Mikhail Taver, Fundador y Socio Gerente de Taver Capital Partners – Serie de Entrevistas

Mikhail Taver es un inversor experimentado con dos décadas de experiencia en puestos ejecutivos de alto nivel en grupos financieros y empresas industriales prominentes, así como en inversiones y consultoría estratégica.

Mikhail ha concluido con éxito más de 250 transacciones de fusiones y adquisiciones y de capital privado para importantes jugadores del sector industrial, y posee una profunda experiencia en áreas como las ofertas públicas iniciales, las compras apalancadas, las inversiones directas, el capital privado y las fusiones y adquisiciones. Sus esfuerzos de inversión también han cubierto industrias pesadas como la minería y la fabricación. Además, Mikhail tiene las designaciones CFA, ACMA y CGMA.

Como fundador y socio gerente de Taver Capital, un fondo de capital de riesgo internacional dedicado a invertir en empresas de inteligencia artificial globales, Mikhail posee una profunda comprensión del proceso de inversión en startups de tecnología avanzada y de inteligencia artificial.

Usted fue uno de los pioneros en invertir en inteligencia artificial cuando aún se consideraba una nicho. ¿Qué lo llevó inicialmente a las tecnologías de inteligencia artificial, y cómo ha evolucionado su perspectiva sobre las inversiones en inteligencia artificial desde la fundación de Taver Capital?

Cuando elegí la inteligencia artificial, lo hice considerándola como un nicho que creía que tenía buenos prospectos. Si bien tenía razón sobre los prospectos, hemos visto cómo la inteligencia artificial ha progresado a un ritmo acelerado y ahora se está adoptando en prácticamente todas las industrias, lo que significa que me equivoqué sobre el aspecto del nicho. Ahora, como tecnología mainstream, la inteligencia artificial ha evolucionado sustancialmente desde entonces, y también ha evolucionado mi perspectiva como inversor.

Inicialmente, cuando la inteligencia artificial llamó mi atención como un sector potencial de inversión, me di cuenta de que necesitaba pasar de ser un inversor generalista dentro de la tecnología a un generalista dentro de la inteligencia artificial. Esto me llevó a ser uno de los inversores pioneros en tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial. Ahora, es hora de hacer otra transición, de ser un generalista en inteligencia artificial a encontrar el próximo nicho prometedor dentro de la inteligencia artificial. En mi perspectiva, y dado mi amplia experiencia trabajando con industrias pesadas, creo que esto es la inteligencia artificial industrial. Mi percepción del potencial de la inteligencia artificial no ha cambiado: siempre la he visto como una herramienta para mejorar la eficiencia y transformar los negocios. Sin embargo, cuando se trata de la pregunta de dónde integrar la inteligencia artificial puede generar retornos más altos, mi apuesta es que puede hacerlo en aquellas industrias que están maduras para la disruptura —manufactura, minería y otros sectores que la mayoría de los inversores centrados en la inteligencia artificial no están mirando.

¿Podría explicar qué oportunidades y desafíos ve en la inteligencia artificial industrial? ¿Cómo se diferencia la inteligencia artificial industrial de otras aplicaciones de inteligencia artificial en términos de potencial de inversión?

Creo que la inteligencia artificial puede dar nueva vida a las empresas en este sector y impulsar su crecimiento. Las industrias tradicionales como la fabricación, la energía y la minería han sido lentas durante años, y la inteligencia artificial tiene un gran potencial para cambiar eso.

Tomemos, por ejemplo, la minería de minerales. Hoy en día, las tasas de descubrimiento de cobre, níquel y litio están en sus niveles más bajos, a pesar de que el gasto en exploración es el más alto de la historia. Debido a esto, el sector minero tiene un enorme potencial para la disruptura. Esta creencia me llevó a invertir en Earth AI, una empresa en Australia que ha desarrollado una tecnología de exploración de minerales integrada y ayuda a las empresas mineras a encontrar depósitos más rápido, más barato y, muy importante, de manera más sostenible.

Otro caso es Ception, con sede en Israel, que está implementando sistemas de inteligencia artificial para hacer que los sitios de construcción y las plantas industriales sean más productivos, sostenibles y seguros. El modelo de MineCept, que utiliza mapeo 3D y tecnología de posicionamiento visual de precisión, mejora la seguridad y la eficiencia operativa en los sitios de trabajo.

