Mikhail Taver, Fondatore e Managing Partner di Taver Capital Partners – Serie di Interviste

Mikhail Taver è un investitore esperto con due decenni di esperienza in posizioni dirigenziali di alto livello in gruppi finanziari e industriali prominenti, nonché in investimenti e consulenza strategica.

Mikhail ha concluso con successo oltre 250 transazioni di M&A e private equity per importanti player del settore industriale e possiede una profonda esperienza in aree come IPO, LBO, investimenti diretti, private equity e fusioni e acquisizioni. Le sue iniziative di investimento hanno anche coperto industrie pesanti come l’estrazione mineraria e la produzione. Inoltre, Mikhail detiene le designazioni CFA, ACMA e CGMA.

Come fondatore e managing partner di Taver Capital, un fondo di venture capital internazionale dedicato a investire in aziende di intelligenza artificiale a livello globale, Mikhail possiede una profonda comprensione del processo di investimento in startup di deeptech e AI-powered.

Lei è stato uno dei pionieri nell’investire in AI quando era ancora considerata una nicchia. Cosa l’ha inizialmente attratto verso le tecnologie AI e come è cambiata la sua prospettiva sugli investimenti in AI dal momento della fondazione di Taver Capital?

Quando ho scelto l’AI, l’ho fatto considerandola come una nicchia che credevo avesse buone prospettive. Mentre avevo ragione sulle prospettive, abbiamo visto come l’AI abbia progredito a un ritmo accelerato e ora viene adottata quasi in ogni industria, il che significa che mi sbagliavo sull’aspetto della nicchia. Ora l’AI è una tecnologia mainstream e ha subito una sostanziale evoluzione da allora, e così anche la mia prospettiva come investitore. 

Inizialmente, quando l’AI ha attirato la mia attenzione come un potenziale settore di investimento, mi sono reso conto che dovevo passare da essere un investitore generalista nel tech a un generalista nell’AI. Ciò mi ha portato a essere uno dei primi investitori in tecnologie AI-powered. Ora è il momento di fare un’altra transizione, da essere un generalista in AI a trovare la prossima nicchia promettente all’interno dell’AI. Nella mia prospettiva, e data la mia vasta esperienza lavorativa con le industrie pesanti, credo che questo sia l’AI industriale. La mia percezione del potenziale dell’AI non è cambiata – ho sempre visto l’AI come uno strumento per migliorare l’efficienza e trasformare le aziende. Tuttavia, quando si tratta della questione di dove l’integrazione dell’AI possa generare ritorni più alti, la mia scommessa è che possa farlo in quei settori che sono maturi per essere disruptati – produzione, estrazione mineraria e altri settori che la maggior parte degli investitori centrati sull’AI non sta guardando.

Potrebbe spiegare quali opportunità e sfide vede nell’AI industriale? Come l’AI industriale differisce da altre applicazioni AI in termini di potenziale di investimento?

Credo che l’AI possa dare nuova vita alle aziende di questo settore e aumentare la loro crescita. Le industrie tradizionali come la produzione, l’energia e l’estrazione mineraria sono state lente per anni, e l’AI ha un grande potenziale per cambiare questo.

Prendiamo ad esempio l’estrazione mineraria. Oggi, i tassi di scoperta di rame, nichel e litio sono ai livelli più bassi di sempre, nonostante la spesa per la scoperta sia ai massimi livelli. A causa di ciò, il settore dell’estrazione mineraria ha un enorme potenziale per essere disruptato. Questa convinzione mi ha portato a investire in Earth AI, un’azienda in Australia che ha sviluppato una tecnologia di esplorazione mineraria verticale integrata e aiuta le aziende di estrazione mineraria a trovare depositi più velocemente, a minor costo e, cosa molto importante, in modo più sostenibile. 

Un altro caso è quello di Ception, un’azienda israeliana che sta implementando sistemi AI per rendere i cantieri di costruzione e le piante industriali più produttivi, sostenibili e sicuri. Il modello SaaS di MineCept utilizza la mappatura 3D e la posizionamento visivo di precisione per migliorare la sicurezza e l’efficienza operativa sui cantieri.

In entrambi gli esempi illustrati sopra, investire in AI può aiutare le aziende a risparmiare miliardi di spese, impattando positivamente sul fondo di un’azienda. Tuttavia, applicare l’AI alle industrie pesanti è un’impresa piuttosto costosa, anche per le startup. Il finanziamento per lo sviluppo deve essere calcolato con un margine e con un orizzonte a lungo termine. Il profitto può arrivare a passi; ad esempio, nell’estrazione mineraria, potrebbe non esserci profitto per molto tempo, poi improvvisamente 20 milioni di dollari, poi di nuovo nessuno, e così via. Ciò deve essere preso in considerazione. Poiché è un progetto a lungo termine, sia il fondatore che il team devono avere una mentalità strategica, un approccio e essere pronti al fatto che il risultato non arriverà presto.

