investition einbringe:

Erstens: Respekt für die Zähigkeit des Bootstrapping. Gründer, die so lange wie möglich zögern, eine Finanzierung aufzunehmen, bauen eine andere Ebene der Widerstandsfähigkeit auf.

Zweitens: Ein tiefes Verständnis der tiefen Einsamkeit des Aufbaus von etwas Neuem. Es erfordert enormes Selbstvertrauen, voranzuschreiten und andere zu inspirieren, Ihnen in ein Gebiet zu folgen, in das noch niemand gegangen ist.

Drittens: Das Team definiert alles. Solopreneurship ist ein echter Trend, und wir werden möglicherweise Einhörner sehen, die von einzelnen Personen aufgebaut werden. Aber in meiner Erfahrung werden die Ergebnisse mehr durch das Team bestimmt als durch alles andere.

Der schwierigste Teil der Arbeit ist es, Unterstützung mit Direktheit zu balancieren, wenn ein Portfolio-Unternehmen in die falsche Richtung driftet. Investoren fürchten, missverstanden zu werden, aber Gründer kommen fast immer später zurück mit Wertschätzung. Diese Gespräche helfen ihnen, sich zurückzusetzen, sich zu erden und für das, was als Nächstes kommt, neu zu justieren.

Es gibt keine Formel dafür. Die einzige Konstante ist Vertrauen, und Vertrauen erfordert Verletzlichkeit von beiden Seiten. Gründer, die immer als Alphas auftreten und darauf bestehen, Unverwundbarkeit zu projizieren, verpassen etwas Wesentliches. Eine echte Verbindung entsteht in Momenten der Verletzlichkeit und Ehrlichkeit, und das ist, wo Gründer tiefere, nachhaltigere Wurzeln bilden.

Wenn Sie AI-Gründer bewerten, welche Signale sagen Ihnen, dass sie ein tragfähiges Unternehmen aufbauen können – und wie balancieren Sie technische Exzellenz gegen tiefes Branchenwissen in hochgradig vertrauenswürdigen Sektoren wie Legaltech, Cybersicherheit und Gesundheitswesen?

Die meisten VCs optimieren für Dauerhaftigkeit. Ich optimiere für Anti-Fragilität.

Dauerhafte Unternehmen widerstehen Schocks. Anti-fragile Unternehmen werden durch sie gestärkt. Dauerhaftigkeit ist Verteidigung, während Anti-Fragilität Angriff ist. Und im Zeitalter der KI ist Anpassungsgeschwindigkeit wichtiger als Widerstandsfähigkeit.

Wenn ich Gründer treffe, suche ich nicht nach Menschen, die Stress aushalten können. Ich suche nach Menschen, die Stress in neue Stärken und Chancen umwandeln. Das ist es, was großartige Unternehmen formt. Das Erkennen dieser Qualität ist komplex, und um es zu tun, untersuchen wir, wie sie in der Vergangenheit mit Unsicherheit umgegangen sind. Es ist diese Anti-Fragilität, die das Signal ist, das ich jage.

Was technische Exzellenz gegen Branchenwissen betrifft: In der KI gewinnt Branchenwissen. Jedes Mal.

Für Early-Stage-Unternehmen ist Branchenwissen und die Fähigkeit, zu verkaufen und zu verteilen, wichtiger als technische Brillanz. Wir wollen immer noch technisches Talent in Form von Menschen, die die Grenze sehen und den Weg dorthin richtig kartieren können. Aber sie müssen keine Meisterhandwerker sein. Sie müssen schnell liefern.

Ich würde lieber einen Holzfäller unterstützen, der in drei Schlägen Produkt-Markt-Passung erreichen kann, als einen Holzbildhauer, der Jahre damit verbringt, die perfekte Architektur zu schaffen. Geschwindigkeit zur Produkt-Markt-Passung ist alles, und Branchenexperten wissen genau, wo sie die Axt schwingen müssen.

