Mikhail Taver, Gründer & Managing Partner bei Taver Capital Partners – Interview-Reihe

Mikhail Taver ist ein erfahrener Investor mit zwei Jahrzehnten Erfahrung in hochrangigen Führungspositionen in prominenten Finanzgruppen und Industrieunternehmen sowie in Investitionen und strategischer Beratung.

Mikhail hat erfolgreich über 250 M&A- und Private-Equity-Transaktionen für große Spieler in der Industrie abgeschlossen und verfügt über profundes Fachwissen in Bereichen wie IPOs, LBOs, Direktinvestitionen, Private Equity und Mergers und Acquisitions. Seine Investitionsbemühungen haben auch schwere Industrien wie Bergbau und Fertigung abgedeckt. Darüber hinaus hält Mikhail die Designationen CFA, ACMA und CGMA.

Als Gründer und Managing Partner von Taver Capital, einem internationalen Venture-Capital-Fonds, der sich auf Investitionen in globale KI-Unternehmen spezialisiert hat, verfügt Mikhail über ein profundes Verständnis des Investitionsprozesses in Deeptech- und KI-gesteuerten Startups.

Sie waren einer der Pioniere bei der Investition in KI, als sie noch als Nische betrachtet wurde. Was hat Sie ursprünglich zur KI-Technologie hingezogen, und wie hat sich Ihre Perspektive auf KI-Investitionen seit der Gründung von Taver Capital entwickelt?

Als ich mich für KI entschied, tat ich dies, weil ich sie als Nische betrachtete, die gute Aussichten hatte. Während ich mit den Aussichten recht hatte, haben wir gesehen, wie KI mit beschleunigtem Tempo voranschreitet und nun in praktisch jeder Branche eingesetzt wird, was bedeutet, dass ich mich mit der Nische-Aspekt geirrt habe. Jetzt ist KI eine Mainstream-Technologie, und sie hat sich seitdem erheblich weiterentwickelt, und auch meine Perspektive als Investor hat sich verändert.

Anfangs, als KI meine Aufmerksamkeit als potenzieller Investitionssektor auf sich zog, wurde mir klar, dass ich mich von einem Generalisten-Investor im Tech-Bereich zu einem Generalisten in KI entwickeln musste. Dies führte dazu, dass ich zu einem der Pionier-Investoren in KI-gesteuerten Technologien wurde. Jetzt ist es Zeit, einen weiteren Übergang zu machen, von einem Generalisten in KI zu einem Spezialisten in einem vielversprechenden Nischenbereich innerhalb von KI. Aus meiner Sicht und aufgrund meiner umfassenden Erfahrung in der Arbeit mit Schwerindustrien glaube ich, dass dies die industrielle KI ist. Meine Wahrnehmung des Potenzials von KI hat sich nicht geändert – ich habe sie immer als Werkzeug zur Steigerung der Effizienz und zur Transformation von Unternehmen betrachtet. Allerdings, wenn es um die Frage geht, wo die Integration von KI höhere Renditen generieren kann, setze ich darauf, dass dies in jenen Branchen der Fall sein kann, die reif für eine Disruption sind – Fertigung, Bergbau und andere Sektoren, die die meisten KI-zentrierten Investoren nicht betrachten.

Können Sie erklären, welche Chancen und Herausforderungen Sie in der industriellen KI sehen? Wie unterscheidet sich die industrielle KI von anderen KI-Anwendungen hinsichtlich des Investitionspotenzials?

Ich glaube, dass KI den Unternehmen in diesem Sektor neues Leben einhauchen und ihr Wachstum ankurbeln kann. Traditionelle Branchen wie Fertigung, Energie und Bergbau sind seit Jahren stagnierend, und KI hat das Potenzial, dies zu ändern.

Nehmen wir beispielsweise den Mineralbergbau. Heute sind die Entdeckungsraten von Kupfer, Nickel und Lithium auf ihrem niedrigsten Stand, trotz höchster Entdeckungsausgaben. Aufgrund dessen birgt der Bergbausektor enormes Potenzial für Disruption. Dieses Vertrauen führte dazu, dass ich in Earth AI investierte, ein Unternehmen in Australien, das eine vertikal integrierte Mineral-Exploration-Technologie entwickelt hat und Bergbauunternehmen hilft, Lagerstätten schneller, günstiger und nachhaltiger zu finden.

Ein weiteres Beispiel ist das israelische Unternehmen Ception, das KI-Systeme implementiert, um Baustellen und Industrieanlagen produktiver, nachhaltiger und sicherer zu machen. Das SaaS-Modell MineCept nutzt 3D-Mapping und Präzisions-Visions-Positionierungstechnologie, um die Sicherheit und betriebliche Effizienz auf Baustellen zu verbessern.

