Andrew Gershfeld, Sócio-Geral da Flint Capital – Série de Entrevistas

Andrew Gershfeld, Sócio-Geral da Flint Capital, lidera os esforços de desenvolvimento de negócios internacionais da empresa e atua nos conselhos de JobToday, Cream Finance, Yva e Flo.Health. Anteriormente, ele ocupou o cargo de Diretor de Investimentos da ABRT Venture Fund, onde se concentrou em negócios de estágio inicial e co-investimentos com grandes empresas. Antes de entrar no capital de risco, ele construiu e vendeu sua própria empresa, GlavSkidka, adquirindo conhecimento empreendedor de primeira mão que agora informa sua especialização em setores como internet de consumo, comércio eletrônico, B2B SaaS e virtualização.

Flint Capital é uma empresa de capital de risco global com sede em Boston que apoia empresas de software de estágio inicial nos EUA, Europa e Israel, com foco em categorias como SaaS empresarial, AI, cibersegurança, fintech, infraestrutura de TI e internet de consumo. A empresa ajuda os fundadores a expandir para o mercado dos EUA e geralmente investe desde a pré-A até a Série B, liderando rodadas com cheques que variam de $1–5M e seguindo até $10M. Com sucessos notáveis como WalkMe (WKME ) , Socure e Flo.Health, a Flint Capital construiu uma reputação por apoiar startups de alto crescimento e foi reconhecida várias vezes como um fundo amigável para fundadores.

Você fez a transição de construir e vender sua própria empresa para se tornar um VC e, eventualmente, um sócio da Flint Capital — o que o atraiu inicialmente para o investimento, e como essa mudança influenciou a forma como você avalia e apoia os fundadores hoje?

A curiosidade me atraiu. Eu havia financiado minha própria empresa enquanto via outros fundadores levantar capital de risco — financiamento garantido por nada além de visão e energia. Eu continuava me perguntando: é caridade ou algo mais profundo?

Depois de minha saída, eu me tornei um investidor para descobrir. E aqui está o que eu aprendi:

O dinheiro é o mesmo em qualquer mão. A diferença está nas mãos que o seguram. Alguns VCs se tornam combustível de foguete. Outros se tornam um fardo para a empresa.

Antes de me tornar um VC, eu supunha que era apenas sobre capital. A maior surpresa foi perceber o quanto de impacto vem de tudo ao redor do capital: fazer a pergunta certa no momento certo, ouvir sem julgamento quando um fundador precisa pensar em voz alta, fazer a apresentação certa que dispara uma reação em cadeia ou mesmo ajudar a fechar uma contratação crítica levando um candidato para almoçar e mostrando a ele a oportunidade de sua vida.

E, às vezes, o trabalho é mais frio — derramando água na equipe quando o ajuste de produto-mercado não está lá e o relógio do dinheiro está ticando.

Meus anos como fundador me ensinaram três coisas que eu levo para cada investimento:

Primeiro, respeito pela garra de financiar a si mesmo. Fundadores que atrasam a captação de recursos o máximo possível constroem um nível diferente de resiliência.

Segundo, uma compreensão profunda da solidão profunda de construir algo de fronteira. É necessário uma confiança imensa para continuar avançando e inspirar os outros a segui-lo em um território onde ninguém foi antes.

Terceiro, que a equipe define tudo. A solopreneurship é uma tendência real, e podemos ver unicórnios construídos por indivíduos únicos. Mas, em minha experiência, os resultados são determinados pela equipe mais do que por qualquer outra coisa.

A parte mais difícil do trabalho é equilibrar apoio com direção quando uma empresa do portfólio está se desviando do caminho certo. Os investidores temem ser mal interpretados, mas os fundadores quase sempre retornam mais tarde com apreço. Essas conversas os ajudam a reiniciar, se aterrar e recalibrar para o que vem a seguir.

Não há fórmula para isso. A única constante é a confiança, e a confiança exige vulnerabilidade de ambos os lados. Fundadores que sempre aparecem como alfas e insistem em projetar invencibilidade estão perdendo algo crítico. Conexão real acontece em momentos de vulnerabilidade e honestidade, e é aí que os fundadores constroem raízes mais profundas e mais sustentáveis.

