Andrew Gershfeld, generalsekretær i Flint Capital – Intervju-serie

Andrew Gershfeld, generalsekretær i Flint Capital, leder selskapets internasjonale forretningsutvikling og sitter i styret for JobToday, Cream Finance, Yva og Flo.Health. Han hadde tidligere stillingen som Chief Investment Officer i ABRT Venture Fund, der han fokuserte på tidlige investeringer og saminvesteringer med større selskaper. Før han gikk inn i venturekapital, bygde og solgte han sitt eget selskap, GlavSkidka, og fikk dermed førstehånds erfaring som entrepreneur som nå informerer hans ekspertise overfor forbrukerinternet, eHandel, B2B SaaS og virtualisering.

Flint Capital er et Boston-basert globalt venture-selskap som støtter tidlige software-selskaper over hele USA, Europa og Israel, med fokus på kategorier som enterprise SaaS, AI, cybersecurity, fintech, IT-infrastruktur og forbrukerinternet. Selskapet hjelper gründere å skala opp i den amerikanske markedet og investerer vanligvis fra pre-A til serie B, med sjekker som varierer fra 1-5 millioner dollar og følger opp til 10 millioner dollar. Med bemerkelsesverdige suksesser som WalkMe (WKME ) , Socure og Flo.Health, har Flint Capital bygget en reputasjon for å støtte høyvoksende startups og har blitt anerkjent flere ganger som en gründer-vennlig fond.

Du gikk fra å bygge og selge ditt eget selskap til å bli en VC og til slutt en partner i Flint Capital — hva var det som opprinnelig trakk deg mot investeringer, og hvordan har denne overgangen påvirket måten du vurderer og støtter gründere i dag?

Nysgjerrigheten trakk meg inn. Jeg hadde bygget og solgt mitt eget selskap mens jeg så på andre gründere som samlet inn venturekapital — kapital som var sikret av ingenting annet enn visjon og energi. Jeg lurte på: Er dette velgjørenhet, eller noe dypere?

Etter min exit, ble jeg en investor for å finne ut. Og her er hva jeg lærte:

Penger er det samme i alle henders hender. Forskjellen ligger i hendene som holder dem. Noen VCs blir rakettbrennstoff. Andre blir en belastning for selskapet.

Før jeg ble en VC, antok jeg at det bare handlet om kapital. Den største overraskelsen var å innse hvor mye innvirkning kommer fra alt rundt kapitalen: å stille det riktige spørsmålet på det riktige øyeblikket, å lytte uten å dømme når en gründer trenger å tenke høyt, å gjøre det riktige introduksjonen som utløser en kjedereaksjon, eller å hjelpe til å lukke en kritisk ansatt ved å ta en kandidat til lunsj og vise dem muligheten av deres liv.

Og noen ganger er jobben kaldere — å helle vann på laget når produkt-markedsfit ikke er der og pengeklokken tikker.

Mine gründerår lærte meg tre ting som jeg bærer med meg i hver investering:

Først, respekt for utholdenheten ved å bygge opp et selskap. Gründere som utsetter å samle inn kapital så lenge som mulig bygger en annen type motstandsevne.

Andre, en dyp forståelse av den dype ensomheten ved å bygge noe som er på grensen. Det krever enormt selvfortrøende å fortsette å gå fremover og inspirere andre til å følge deg inn i et område hvor ingen har gått før.

Tredje, at laget definerer alt. Solopreneurskap er en virkelig trend, og vi kan se enhjørninger bygget av enkeltpersoner. Men i min erfaring, bestemmer laget resultatene mer enn noe annet.

Det hardeste delen av jobben er å balansere støtte med direkthet når et porteføljeselskap er på vei å gå feil. Investorer frykter å bli misforstått, men gründere returnerer nesten alltid senere med takk.

Det finnes ingen formel for dette. Den eneste konstanten er tillit, og tillit krever sårbarhet fra begge sider. Gründere som alltid fremstår som alfaer og insisterer på å projicere usårbarhet, mangler noe kritisk. Ekte forbindelse skjer i øyeblikk av sårbarhet og ærlighet, og det er der gründerne bygger dypere og mer bærekraftige røtter.

Når du vurderer AI-gründere, hva er det som forteller deg at de kan bygge et varig selskap — og hvordan balanserer du teknisk eksellense mot dyp domene-ekspertise i høyt-tilits-sektorer som legaltech, cybersecurity og helse?

De fleste VCs optimaliserer for varighet. Jeg optimaliserer for anti-fragilitet.