Der ideale Gründer? Ein Branchenexperte, der direkt den Schmerz gespürt hat, den er löst, jemand, der das Gelände kennt und dringend handelt.

Und was die Teamstruktur betrifft, gebe ich mir zwei Gründer, die einander vollständig vertrauen, ihre Spuren verstehen und einander ergänzen. Diese Konfiguration gewinnt viel öfter als jedes spezifische Skill-Set.

Proprietäre Daten, Workflow-Integration und Verteidigungsfähigkeit werden für Early-AI-Unternehmen obligatorisch – welche davon betrachten Sie als die stärkste Barriere, und warum?

Modelle werden wie CPUs kommodifiziert. Die Barriere liegt in den Daten und dem Workflow. Sie sind voneinander abhängig, eine stärkt die andere.

Modelle sind das Gehirn, und sie werden jeden Quartal billiger. Aber die Ausgabe, die Sie erzeugen, hängt vollständig von den Daten ab, die Sie verwenden, um sie zu trainieren, Anfragen zu formulieren und Antworten zu ergänzen. Um diese Daten zu sammeln, benötigen Sie Berührungspunkte mit Benutzern und Workflows. Der Workflow produziert Daten. Die Daten stärken den Workflow. Es wird zu einem Flugrad.

Aber wo es interessant wird, ist, dass eine nahtlose Integration mehr als eine Aufrechterhaltungsstrategie ist – es geht darum, ein völlig anderes Paradigma zu schaffen.

Es gibt einen riesigen Unterschied zwischen dem Kopieren und Einfügen in ChatGPT, Warten und dann erneut Kopieren und Einfügen und einer KI, die in Ihrem Workflow lebt, Kontext versteht und ohne dass Sie jemals die Umgebung verlassen, ausführt. Ersteres ist ein Werkzeug. Letzteres ist ein Kollege.

Die Zukunft ist ein völlig neues Interface – ein semantisches Betriebssystem, ein KI-Browser. Eine einzige Umgebung, in der Absicht und Ausführung zusammenpassen, ohne Kontextwechsel.

Wir investieren aktiv in diesen Paradigmenwechsel. LeoAI, eines unserer Portfolio-Unternehmen, ergänzt Ingenieur-Teams mit einem virtuellen Ingenieur, der in ihrer Umgebung eingebettet ist. Es versteht Projekt-Kontext und ergänzt Design auf die gleiche Weise, wie Cursor einen Code-Stapel versteht. Es plant. Es committet in das Repository. Es ist ein Team-Mitglied.

Der einfachste Test ist: Können Benutzer in der Umgebung bleiben, von Anfang bis Ende, ohne sie zu verlassen? Wenn ja, bauen Sie die Zukunft. Wenn nicht, bauen Sie nur einen weiteren API-Wrapper.

Viele KI-Unternehmen haben Schwierigkeiten, Pilotprojekte oder Proof-of-Concepts in wiederholbare Einnahmen umzuwandeln – welche Beweise überzeugen Sie, dass ein Start-up über Experimente hinausgeht und echte Produkt-Markt-Passung erreicht?

Im Zeitalter der KI ist ein Metric wichtiger als alles andere: Engagement.

Nicht Umsatz, Verträge oder Pilotprojekte. Wie viele Augen werden erfasst und wie viel Zeit verbringen sie? Wie viel Arbeit wird innerhalb der KI-Umgebung erledigt? Das ist es.

Wir sind in einem Krieg um Aufmerksamkeit, und Aufmerksamkeit ist der führende Indikator für alles andere.

In den frühen Phasen ist Retentions-Daten nicht immer verfügbar. Aber Sie können Muster erkennen. Wenn das Produkt wirklich nützlich und reichhaltig für Early-Adopter ist, werden Sie innerhalb von Wochen eine stabilisierende Fluktuationsrate sehen. Das ist das Signal, das Haltbarkeit von Neuheit trennt.