Quando você avalia fundadores de AI, quais sinais indicam que eles podem construir uma empresa durável — e como você equilibra excelência técnica com especialização em domínio em setores de alta confiança como legaltech, cibersegurança e saúde?

A maioria dos VCs otimiza para durabilidade. Eu otimizo para anti-fragilidade.

Empresas duráveis resistem a choques. Empresas anti-fragis se tornam mais fortes devido a eles. Durabilidade é defesa, enquanto anti-fragilidade é ofensa. E na era da AI, a velocidade de adaptação supera a resiliência todos os dias.

Quando eu encontro fundadores, não procuro pessoas que possam suportar estresse. Procuro pessoas que transformam o estresse em novas forças e oportunidades. É isso que forja grandes empresas. Identificar essa qualidade é complexo, e para fazer isso, examinamos como eles lidaram com a incerteza historicamente. É essa anti-fragilidade que é o sinal que estou caçando.

Quanto à excelência técnica versus especialização em domínio: Na AI, a especialização em domínio vence. Sempre.

Para empresas de estágio inicial, a especialização em domínio e a capacidade de vender e distribuir importam mais do que a genialidade técnica. Ainda queremos talento técnico na forma de pessoas que veem a fronteira e podem traçar um curso para chegar lá corretamente. Mas elas não precisam ser artesãos mestres. Elas precisam entregar rápido.

Eu preferiria apoiar um lenhador que possa entregar ajuste de produto-mercado em três golpes do que um entalhador de madeira passando anos esculpindo a arquitetura perfeita. A velocidade para o ajuste de produto-mercado é tudo, e os especialistas em domínio sabem exatamente onde acertar o machado.

O fundador ideal? Um especialista em domínio que sentiu diretamente a dor que está resolvendo, alguém que conhece o terreno e se move com urgência.

E para a estrutura da equipe, me dê dois fundadores que confiam completamente um no outro, entendem suas faixas e se complementam. Essa configuração vence muito mais frequentemente do que qualquer conjunto específico de habilidades.

Proprietary data, workflow integration e defensibilidade estão se tornando mandatórios para empresas de AI de estágio inicial — qual deles você vê como o mais forte, e por quê?

Os modelos estão se tornando commodities como CPUs. O fosso está nos dados e no fluxo de trabalho. Eles são interdependentes, um fortalece o outro.

Os modelos são o cérebro, e eles estão ficando mais baratos a cada trimestre. Mas a saída que você gera depende inteiramente dos dados que você usa para treinar, formar solicitações e aumentar respostas. Para coletar esses dados, você precisa de pontos de contato com os usuários e fluxos de trabalho. O fluxo de trabalho produz dados. Os dados fortalecem o fluxo de trabalho. Isso se torna uma roda viva.

Mas onde isso fica interessante é que a integração perfeita, mais do que ser uma estratégia de retenção, envolve criar um paradigma completamente diferente.

Há uma diferença enorme entre copiar e colar no ChatGPT, esperar e, em seguida, copiar e colar de volta versus uma AI que vive no seu fluxo de trabalho, entende o contexto e executa sem que você jamais saia do ambiente. O primeiro é uma ferramenta. O segundo é um colega de trabalho.

O futuro é uma nova interface inteiramente — um Sistema Operacional Semântico, um navegador de AI. Um ambiente único onde intenção e execução acontecem juntos sem troca de contexto.

Estamos investindo ativamente nessa mudança de paradigma. LeoAI, uma de nossas empresas do portfólio, aumenta as equipes de engenharia com um engenheiro virtual incorporado ao ambiente. Ele entende o contexto do projeto e aumenta o design da mesma forma que o Cursor entende uma base de código. Ele agenda. Ele comita para o repositório. Ele é um membro da equipe.

O teste de litmus é simples: Os usuários podem permanecer no ambiente desde o início até o fim sem sair? Se sim, você está construindo o futuro. Se não, você está construindo mais um invólucro de API.

Muitas empresas de AI lutam para converter pilotos ou provas de conceito em receita repetível — qual evidência o convence de que uma startup está se movendo além da experimentação em direção ao ajuste de produto-mercado real?

Na era da AI, uma métrica importa acima de tudo: engajamento.