Avendo detto ciò, gli investitori esitano ancora a investire in AI industriale per diverse ragioni. In primo luogo, credono che gli investimenti in tecnologie industriali deep-tech siano troppo tempo-intensivi per essere redditizi. Ci vogliono circa 5-6 anni per determinare se un progetto AI funzionerà, il che rende alcuni investitori esitanti. Ciò è vero, e significa che gli investitori devono essere più selettivi nella scelta di un progetto. 

Dobbiamo anche considerare che l’industria, a causa della sua dimensione, è tradizionalmente il terreno di gioco dei private equity. I venture capitalist hanno a lungo saltato questo settore e, di conseguenza, non sanno molto sulle industrie pesanti e su come comunicare con i fondatori del settore. Avendo esperienza nell’investire in settori come il SaaS, non hanno comprensione delle caratteristiche del settore industriale e, di conseguenza, hanno aspettative irrealistiche. Quindi, è importante immergersi profondamente nel settore industriale e imparare a comunicare con i suoi stakeholder.

Taver Capital ha ottenuto diverse uscite di successo, tra cui acquisizioni da parte di grandi aziende come Facebook (META ) e Mitek. Quali sono i fattori chiave che considera quando decide di investire in una startup AI che potrebbe indicare una futura uscita di successo?

Innanzitutto, cerco di assicurarmi che i fondatori comprendano veramente ciò che stanno facendo. Ciò non riguarda solo ciò che dicono, ma anche ciò che possono concretamente sostenere con cifre chiave. In secondo luogo, mi affido alla mia rete per valutare positivamente e garantire per nuove prospettive. Per inciso, quando gli esperti del settore dicono che qualcosa è assurdo, che è impossibile o non funzionerà, potrei considerarlo a volte un buon segno. Lo stesso vale se, dopo che il prodotto fa i suoi primi passi, gli insider del settore iniziano a criticare fortemente la startup per ragioni insignificanti.

Oltre a condurre un’attenta valutazione del team di fondatori, analizzo se le startup hanno potenziale per una crescita sostenibile e ritorni a lungo termine. Se stanno semplicemente perseguendo profitti immediati guidati dalle tendenze del mercato, tendo a passare, perché non c’è valore nel lungo termine. Priorizzo le aziende che possono offrire valore duraturo nel tempo.

Inoltre, valuto se le aziende aderiscono a pratiche commerciali convenzionali e ben consolidate. I fondatori devono avere una chiara visione del mercato e gestire l’azienda in modo efficiente, tenendo d’occhio le finanze, le operazioni e il morale dei dipendenti. Un solido modello finanziario è essenziale per garantire il successo e la crescita di una startup, poiché funge da guida per raggiungere la sostenibilità finanziaria e razionalizzare le attività dell’azienda. Poi, considero se hanno un piano d’azione chiaro. Ciò renderà il processo decisionale strategico trasparente e gestibile. Un altro punto è che valorizzo il contenuto rispetto alla forma. Nelle fasi iniziali di un’azienda, la sostanza è spesso più importante dello stile. Sebbene avere un prodotto visivamente attraente possa certamente aiutare ad attirare l’attenzione e generare interesse, è ultimately la qualità del prodotto che determinerà se un’azienda avrà successo. 

Taver Capital investe a livello globale, utilizzando una rete di esperti locali. Come gestisce le complessità di investire in mercati diversi e quale ruolo gioca l’esperienza locale nelle sue decisioni di investimento?

Dal liceo, sono stato in un ambiente molto multiculturale, quindi non è difficile per me connettermi con i fondatori indipendentemente dalla loro ubicazione, differenza linguistica, ecc. Posso comunicare con le persone e non vedo alcun ostacolo nel trovare startup. 

Inoltre, avere aziende del portafoglio in diversi paesi porta benefici tangibili. Innanzitutto, c’è sempre qualcuno con cui parlare se non si riesce a dormire. Sul serio, però, da un punto di vista aziendale, la diversificazione è una garanzia aggiuntiva di sicurezza. L’ho visto chiaramente durante la pandemia di Covid, quando alcuni paesi si sono ritirati, mentre altri, al contrario, hanno avuto una sorta di crescita e sviluppo. Ad esempio, negli Stati Uniti c’è stato un lockdown rigoroso, e in Australia il lavoro era in pieno svolgimento. È stata un’esperienza interessante.