Varige selskaper tåler sjokk. Anti-fragile selskaper blir sterkere på grunn av dem. Varighet er forsvar, mens anti-fragilitet er angrep. Og i AI-alderen, slår adaptationshastighet resilience hver eneste gang.

Når jeg møter gründere, ser jeg ikke etter mennesker som kan tåle stress. Jeg ser etter mennesker som kan omgjøre stress til nye styrker og muligheter. Det er det som skaper store selskaper. Å identifisere denne kvaliteten er komplekst, og for å gjøre det, undersøker vi hvordan de har håndtert usikkerhet historisk. Det er denne anti-fragiliteten som er signalen jeg jakter på.

Når det gjelder teknisk eksellense versus domene-ekspertise: I AI, vinner domene-ekspertise. Hver gang.

For tidlige selskaper, er domene-ekspertise og evnen til å selge og distribuere viktigere enn teknisk briljans. Vi ønsker fortsatt teknisk talent i form av mennesker som ser grensen og kan kartlegge en rute for å komme dit riktig. Men de trenger ikke å være mesterhåndverkere. De trenger å levere raskt.

Jeg ville heller støtte en tømmerhogger som kan levere produkt-markedsfit på tre slag enn en trehåndverker som bruker år på å bygge den perfekte arkitekturen. Hastighet til PMF er alt, og domene-eksperter vet eksakt hvor de skal svinge øksen.

Den ideelle gründeren? En domene-ekspert som har følt smerten de løser, noen som kjenner terrenget og beveger seg med hastighet.

Og for lagstruktur, gi meg to gründere som har fullstendig tillit til hverandre, forstår sine egne felt og komplementerer hverandre. Denne konfigurasjonen vinner langt oftere enn noen bestemt ferdighetssett.

Proprietær data, arbeidsflyt-integrasjon og forsvarbarhet blir obligatorisk for tidlige AI-selskaper — hvilken av disse ser du på som den sterkeste forsvarsmuren, og hvorfor?

Modeller er i ferd med å bli kommodifisert som CPU-er. Forsvarsmuren ligger i dataene og arbeidsflyten. De er avhengige av hverandre, den ene styrker den andre.

Modeller er hjernen, og de blir billigere hver kvartal. Men utgangen du genererer, avhenger helt av dataene du bruker til å trene dem, forme forespørsler og supplere svar. For å samle inn disse dataene, trenger du kontaktpunkter med brukerne og arbeidsflyt. Arbeidsflyten produserer data. Dataene styrker arbeidsflyten. Det blir en flywheel.

Men det blir interessant når det gjelder å skape en helt ny paradigm.

Det er en enorm forskjell på å kopiere og lime inn i ChatGPT, vente, og så kopiere og lime inn igjen, versus en AI som lever i din arbeidsflyt, forstår kontekst og utfører uten at du noen gang forlater miljøet. Det første er et verktøy. Det siste er en kollega.

Fremtiden er et nytt grensesnitt helt og holdent — et Semantisk Operativsystem, en AI-nettleser. Et enkelt miljø hvor intensjon og utførelse skjer sammen uten kontekstskifte.

Vi investerer aktivt i denne paradigmeskiftet. LeoAI, ett av våre porteføljeselskaper, supplere ingeniørteam med en virtuell ingeniør som er innbygget i deres miljø. Det forstår prosjektkontekst og supplere design på samme måte som Cursor forstår en kodebase. Det planlegger. Det committer til repository. Det er et teammedlem.

Testen er enkel: Kan brukerne forbli i miljøet fra start til slutt uten å forlate det? Hvis ja, bygger du fremtiden. Hvis nei, bygger du bare et annet API-verktøy.

Mange AI-selskaper sliter med å konvertere piloter eller bevis på konsept til gjentakende inntekter — hva er det som overbeviser deg om at et startup-selskap går beyond eksperiment og mot ekte produkt-markedsfit?

I AI-alderen, er det en måling som teller over alt annet: engasjement.

Ikke inntekt, kontrakter eller piloter. Hvor mange øyne fanges og hvor mye tid tilbringer de? Hvor mye arbeid blir gjort innenfor AI-miljøet? Det er det.

Vi er i en krig om oppmerksomhet, og oppmerksomhet er den ledende indikator for alt annet.

I tidlige faser, er det ikke alltid mulig å få tak i data om opphold. Men du kan se mønster. Hvis produktet er genuint nyttig og rikt nok for tidlige adoptører, vil du se stabil churn innen noen uker. Det er signalen som skiller stickiness fra nysgjerrighet.

Målet som forutsier alt, er likevel hvor mye arbeid som blir gjort innenfor AI-miljøet. Hvis brukerne når målene sine og faktisk fullfører oppgaver, løser problemer og produserer resultater, ser du på ekte produkt-markedsfit.