En ambos ejemplos ilustrados anteriormente, invertir en inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a ahorrar miles de millones en gastos, impactando positivamente en la línea de fondo de la empresa. Sin embargo, aplicar la inteligencia artificial a las industrias pesadas es una empresa bastante intensiva en capital, incluso para las startups. La financiación para el desarrollo necesita ser calculada con una margen y con un horizonte a largo plazo. El beneficio puede venir en pasos; por ejemplo, en la minería, puede que no haya beneficio durante mucho tiempo, luego de repente $20 millones, luego ninguno de nuevo, y así sucesivamente. Esto necesita ser tenido en cuenta. Dado que es un proyecto a largo plazo, tanto el fundador como el equipo deben tener una mentalidad estratégica, enfoque y estar preparados para el hecho de que el resultado no vendrá pronto.

Habiendo dicho esto, los inversores todavía dudan en invertir en inteligencia artificial industrial por varias razones. En primer lugar, creen que las inversiones en tecnología industrial profunda son demasiado intensivas en tiempo como para ser rentables. Se necesitan alrededor de 5 a 6 años para determinar si un proyecto de inteligencia artificial funcionará, lo que hace que algunos inversores se sientan incómodos. Esto es cierto, y significa que los inversores deben ser más selectivos al elegir un proyecto.

También necesitamos considerar que la industria, debido a su tamaño, ha sido tradicionalmente el terreno de juego de la inversión de capital privado. Los capitalistas de riesgo han saltado sobre ella durante mucho tiempo y, como resultado, no saben mucho sobre las industrias pesadas y cómo comunicarse con los fundadores del sector. Teniendo experiencia en invertir en sectores como el software como servicio, no tienen comprensión de las características del sector industrial y, como resultado, tienen expectativas poco realistas. Por lo tanto, es importante sumergirse profundamente en el sector industrial y aprender a comunicarse con sus partes interesadas.

Taver Capital ha logrado varias salidas exitosas, incluyendo adquisiciones por parte de empresas importantes como Facebook (META ) y Mitek. ¿Cuáles son los factores clave que considera al decidir invertir en una startup de inteligencia artificial que podrían indicar una salida exitosa en el futuro?

En primer lugar, trato de asegurarme de que los fundadores realmente entienden lo que están haciendo. Esto no se trata solo de lo que dicen, sino también de lo que pueden respaldar con cifras clave. En segundo lugar, confío en mi red para evaluar y respaldar a nuevos prospectos de manera positiva. Por cierto, cuando los expertos de la industria dicen que algo es una tontería, que es imposible o que no funcionará, a veces considero que eso puede ser un buen signo. Lo mismo sucede si, después de que el producto da sus primeros pasos, los insiders de la industria comienzan a criticar fuertemente a la startup por razones insignificantes.

Además de realizar una debida diligencia sobre el equipo fundador, analizo si las startups tienen potencial para un crecimiento sostenible y retornos a largo plazo. Si están persiguiendo solo beneficios inmediatos impulsados por tendencias del mercado, tiendo a pasar, porque no hay valor a largo plazo. Priorizo a las empresas que pueden entregar valor duradero con el tiempo.

También evalúo si las empresas adhieren a prácticas comerciales convencionales y probadas. Los fundadores deben tener una visión clara del mercado y dirigir la empresa de manera eficiente, manteniendo un ojo cercano en las finanzas, las operaciones y la moral de los empleados. Un modelo financiero sólido es esencial para asegurar el éxito y el crecimiento de una startup, ya que actúa como una guía para alcanzar la sostenibilidad financiera y optimizar las actividades de la empresa. Luego, considero si tienen un plan de acción claro. Esto hará que el proceso de toma de decisiones estratégicas sea transparente y manejable. Otro punto es que valoro el contenido sobre la forma. En las primeras etapas de un negocio, la sustancia es a menudo más importante que el estilo. Si bien tener un producto visualmente atractivo puede ciertamente ayudar a atraer la atención y generar interés, es la calidad del producto lo que determinará si un negocio es exitoso o no.

Taver Capital invierte a nivel global, utilizando una red de experiencia local. ¿Cómo maneja las complejidades de invertir en mercados diversos, y qué papel juega la perspicacia local en sus decisiones de inversión?

Desde la escuela secundaria, he estado en un entorno muy multicultural, así que no es difícil para mí conectarme con los fundadores independientemente de su ubicación, diferencia de idioma, etc. Puedo comunicarme con la gente y no veo barreras para encontrar startups.

Además, tener empresas de cartera en diferentes países trae beneficios tangibles. En primer lugar, siempre hay alguien con quien hablar si no puedo dormir. En serio, desde una perspectiva empresarial, la diversificación es una garantía adicional de seguridad. Lo vi claramente durante el Covid, cuando algunos países se quedaron quietos, mientras que otros, por el contrario, tuvieron algún tipo de crecimiento y desarrollo. Por ejemplo, en los Estados Unidos hubo un bloqueo estricto, y en Australia el trabajo estaba en pleno funcionamiento. Fue una experiencia interesante.