La realtà è che anche se la stessa cosa accade ovunque, accade in momenti diversi. Pertanto, diversificando il proprio portafoglio, si mitigano i rischi geopolitici e economici locali.

In che modo prevede che l’AI ridisegnerà i paesaggi economici, in particolare nei settori industriali?

Ci sarà crescita e miglioramento. Ciò che è importante è che questa crescita sarà più sostenibile – ovvero sarà più pulita e più rispettosa dell’ambiente. Prendiamo ad esempio Taver Capital’s azienda del portafoglio, Earth AI, che ho menzionato prima. La sua tecnologia guidata da AI per la ricerca, il test e la verifica delle scoperte necessarie per le rivoluzioni dei veicoli elettrici e dell’energia rinnovabile rappresenta una grande innovazione per l’industria, poiché aiuta a trovare depositi in aree inesplorate a una frazione del costo usuale. Questo è importante oggi perché c’è una corsa per i metalli critici per alimentare la transizione energetica rinnovabile. Il numero di nuove scoperte è diminuito del 73% nell’ultimo decennio, e lo sviluppo di vecchi giacimenti spesso avviene in modo non rispettoso dell’ambiente. 

L’AI-driven discovery è anche significativa in un momento in cui i minerali essenziali per l’energia pulita come rame e nichel affrontano carenze nonostante gli investimenti sostanziali nella ricerca. Earth AI si distingue identificando prospettive di nichel, rame, zinco e vanadio oltre 100 volte più velocemente e in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali.

Poi, guardiamo l’Industria 4.0. È una tendenza di automazione e scambio di dati nelle tecnologie di produzione e comprende l’integrazione di tecnologie digitali, come Internet delle cose, AI, cloud computing e analisi dei dati, nei processi industriali. L’Industria 4.0 è visibile nella creazione di “fabbriche intelligenti” più interconnesse, efficienti e in grado di prendere decisioni autonome. 

Rispondendo a numerose preoccupazioni riguardanti la riduzione dei posti di lavoro, non credo che ciò porterà a un aumento della disoccupazione. Abbiamo già vissuto tre rivoluzioni industriali. A mio parere, l’umanità sta semplicemente diventando più produttiva.

Quali sono le qualità o i metriche principali che cerca nelle startup AI quando considera di investire? Ci sono innovazioni o caratteristiche di squadra specifiche che le stanno particolarmente a cuore?

La cosa importante è che i fondatori abbiano già dimostrato di poter lavorare insieme e abbiano dimostrato la loro competenza nel farlo, il che è solitamente abbastanza evidente. Se i fondatori sono familiari, considero questo come un segnale di allarme, perché se ci sono problemi con uno, ci saranno problemi con entrambi, il che raddoppia i rischi. 

Inoltre, il team di fondatori dovrebbe avere una vasta gamma di conoscenze. Ciò non significa necessariamente un diploma. Sebbene sia importante che il fondatore abbia un’istruzione superiore, non deve essere necessariamente nel campo specifico in cui opera la startup. Ciò facilita il pensiero creativo e dà ai fondatori la capacità di vedere il quadro generale e allo stesso tempo di addentrarsi nei dettagli. 

Aver questa doppia capacità dà al team di fondatori una visione chiara e distinta del mercato che stanno perseguendo e una comprensione intuitiva delle esigenze dei clienti. Parlando dei clienti, valorizzo i fondatori che possono ascoltare i loro feedback e considerarli. In effetti, non solo dai clienti, ma in generale, ci vuole molto coraggio per ascoltare apertamente l’opinione di qualcun altro. Quindi, questo è un altro aspetto che considero fortemente. 

Infine, come ho menzionato prima, esamino attentamente il modello finanziario di una startup prima di prendere qualsiasi decisione, poiché credo che sia fondamentale avere una solida base per una crescita sostenibile e scalabilità. 

L’AI continua a evolversi, quali aree emergenti all’interno dell’AI la emozionano di più? Ci sono tendenze o tecnologie particolari che ritiene saranno fondamentali nel prossimo decennio?