In beiden oben genannten Beispielen kann die Investition in KI dazu beitragen, dass Unternehmen Milliarden an Ausgaben sparen, was sich positiv auf die Unternehmensbilanz auswirkt. Allerdings ist die Anwendung von KI in Schwerindustrien ein relativ kapitalintensives Unterfangen, auch für Startups. Die Entwicklung von Finanzierungsmitteln muss mit einer Marge und langfristig geplant werden. Der Gewinn kann schrittweise eintreten; beispielsweise kann es im Bergbau lange Zeit keine Gewinne geben, dann plötzlich 20 Millionen, dann wieder keine und so weiter. Dies muss berücksichtigt werden. Da es sich um ein Langzeitprojekt handelt, müssen sowohl der Gründer als auch das Team eine strategische Denkweise, Herangehensweise und die Bereitschaft haben, mit der Tatsache zu leben, dass das Ergebnis nicht bald eintreten wird.

Investoren zögern dennoch, in industrielle KI zu investieren, aus mehreren Gründen. Erstens glauben sie, dass industrielle Deeptech-Investitionen zu zeitaufwändig sind, um sich zu lohnen. Es dauert etwa 5-6 Jahre, um zu bestimmen, ob ein KI-Projekt funktionieren wird, was einige Investoren vorsichtig macht.

Taver Capital hat mehrere erfolgreiche Exits erzielt, darunter Akquisitionen durch große Unternehmen wie Facebook und Mitek. Welche Schlüsselfaktoren berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, in ein KI-Startup zu investieren, die auf einen erfolgreichen Exit hindeuten könnten?

Zunächst versuche ich, sicherzustellen, dass die Gründer wirklich verstehen, was sie tun. Dies ist nicht nur eine Frage dessen, was sie sagen, sondern auch, was sie mit Schlüsselzahlen untermauern können. Zweitens verlasse ich mich auf mein Netzwerk, um neue Prospekte positiv zu bewerten und zu unterstützen.

Taver Capital investiert global und nutzt ein Netzwerk lokaler Expertise. Wie managen Sie die Komplexität des Investierens in diverse Märkte, und welche Rolle spielt lokale Einsicht bei Ihren Investitionsentscheidungen?

Seit der Mittelschule bin ich in einer sehr multikulturellen Umgebung aufgewachsen, also fällt es mir nicht schwer, mich mit Gründern unabhängig von ihrer Lage, Sprachunterschieden usw. zu verbinden.

Inwiefern sehen Sie KI die wirtschaftlichen Landschaften, insbesondere in den industriellen Sektoren, verändern?

Es wird Wachstum und Verbesserung geben. Wichtig ist, dass dieses Wachstum nachhaltiger sein wird – es wird sauberer und umweltfreundlicher sein.

Welche Hauptmerkmale oder Metriken suchen Sie bei KI-Startups, wenn Sie sie für eine Investition in Betracht ziehen? Gibt es spezifische Innovationen oder Teammerkmale, die Ihnen auffallen?

Das Wichtigste ist, dass die Gründer bereits bewiesen haben, dass sie zusammenarbeiten können und ihre Fähigkeiten unter Beweis gestellt haben, was normalerweise ziemlich offensichtlich ist.

Wie sehen Sie die aktuellen und zukünftigen Regulierungen die KI-Investitionen beeinflussen? Was sollten KI-Startups beachten, um diese regulatorischen Landschaften effektiv zu navigieren?

Der allgemeine Trend ist, dass die Regulierung in den USA und Europa strenger wird. Dies liegt daran, dass KI und verwandte Technologien sehr schnell entwickelt werden, was eine regulatorische Überwachung erfordert.

Basierend auf Ihrer umfassenden Erfahrung, welchen Rat würden Sie Unternehmern geben, die in den KI-Bereich eintreten möchten? Welche häufigen Fallstricke sollten sie vermeiden?

Konzentrieren Sie sich nicht ausschließlich auf KI. Es ist am besten, sich auf Branchen zu konzentrieren, in denen Sie Geschäfte machen möchten, sei es die Ölindustrie, Buchverlag, Stahlgiessen oder irgendetwas anderes.

Angesichts Ihrer Investition in Earth AI, können Sie erläutern, wie KI zu Nachhaltigkeitsbemühungen, insbesondere in Branchen wie saubere Energie und Mineral-Exploration, beitragen kann?

KI kann in verschiedenen Bereichen beitragen: optimiertes Ressourcenmanagement, prädiktive Wartung, Umweltüberwachung, verbesserte Mineral-Exploration usw.