Der Metric, der alles vorhersagt, ist jedoch, wie viel Arbeit innerhalb der KI-Umgebung erledigt wird. Wenn Benutzer ihre Ziele erreichen und tatsächlich Aufgaben erledigen, Probleme lösen und Ergebnisse produzieren, sehen Sie echte Produkt-Markt-Passung.

Dies gilt sowohl für Consumer- als auch für Enterprise-Anwendungen. KI automatisiert menschliche Arbeit. Menschen erledigen mit KI mehr. Wenn Sie also ständige Nutzung, ständige Aktivität und erhebliche Ergebnisse sehen, beobachten Sie das Entstehen von Produkt-Markt-Passung.

Enterprise ist langsam. B2B-Verträge brauchen Zeit und erfordern Proof-of-Concepts, lange Vertriebszyklen und letztendlich Integrations-Hölle. Aber wenn sophisticatede Käufer Verträge unterzeichnen, ist das Validierung. Das ist der Moment, in dem Sie wissen, dass Sie über Experimente hinausgegangen sind.

Consumer oder Enterprise, die Wahrheit ist dieselbe: Engagement sagt alles voraus.

Flint Capital hat kürzlich KI-Unternehmen in den Bereichen Legaltech, Cybersicherheit und Maschinenbau unterstützt – welche gemeinsamen Fäden sehen Sie unter den Start-ups, die in diesen verschiedenen Bereichen gewinnen?

Die gewinnenden Unternehmen bauen keine Integrationen. Sie bauen Kollegen.

Wir sehen die Entstehung einer neuen betrieblichen Ebene, die KI in den Workflow als echten Peer einbettet. Dies geschieht in Legaltech, Sicherheit und Maschinenbau, unter anderem. KI versteht nun Kontext. Sie ruht nicht. Sie arbeitet parallel. Sie verlässt nie die Umgebung.

Dies ist nicht Microsoft Word mit einem ChatGPT-Plugin. Es ist ein grundlegend anderes Paradigma. Und hier ist, wie es in verschiedenen Bereichen funktioniert:

Legaltech ist der offensichtliche Gewinner. Rechtssprache ist Code, Gesetzescode. LLMs sind dafür gebaut. Gleiches gilt für Cybersicherheit. Sie analysieren Code, Struktur und Abhängigkeiten. Es ist alles Abstraktionen, die in Wörtern beschrieben werden können.

Maschinenbau ist der harte. Diese sind keine Sprachmodelle, sondern mechanische Modelle. Sie müssen räumliche Beziehungen, Physik und Materialwissenschaft verstehen. Es ist eine völlig andere Sprache, und es ist viel schwieriger, sie umzusetzen.

Jedoch ist das Endziel in allen drei identisch: eine Umgebung, in der der Fachmann seine Arbeit ohne Kontextwechsel erledigen kann.

Legaltech ist schnell. Maschinenbau ist langsam. Aber sie alle gehen in die gleiche Richtung.

Als Investor, welche Signale helfen Ihnen, Einhörner frühzeitig zu erkennen – und wie positionieren Sie sich, um in Top-Deals einzusteigen, bevor sie wettbewerbsfähig werden?

Man kann keine Einhörner erkennen. Man kann nur dort sein, bevor jeder andere hinsieht.

Das Spiel ist nicht Mustererkennung. Es ist Nähe. Seien Sie früh im Leben des Gründers, bevor der Deal heiß wird und die Marken-VCs auftauchen. Das ist die einzige Möglichkeit, wie kleine Fonds gewinnen können.

Große Fonds sind darauf ausgelegt, Milliarden zu investieren. Um das zu tun, benötigen sie maximale Sichtbarkeit und Deal-Flow. Sie können keine Chancen verpassen, also gewinnen sie mit Marke und Aufmerksamkeit.

Kleine Fonds können nicht damit konkurrieren. Wir können nicht mit Sequoia mithalten. Wir können nicht mit a16z mithalten.