Guarderei non solo oltre l’AI industriale, ma oltre l’AI in generale. Ci sono così tanti sviluppi che stanno accadendo nel settore che aiuta a mantenere una mente aperta per vedere quali aspetti necessitano di supporto o sono terreno fertile per l’emergere di nuove idee. Ad esempio, considererei aspetti come l’efficienza energetica nell’addestramento dei modelli, che è un grande argomento al momento. C’è molto parlare di come le grandi aziende tecnologiche stanno affrontando emissioni in aumento a causa delle loro iniziative AI e stanno affrontando molte critiche per farlo. Questo è un esempio di un segmento all’interno dell’AI che potrebbe utilizzare nuove idee e soluzioni fresche. 

Un’altra area che sembra essere una grande tendenza è la sicurezza e l’etica. Ad esempio, alcune funzionalità di Apple (AAPL ) non sono disponibili in Europa a causa dei requisiti DMA. Credo anche che il settore DefenceTech crescerà, e ciò stimolerà lo sviluppo di industrie civili. Tuttavia, questi due sono strettamente collegati, poiché ci sono molte considerazioni etiche che devono essere tenute presenti riguardo all’implementazione dell’AI nei programmi governativi.

Basandosi sulla sua vasta esperienza, quali consigli darebbe agli imprenditori che desiderano entrare nello spazio AI? Quali errori comuni dovrebbero evitare?

Non concentrarsi solo sull’AI. È meglio impegnarsi in settori in cui si desidera fare affari, che sia l’industria petrolifera, la pubblicazione di libri, la fusione dell’acciaio o qualsiasi altra cosa. L’AI è solo uno strumento; non c’è bisogno di perseguire l’AI per il sake dell’AI stesso. L’intelligenza artificiale dovrebbe semplicemente servire come tecnologia che migliora l’efficienza aziendale.

Considerato il suo investimento in Earth AI, può discutere come l’AI possa svolgere un ruolo negli sforzi di sostenibilità, in particolare nei settori dell’energia pulita e dell’esplorazione mineraria?

L’AI può contribuire a questi settori in diversi modi: gestione ottimizzata delle risorse, manutenzione predittiva, monitoraggio ambientale, esplorazione mineraria migliorata, ecc. 

Nel complesso, la capacità dell’AI di elaborare e analizzare dati su larga scala consente una presa di decisione più intelligente e un’efficienza operativa, fornendo metodi di esplorazione e estrazione più efficienti e più rispettosi dell’ambiente.

Ad esempio, come ho già menzionato, Earth AI scopre nuovi depositi più efficientemente e perfora per provare i depositi più velocemente di quanto possano fare gli esploratori e i perforatori tradizionali. Utilizza hardware di perforazione proprietario con il sistema di fango a zero disturbo e il sistema di logistica mobile, riducendo notevolmente l’impatto ambientale delle operazioni.

Come vede le normative attuali e future che influenzano gli investimenti in AI? Cosa dovrebbero essere consapevoli le startup AI per navigare efficacemente questi paesaggi normativi?

La tendenza generale è che la regolamentazione negli Stati Uniti e in Europa sta diventando più stringente. Ciò è dovuto al fatto che l’AI e le tecnologie correlate stanno sviluppandosi molto rapidamente, necessitando una vigilanza normativa. Questo processo sta accadendo in tutti i settori; pertanto, ogni industria è regolamentata in qualche modo. La differenza sta nel fatto che le aziende dei settori tradizionali come la costruzione e l’automotive sono abituate alla regolamentazione, mentre l’AI è solo all’inizio di questo percorso.

Credo che abbia i suoi meriti, poiché rende il mercato più organizzato e sistematico. Tuttavia, oggi, la formulazione delle normative esistenti o proposte lascia ancora molto spazio per l’interpretazione, il che solleva preoccupazioni. Certamente, è necessario studiare attentamente le regole e osservarne l’applicazione, ma la possibilità di giudizi soggettivi su startup AI e decisioni successive su quali di esse dovrebbero essere soggette a una regolamentazione più stretta è un segnale allarmante, che potrebbe avere conseguenze inintenzionali. 

Ciò potrebbe portare a uno spostamento dello sviluppo dell’AI verso paesi che adottano approcci diversi o più sofisticati, come la Cina. D’altra parte, i paesi senza eccessiva regolamentazione governativa e quelli che incoraggiano le idee innovative attireranno gli sviluppatori. 

Cosa posso consigliare alle startup è di monitorare l’attuale legislazione in diversi paesi e forse considerare i paesi in cui la regolamentazione è meno stringente o più adatta al loro settore, e anche di operare in settori critici in cui ci sarà sempre un po’ di flessibilità, specialmente se si pianifica di operare negli Stati Uniti.

Grazie per le sue risposte dettagliate, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Taver Capital.