La realidad es que incluso si la misma cosa sucede en todas partes, sucede en diferentes momentos. Por lo tanto, al diversificar su cartera, se mitiguan los riesgos geopolíticos y económicos locales.

¿De qué manera prevé que la inteligencia artificial cambie los paisajes económicos, particularmente en los sectores industriales?

Habrá crecimiento y mejora. Lo importante es que este crecimiento será más sostenible —es decir, será más limpio y respetuoso con el medio ambiente. Tomemos, por ejemplo, la empresa de cartera de Taver Capital, Earth AI, que mencioné anteriormente. Su enfoque tecnológico para apuntar, probar y verificar los descubrimientos necesarios para las revoluciones de vehículos eléctricos y energías renovables representa un gran avance para la industria, ya que ayuda a encontrar depósitos iniciales en áreas inexploradas a una fracción del costo habitual.

Esto es importante hoy en día porque hay una carrera por los metales críticos para impulsar la transición energética renovable. El número de nuevos descubrimientos ha disminuido un 73% en la última década, y el desarrollo de depósitos antiguos a menudo ocurre de manera poco respetuosa con el medio ambiente.

La inteligencia artificial también es significativa en un momento en que los minerales esenciales para la “energía limpia”, como el cobre y el níquel, enfrentan escasez a pesar de las inversiones sustanciales en exploración. Earth AI se destaca por identificar prospectos de minerales de níquel, cobre, zinc y vanadio más de 100 veces más rápido y de manera más rentable que los métodos tradicionales.

Luego, veamos la Industria 4.0. Es una tendencia de automatización y intercambio de datos en tecnologías de fabricación, y abarca la integración de tecnologías digitales, como el Internet de las cosas, la inteligencia artificial, la computación en la nube y el análisis de datos, en procesos industriales. La Industria 4.0 es visible en la creación de “fábricas inteligentes” que son más interconectadas, eficientes y capaces de tomar decisiones autónomas.

Por cierto, respondiendo a numerosas preocupaciones sobre la reducción de empleos, no creo que esto llevará a un aumento en el desempleo. Ya hemos pasado por una revolución industrial tres veces. En mi opinión, la humanidad simplemente se está volviendo más productiva.

¿Cuáles son las cualidades o métricas principales que busca en las startups de inteligencia artificial al considerarlas para la inversión? ¿Hay innovaciones o características de equipo específicas que se destacan para usted?

Lo importante es que los fundadores ya han demostrado que pueden trabajar juntos y han demostrado su competencia para hacerlo, lo cual suele ser bastante evidente. Si los fundadores son familiares, lo considero como una señal de alerta, porque si hay problemas con uno, habrá problemas con ambos, lo que duplica los riesgos.

También, el equipo fundador debe tener un amplio conocimiento. Esto no necesariamente significa un título universitario. Aunque es importante que el fundador tenga educación superior, no necesita ser en el campo específico en el que opera la startup. Esto facilita el pensamiento creativo y les da a los fundadores la capacidad de ver el panorama general mientras también pueden sumergirse en los detalles.

Tener esta capacidad dual les da al equipo fundador una visión clara y distinta del mercado que están persiguiendo y una comprensión intuitiva de las necesidades de sus clientes. Hablando de los clientes, valoro a los fundadores que pueden escuchar sus comentarios y considerarlos. De hecho, no solo de los clientes, sino en general, se necesita mucha valentía para escuchar abiertamente la opinión de alguien más. Así que esa es otra aspecto que considero fuertemente.

Finalmente, como mencioné antes, examino de cerca el modelo financiero de una startup antes de tomar cualquier decisión, ya que creo que es fundamental tener una base sólida para el crecimiento sostenible y la escalabilidad.

La inteligencia artificial sigue evolucionando, ¿qué áreas emergentes dentro de la inteligencia artificial lo emocionan más? ¿Hay tendencias o tecnologías específicas que cree que serán cruciales en la próxima década?