Also spielen wir ein anderes Spiel: generationelle Handwerkskunst. Wissen und Ruf, der von einer Generation von Partnern zur nächsten weitergegeben wird. Ein tiefes Verständnis für aktuelle Trends, Gründerkultur und Sprachverschiebungen. Wir bleiben nahe an den Punkten, an denen Ideen entstehen und Gründer beginnen, zusammenzuarbeiten.

Unser Spielplan hat drei Teile:

Eins: Portfolio-Gründer-Verweisungen. Niemand kennt Sie besser als die Menschen, mit denen Sie gearbeitet haben. Unser bester Deal-Flow kommt von Gründern, die wir unterstützt haben.

Zwei: Entrepreneur-LPs. Wir haben eine vielfältige Basis erfolgreicher Gründer aufgebaut, die zu LPs geworden sind und eine aktive Gemeinschaft gebildet haben. Sie erkennen Chancen unter dem Radar, früh, bevor Top-VCs sie bemerken.

Drei: Community als Wettbewerbsvorteil. Eine Community benötigt etwas, das sie verbindet. Wir sammeln Geld von Tech-Gründern, die von der Brillanz anderer Teilnehmer profitieren. Wir veranstalten Aktivitäten, Treffen und Einführungen. Wir halten den Motor am Laufen.

Noch etwas: Celebrity-Investoren, die Fonds aufbauen, die auf sozialem Kapital basieren. Das kann funktionieren, aber nur, wenn sie das Spielbuch zur Umwandlung dieser sozialen Welle in Geschäftschancen teilen. Wenn sie nur ihren Namen leihen, ist es hohl. Wenn sie die Methodik lehren, ist das echter Wert.

Große Fonds gewinnen mit Marke. Wir gewinnen mit Beziehungen. Das ist das Spiel.

Welche roten Flaggen lassen Sie vor einer KI-Gelegenheit zurücktreten, auch wenn die Technologie auf der Oberfläche vielversprechend aussieht?

Der Moment, in dem das nächste Modell ausgeliefert wird, werden Ihre Funktionen absorbiert. Niemand zahlt Ihnen mehr. Es gibt winzige Margen, eine kurze Lebensdauer und keine Verteidigungsfähigkeit.

Das ist ein sofortiges rotes Flag.

Abgesehen davon gibt es andere Faktoren wie Team-Dysfunktion, gebrochene Einheitsökonomie oder strukturelle Fluktuation, die in das Geschäftsmodell eingebettet sind. Diese sind existenzielle Probleme, mehr als Ausführungsprobleme, was bedeutet, dass Sie sie nicht durch harte Arbeit beheben können. Sie sind in die DNA des Unternehmens eingebettet.

Wenn Sie das sehen, gehen Sie weg, unabhängig davon, wie beeindruckend die Demo aussieht.

Welche Arten von KI-Unternehmen glauben Sie, sind am besten für außergewöhnliches Wachstum in den nächsten zehn Jahren positioniert – Workflow-eingebettete Tools, branchenspezifische Lösungen, Infrastruktur oder etwas ganz anderes?

A: Infrastruktur wird groß sein, aber gedeckelt. Kommodifizierung zerstört Margen. Wir sehen keine trillionenschweren Unternehmen, die kommodifizierte Dienstleistungen produzieren.

Die echten Gewinner werden die Unternehmen sein, die die Benutzeroberfläche kontrollieren.

Wer auch immer die Oberfläche besitzt, die Umgebung, in der Menschen arbeiten, wird kontinuierlich alle anderen überwachsen. Sie werden nachhaltig sein und einen Wettbewerbsvorteil haben.

Aber die größte Transformation wird durch etwas anderes kommen: Das Windows-95-Moment für KI.

Als das Desktop-Paradigma eingeführt wurde, änderte es alles. Wir werden etwas Ähnliches für die menschliche KI-Interaktion sehen. Ein neues Interface. Ein neues Paradigma. Und es wird die gesamte Branche verändern.