Dette er sant både for forbruker- og bedriftsmarked. AI automatiserer menneskelig arbeid. Mennesker gjør mer med AI. Så hvis du ser konstant utnyttelse, konstant aktivitet og betydelige resultater, ser du på PMF som oppstår.

Bedriftsmarked er langsomt. B2B-kontrakter tar tid og krever bevis på konsept, lange salgsperioder og til slutt, integreringshelvete. Men når sofistikerte kjøpere signerer kontrakter, er det validering. Det er øyeblikket du vet du har gått beyond eksperiment.

Forbruker eller bedrift, sannheten er den samme: Engasjement forutsier alt.

Flint Capital har nylig støttet AI-selskaper over legaltech, cybersecurity og mekanisk ingeniørkunst — hva er det som er felles for selskapene som vinner i disse forskjellige vertikale?

De vinnende selskapene bygger ikke integrasjoner. De bygger kolleger.

Vi ser på fremveksten av et nytt operasjonelt lag, som er AI innbygget i arbeidsflyten som en ekte kollega. Dette skjer over legaltech, sikkerhet og mekanisk ingeniørkunst, blant mange andre felt. AI forstår nå kontekst. Det hviler ikke. Det arbeider i parallell. Det forlater aldri miljøet.

Dette er ikke Microsoft Word med en ChatGPT-utvidelse. Det er et fundamentalt annet paradigm. Og her er hvordan det spiller ut over vertikaler:

Legaltech er det åpenbare vinnerfeltet. Juridisk språk er kode, lovkode. LLM-er er bygget for dette. Samme med cybersecurity. Du analyserer kode, struktur og avhengigheter. Det er alle abstraksjoner som kan beskrives med ord.

Mekanisk ingeniørkunst er det harde. Disse er ikke språkmodeller, men mekaniske modeller. De må forstå romlige relasjoner, fysikk og materialvitenskap. Det er et helt annet språk, og det er mye harder å implementere.

Likevel er sluttpunktet identisk over alle: et miljø hvor profesjonelle kan fullføre arbeidet sitt uten å skifte kontekst.

Legaltech er raskt. Mekanisk ingeniørkunst er langsomt. Men de er alle på vei mot samme destinasjon.

Som investor, hva er det som hjelper deg å spotte enhjørninger tidlig — og hvordan stiller du deg selv for å gå inn i topp-klassede avtaler før de blir konkurranseutsatt?

Du kan ikke spotte enhjørninger. Du kan bare være der før noen andre ser etter.

Spillet er ikke mønstergjenkjenning. Det er nærhet. Vær i gründerens liv tidlig, før avtalen varmer opp og de store VCs dukker opp. Det er den eneste måten små fond kan vinne.

Store fond er bygget for å deployere milliarder. For å gjøre det, trenger de maksimal synlighet og avtalestrøm. De kan ikke gå glipp av muligheter, så de vinner på merk og oppmerksomhet.

Små fond kan ikke konkurrere med det. Vi kan ikke overgå Sequoia. Vi kan ikke overmarkedsføre a16z.

Så vi spiller et annet spill: generasjonskunst. Kunnskap og rykte som går fra en generasjon av partnere til den neste. En dyp forståelse av nåværende trender, gründerkultur og språkskift. Vi holder oss nær punktene hvor ideer oppstår og gründere starter å samarbeide.

Vår spillplan har tre deler:

En: Porteføljegründer-tilbakemeldinger. Ingen kjenner deg bedre enn de du har arbeidet med. Vår beste avtalestrøm kommer fra gründere vi har støttet.

To: Gründer-LP-er. Vi har bygget en diversifisert base av suksessfulle gründere som ble LP-er og dannet en aktiv samfunn. De spotter muligheter under radaren, tidlig, før topp-VCS merker dem.

Tre: Fellesskap som konkurransefordel. Et fellesskap trenger noe felles. Vi samler inn midler fra teknologigründere som drar nytte av genialiteten til andre deltakere. Vi fasiliteter aktiviteter, møter og introduksjoner. Vi holder motoren gående.

En ting til: berømte investorer som bygger fond på sosial kapital. Det kan fungere, men bare hvis de deler spillplanen for å konvertere den sosiale bølgen til forretningsmuligheter. Hvis de bare låner navnet sitt, er det hult. Hvis de lærer metodologien, er det ekte verdi.

Store fond vinner på merk. Vi vinner på relasjoner. Det er spillet.

Hva er det som får deg til å gå bort fra en AI-mulighet, selv om teknologien ser lovende ut på overflaten?

