Mikhail Taver, Fondatore & 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 settori 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.

Eri uno dei pionieri nell’investire in AI quando era ancora considerata una nicchia. Cosa ti ha inizialmente attirato verso le tecnologie AI e come è evoluta la tua prospettiva sugli investimenti 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 virtualmente in ogni industria, il che significa che mi sbagliavo sull’aspetto della nicchia. Ora una tecnologia mainstream, l’AI è evoluta sostanzialmente 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 degli investitori pionieri 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 dati la mia vasta esperienza lavorando con settori 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 la disruption — produzione, estrazione mineraria e altri settori che la maggior parte degli investitori centrati sull’AI non sta guardando.

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

Credo che l’AI possa portare nuova vita alle aziende di questo settore e aumentare la loro crescita. Settori tradizionali come la produzione, l’energia e l’estrazione mineraria sono stati lenti per anni e l’AI ha un grande potenziale per cambiare questo.

Prendi ad esempio l’estrazione mineraria. Oggi, i tassi di scoperta di rame, nichel e litio sono ai loro livelli più bassi, nonostante la spesa per la scoperta sia ai massimi storici. A causa di ciò, il settore dell’estrazione mineraria ha un enorme potenziale per la disruption. Questa convinzione mi ha portato a investire in Earth AI, un’azienda in Australia che ha sviluppato una tecnologia di esplorazione mineraria verticamente 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 l’azienda israeliana Ception, 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 tecnologia di posizionamento visivo di precisione per migliorare la sicurezza e l’efficienza operativa sui siti di lavoro.

In entrambi gli esempi illustrati sopra, investire in AI può aiutare le aziende a risparmiare miliardi di spese, impattando positivamente sulla linea di fondo di un’azienda. Tuttavia, applicare l’AI ai settori pesanti è un’impresa abbastanza capital-intensiva, 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 un lungo periodo, poi improvvisamente 20 milioni, poi di nuovo nessuno, e così via. Ciò deve essere preso in considerazione. Dal momento che 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 deeptech industriali 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 VC hanno a lungo saltato questo settore e, di conseguenza, non sanno molto sui settori 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 e Mitek. Quali sono i fattori chiave che prendi in considerazione quando decidi di investire in una startup AI che potrebbe indicare una futura uscita di successo?

Innanzitutto, cerco di assicurarmi che i fondatori capiscano veramente cosa 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 nonsenso, che è impossibile o non funzionerà, potrei considerarlo a volte come 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’analisi approfondita sul 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 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 modello finanziario robusto è essenziale per garantire il successo e la crescita di una startup, poiché agisce come un punto di riferimento per raggiungere la sostenibilità finanziaria e semplifica 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’attività, la sostanza è spesso più importante dello stile. Mentre avere un prodotto visivamente attraente può certamente aiutare ad attirare l’attenzione e generare interesse, è ultimately la qualità del prodotto che determinerà se un’attività sarà di successo.

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

Dal momento che la scuola media, sono stato in un ambiente molto multiculturale, quindi non è difficile per me connettermi con i fondatori indipendentemente dalla loro posizione, differenza linguistica, ecc. Posso comunicare con le persone e non vedo barriere per trovare startup.

Inoltre, avere aziende del portafoglio in diversi paesi porta benefici tangibili. Innanzitutto, c’è sempre qualcuno con cui parlare se non riesci a dormire. Sul serio, però, da un punto di vista aziendale, la diversificazione è una garanzia aggiuntiva di sicurezza. L’ho visto chiaramente durante il Covid, quando alcuni paesi si sono fermati, mentre altri, al contrario, hanno avuto una certa crescita e sviluppo. Ad esempio, negli Stati Uniti c’era un lockdown rigoroso, mentre 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 tuo portafoglio, mitigi i rischi geopolitici e economici locali.

In che modo prevedi 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. Prendi ad esempio l’azienda del portafoglio di Taver Capital, Earth AI, che ho menzionato prima. La sua tecnologia guidata da AI per la mirata, 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.

Ciò è importante oggi perché c’è una corsa per i metalli critici per alimentare la transizione energetica rinnovabile. Il numero di nuove scoperte è calato del 73% negli ultimi dieci anni e lo sviluppo di vecchi depositi spesso avviene in modo non rispettoso dell’ambiente.

La scoperta guidata da AI è anche significativa in un momento in cui i minerali “puliti” essenziali come rame e nichel affrontano carenze nonostante gli investimenti sostanziali nella loro esplorazione. Earth AI si distingue identificando prospettive di minerali di nichel, rame, zinco e vanadio oltre 100 volte più velocemente e in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali.

Poi, guardiamo la tendenza dell’Industry 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’Industry 4.0 è visibile nella creazione di “fabbriche intelligenti” che sono più interconnesse, efficienti e in grado di prendere decisioni autonome.

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

Quali sono le qualità o metriche principali che cerchi nelle startup AI quando le consideri per un investimento? Ci sono innovazioni o caratteristiche di squadra specifiche che si distinguono per te?

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 di solito 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, raddoppiando così i rischi.

Inoltre, il team di fondatori dovrebbe avere una vasta gamma di conoscenze. Ciò non significa necessariamente un diploma. Mentre è 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 mentre sono anche in grado di addentrarsi nei dettagli.

Avere 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 loro 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, 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 ti entusiasmano di più? Ci sono tendenze o tecnologie particolari che credi 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 attualmente 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 un aumento delle emissioni a causa delle loro iniziative AI e stanno affrontando molte critiche per farlo.

Un altro settore che sembra essere una grande tendenza è la sicurezza e l’etica. Ad esempio, alcune funzionalità di Apple 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 in programmi governativi.

Basandoti sulla tua vasta esperienza, quali consigli daresti agli imprenditori che desiderano entrare nello spazio AI? Quali trabocchetti comuni dovrebbero evitare?

Non concentrarti solo sull’AI. È meglio impegnarsi in settori in cui vuoi fare affari, che sia l’industria del petrolio, 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 tuo investimento in Earth AI, puoi discutere come l’AI possa svolgere un ruolo negli sforzi di sostenibilità, in particolare nei settori come l’energia pulita e l’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 decisioni 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 questi depositi più velocemente di quanto possano fare gli esploratori e i trivellatori tradizionali.

Utilizza un hardware di perforazione proprietario, che presenta il sistema di fango a zero disturbo e il sistema di logistica mobile, riducendo notevolmente l’impatto ambientale delle operazioni.

Come vedi le normative attuali e future influenzare gli investimenti 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 perché l’AI e le tecnologie correlate stanno sviluppandosi molto rapidamente, necessitando di una supervisione normativa. Questo processo sta accadendo in tutti i settori; quindi, ogni industria è regolamentata in qualche modo. La differenza sta nel fatto che le aziende dei settori tradizionali come la costruzione e l’automobilistico sono abituate alla regolamentazione, mentre l’AI è solo all’inizio di questo percorso.

Credo che in generale abbia i suoi meriti, poiché rende il mercato più organizzato e sistematico. Tuttavia, oggi, il testo 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 segno allarmante e potrebbe avere conseguenze inintenzionali.

Ciò potrebbe portare a uno spostamento dello sviluppo 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 certo margine, soprattutto se stanno pianificando di operare negli Stati Uniti.

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