Der enttäuschende Teil ist, dass dieser Durchbruch nicht von einem Start-up kommen wird, sondern von Unternehmen, die wir bereits kennen. Man benötigt ein tiefes Verständnis von Verhaltensmustern, um dies zu erreichen. Wie Benutzer interagieren. Welche Anreize treiben sie. Welche Probleme Modelle haben. Wie Gedächtnis funktioniert. Wie man Kontext aufrechterhält, ohne ihn zu verlieren.

Neue Spieler müssten dies von Grund auf herausfinden. Bestehende Spieler wissen es bereits.

Also wissen wir die Namen. Wir wissen nur nicht, wer gewinnt.

Start-ups werden Branchen gewinnen. Bestehende Unternehmen werden den Plattform-Wechsel gewinnen.

Sie haben vielen Unternehmen geholfen, von Europa und Israel in den US-Markt zu expandieren – was unterscheidet KI-Start-ups, die erfolgreich in den US-Markt eindringen, von denen, die Schwierigkeiten haben?

Nähe zum Kunden ist alles.

Die Unternehmen, die gewinnen, sind physisch in den USA anwesend, verbringen Zeit mit Kunden, Design-Partnern, schließen Deals ab und bringen sie durch die Pipeline bis zur Produktion. Diejenigen, die Go-to-Market priorisieren und schnell pivotieren, gewinnen. Diejenigen, die versuchen, remote zu skalieren, haben Schwierigkeiten.

Engineering kann überall sein, aber Vertrieb und Produkt müssen von Tag eins an in den USA sein.

Sie können Kosten sparen, indem Sie die Forschung und Entwicklung in Israel oder Europa halten. Aber wenn Ihr Front-Office, einschließlich Vertrieb, Produkt und kundenorientierte Teams, remote ist, werden Sie nicht erfolgreich sein.

Produkt-geführtes Wachstum ändert die Gleichung. Wenn Sie auf SMBs oder Consumer mit einer PLG-Bewegung abzielen, können Sie Marketing remote durchführen, solange Ihr Team US-Trichter, PR und Wachstumsstrategien versteht.

Aber für Mid-Market bis Enterprise? Nein. Sie müssen dort sein.

Versuchen, Geld zu sparen, indem Sie remote bleiben, ist eine falsche Ökonomie. Sie werden später mehr Geld ausgeben, um den Schaden zu beheben.

Für Gründer, die in regulierten oder hochgradig vertrauenswürdigen Sektoren aufbauen, welche Ratschläge würden Sie geben, um Traction zu beschleunigen, Kundenvertrauen zu vertiefen und Kapital effektiver aufzubringen?

Scheitern Sie schnell, bewegen Sie sich schnell und liefern Sie schnell.

Warten Sie nicht auf das perfekte Produkt. Warten Sie nicht, bis der Markt bereit ist. Warten Sie nicht, bis Sie die perfekte Person eingestellt haben. Bewegen Sie sich jetzt. Wenn Sie dies tun, werden Sie iterieren und lernen, und verstehen die Schmerzpunkte Ihres Kunden, bevor das Geld aufgebraucht ist.

Regulierte KI ist teuer. Seed-Runden sind massiv, weil Teams teuer sind, die technischen Herausforderungen sind hart, Compliance ist Overhead, und Sie haben es mit größeren Kunden in Unternehmensumgebungen zu tun. All dies erfordert mehr Kapital und mehr Investitionen in das Produkt.

Je schneller Sie sich bewegen, desto besser sind Ihre Chancen auf Überleben.

In regulierter KI gibt es keinen Preis für Perfektion. Es gibt nur Überleben für Geschwindigkeit.

Also noch einmal: Scheitern Sie schnell. Lernen Sie schneller. Liefern Sie am schnellsten.

Vielen Dank für Ihre Einblicke in die Investition, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Flint Capital besuchen.