Miraría más allá de la inteligencia artificial industrial, más allá de la inteligencia artificial en general. Hay tantos desarrollos que están sucediendo actualmente en la industria que ayuda a mantener una mente abierta para ver qué aspectos necesitan apoyo o son terreno fértil para la emergencia de nuevas ideas. Por ejemplo, consideraría aspectos como la eficiencia energética en el entrenamiento de modelos, que es un gran tema en este momento. Hay mucha charla sobre cómo las grandes empresas de tecnología están teniendo que lidiar con emisiones en aumento debido a sus iniciativas de inteligencia artificial y están enfrentando mucha reacción en contra por hacerlo. Esto es un ejemplo de un segmento dentro de la inteligencia artificial que podría utilizar nuevas ideas y soluciones frescas.

Otra área que parece ser una gran tendencia es la seguridad y la ética. Como ejemplo, algunas características de Apple (AAPL ) no están disponibles en Europa debido a los requisitos de DMA. También creo que el sector de la defensa crecerá, y esto impulsará el desarrollo de industrias civiles. Sin embargo, estos dos están estrechamente relacionados, porque hay muchas consideraciones éticas que deben tenerse en cuenta con respecto a la implementación de la inteligencia artificial en programas gubernamentales.

Basado en su amplia experiencia, ¿qué consejo daría a los empresarios que desean aventurarse en el espacio de la inteligencia artificial? ¿Qué trampas comunes deben evitar?

No se enfoque solo en la inteligencia artificial. Es mejor involucrarse en sectores donde desee hacer negocios, ya sea en la industria del petróleo, la publicación de libros, la fundición de acero o cualquier otra cosa. La inteligencia artificial es solo una herramienta; no hay necesidad de perseguir la inteligencia artificial por sí misma. La inteligencia artificial debe servir simplemente como una tecnología que mejora la eficiencia del negocio.

Dado su inversión en Earth AI, ¿puede discutir cómo la inteligencia artificial puede desempeñar un papel en los esfuerzos de sostenibilidad, especialmente en sectores como la energía limpia y la exploración de minerales?

La inteligencia artificial puede contribuir a estos sectores de varias maneras: gestión de recursos optimizada, mantenimiento predictivo, monitoreo ambiental, exploración de minerales mejorada, etc.

En general, la capacidad de la inteligencia artificial para procesar y analizar datos a gran escala permite una toma de decisiones más inteligente y eficiencias operativas, brindando métodos de exploración y extracción que son mucho más eficientes y respetuosos con el medio ambiente.

Por ejemplo, como ya he mencionado, Earth AI descubre nuevos depósitos de manera más eficiente y perfora para probar y verificar los depósitos requeridos para las revoluciones de vehículos eléctricos y energías renovables a una fracción del costo habitual.

Utiliza hardware de perforación propietario, que cuenta con el sistema de lodo de perturbación cero y el sistema de logística móvil, reduciendo significativamente el impacto ambiental de las operaciones.

¿Cómo ve las regulaciones actuales y futuras afectando las inversiones en inteligencia artificial? ¿Qué deben tener en cuenta las startups de inteligencia artificial para navegar estos paisajes regulatorios de manera efectiva?

La tendencia general es que la regulación en los Estados Unidos y Europa se está volviendo más estricta. Esto se debe a que la inteligencia artificial y las tecnologías relacionadas están desarrollándose muy rápidamente, lo que requiere una supervisión regulatoria. Este proceso está sucediendo en todos los sectores; por lo tanto, cada industria está regulada de alguna manera. La diferencia radica en el hecho de que las empresas en sectores tradicionales como la construcción y la automotriz están acostumbradas a la regulación, mientras que la inteligencia artificial apenas está comenzando en este camino.

Creo que, en general, tiene sus méritos, ya que hace que el mercado sea más organizado y sistemático. Sin embargo, hoy en día, la redacción de las regulaciones existentes o propuestas todavía deja mucho espacio para la interpretación, lo que genera preocupaciones. Ciertamente, es necesario estudiar las reglas y observar su aplicación, pero la posibilidad de juicios subjetivos sobre las startups de inteligencia artificial y las decisiones subsiguientes sobre cuáles de ellas deben estar sujetas a una regulación más estricta es un signo alarmante y podría tener consecuencias no deseadas.

Esto podría llevar a un desplazamiento en el desarrollo de la inteligencia artificial hacia países que emplean enfoques diferentes o más sofisticados, como China. Por otro lado, los países sin una regulación gubernamental excesiva y que fomentan las ideas innovadoras atraerán a los desarrolladores.

Lo que puedo aconsejar a las startups es que monitoren la legislación actual en diferentes países y, quizás, consideren los países donde la regulación es menos estricta o mejor adaptada a su industria, y también, operen en industrias críticas donde siempre habrá algo de flexibilidad, especialmente si planean operar en los Estados Unidos.

Gracias por sus respuestas detalladas, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Taver Capital.