Øyeblikket neste modell blir levert, blir funksjonene dine absorbert. Ingen betaler deg lenger. Det er minimal margin, kort levetid og ingen forsvarbarhet.

Det er en øyeblikkelig rød flagg.

Utenom det, er det andre faktorer som lagdysfunksjon, ødelagte enhetsøkonomi eller strukturell churn innbygget i forretningsmodellen. Disse er eksistensielle problemer mer enn utførelseproblemer, hvilket betyr at du ikke kan fikse dem ved å jobbe harder. De er innbygget i DNA-et til bedriften.

Når du ser det, gå bort, uansett hvor imponerende demoen ser ut.

Hva slags AI-selskaper tror du er best posisjonert for ekstra vekst over de neste ti årene — arbeidsflyt-innbakte verktøy, vertikal-spesifikke løsninger, infrastruktur eller noe helt annet?

A: Infrastruktur vil være enormt, men det er en kapslet marked. Kommodifisering knuser marger. Vi ser ikke på trillion-dollarselskaper som produserer kommodifiserte tjenester.

De virkelige vinnerne vil være selskaper som kontrollerer brukergrensesnittet.

Hvem som helst som eier grensesnittet, miljøet hvor mennesker arbeider, vil kontinuerlig vokse mer enn alle andre. De vil være bærekraftige og ha en konkurransefordel.

Men den største transformasjonen kommer fra noe annet: Windows 95-øyeblikket for AI.

Når skrivebordsparadigmet ble introdusert, endret det alt. Vi er på vei til å se noe lignende for menneske-AI-interaksjon. Et nytt grensesnitt. Et nytt paradigm. Og det vil transformere hele industrien.

Det skuffende er at denne gjennombruddet ikke kommer fra et startup, men fra selskaper vi allerede kjenner. Du trenger en dyp forståelse av atferdsmønster for å klare det. Hvordan brukerne interagerer. Hva incentivene driver dem. Hva problemene modellene møter. Hvordan minne fungerer. Hvordan å holde kontekst uten å miste det.

Nykommerne ville måtte finne ut av det fra scratch. Eksisterende spillere kjenner allerede til det.

Så vi kjenner navnene. Vi vet bare ikke hvem som vinner.

Startups vil vinne vertikaler. Eksisterende spillere vil vinne plattformsskiftet.

Du har hjulpet mange selskaper å utvide fra Europa og Israel til USA — hva skiller AI-selskaper som suksessfullt skalerer inn i det amerikanske markedet fra de som sliter?

Nærhet til kunden er alt.

Selskapene som vinner, er fysisk til stede i USA, tilbringer tid med kunder, designpartnere, lukker avtaler og presser dem gjennom pipeline til produksjon. De som prioriterer markedsføring og pivoter raskt, vinner. De som prøver å skala opp på avstand, sliter.

Ingeniørarbeid kan være hvor som helst, men salg og produkt må være i USA fra dag én.

Du kan spare kostnader ved å holde FoU i Israel eller Europa. Men hvis frontkontoret ditt, inkludert salg, produkt og kunde-orienterte team, er fjern, vil du ikke lykkes.

Produkt-ledet vekst endrer ligningen. Hvis du målretter SMB-er eller forbrukere med en PLG-bevegelse, kan du kjøre markedsføring på avstand så lenge teamet ditt forstår amerikanske funneler, PR og veksttaktikker.

Men for mid-market til bedrift? Nei vei. Du må være der.

Å prøve å spare penger ved å holde seg på avstand, er en feiløkonomi. Du vil bruke mer på å fikse skadene senere.

Til gründere som bygger i regulerte eller høyt-tilits-sektorer, hva er rådet ditt for å akselerere traksjon, dykke dyptere i kunde-tillit og samle inn kapital mer effektivt?

Feil raskt, beveg raskt, og lever raskt.

Ikke vent på det perfekte produktet. Ikke vent på at markedet er klart. Ikke vent på å ansette den perfekte personen. Beveg nå. Hvis du gjør det, vil du iterere og lære raskere, og forstå kundens smerte-punkter før pengene er oppbrukt.

Regulert AI er dyrt. Seed-runder er massive fordi teamene koster mye, de tekniske utfordringene er harde, compliance er overhodet og du møter større kunder i bedriftsmiljøer. All dette krever mer kapital og mer investering i produktet.

Jo raskere du beveger deg, jo bedre er dine sjanser for overlevelse.

I regulert AI, er det ingen pris for perfeksjon. Det er bare overlevelse for hastighet.

Så igjen: Feil raskt. Lær raskere. Lever raskest.

Takk for dine innsikter om investering, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Flint Capital.