Não receita, contratos ou pilotos. Quantos olhos são capturados e quanto tempo eles passam? Quanto trabalho é concluído dentro do ambiente de AI? É isso.

Estamos em uma guerra por atenção, e a atenção é o indicador principal de tudo o mais.

Nos estágios iniciais, os dados de retenção não estão sempre disponíveis. Mas você pode identificar padrões. Se o produto é genuinamente útil e rico o suficiente para os primeiros adotantes, você verá uma estabilização da taxa de abandono dentro de semanas. Esse é o sinal que separa a aderência da novidade.

A métrica que prevê tudo, no entanto, é quanto trabalho é feito dentro do ambiente de AI. Se os usuários estão alcançando seus objetivos e realmente concluindo tarefas, resolvendo problemas e produzindo resultados, você está olhando para um ajuste de produto-mercado real.

Isso é verdade tanto para o consumidor quanto para a empresa. A AI automatiza o trabalho humano. Os humanos fazem mais com a AI. Então, se você vê utilização constante, atividade constante e resultados substanciais, você está assistindo ao ajuste de produto-mercado emergir.

Empresa é lenta. Contratos B2B levam tempo e exigem provas de conceito, ciclos de vendas longos e, eventualmente, integração do inferno. Mas quando compradores sofisticados assinam contratos, essa é a validação. É o momento em que você sabe que você se moveu além da experimentação.

Consumidor ou empresa, a verdade é a mesma: o engajamento prevê tudo.

A Flint Capital recentemente apoiou empresas de AI em legaltech, cibersegurança e engenharia mecânica — quais fios comuns você vê entre as startups que estão vencendo nesses setores verticais diversificados?

As empresas vencedoras não estão construindo integrações. Estão construindo colegas de trabalho.

Estamos vendo o surgimento de uma nova camada operacional, que é a AI incorporada ao fluxo de trabalho como um verdadeiro par. Isso está acontecendo em legaltech, segurança e engenharia mecânica, entre muitos outros campos. A AI agora entende o contexto. Ela não descansa. Ela trabalha em paralelo. Ela nunca deixa o ambiente.

Isso não é o Microsoft Word com um plugin do ChatGPT. É um paradigma fundamentalmente diferente. E é assim que isso se desenrola em setores verticais:

Legaltech é a vitória óbvia. A linguagem jurídica é código, código legislativo. LLMs são construídos para isso. O mesmo se aplica à cibersegurança. Você está analisando código, estrutura e dependências. É tudo abstrações descritas em palavras.

A engenharia mecânica é a difícil. Esses não são modelos de linguagem, mas modelos mecânicos. Eles precisam entender relações espaciais, física e ciência dos materiais. É uma linguagem completamente diferente, e é muito mais difícil de implementar.

No entanto, o ponto final é idêntico em todos os três: um ambiente onde o profissional pode concluir seu trabalho sem trocar de contexto.

Legaltech é rápido. Engenharia mecânica é lenta. Mas todos estão indo para o mesmo destino.

Como investidor, quais sinais ajudam você a identificar unicórnios cedo — e como você se posiciona para entrar em negócios de alto nível antes que eles se tornem competitivos?

Você não pode identificar unicórnios. Você só pode estar lá antes de todos os outros estarem procurando.

O jogo não é reconhecimento de padrões. É proximidade. Esteja na vida do fundador cedo, antes de o negócio esquentar e os VCs de marca aparecerem. É a única maneira para os pequenos fundos vencerem.

Grandes fundos são construídos para implantar bilhões. Para fazer isso, eles precisam de visibilidade máxima e fluxo de negócios. Eles não podem perder oportunidades, então vencem com marca e atenção.

Os pequenos fundos não podem competir com isso. Não podemos superar a Sequoia em marca. Não podemos superar a a16z em marketing.

Então jogamos um jogo diferente: artesanato geracional. Conhecimento e reputação passados de uma geração de sócios para a próxima. Uma compreensão profunda das tendências atuais, cultura de fundadores e mudanças de linguagem. Permanecemos próximos dos pontos onde as ideias surgem e os fundadores começam a colaborar.

Nosso plano de jogo tem três partes:

Um: Referências de fundadores do portfólio. Ninguém conhece você melhor do que as pessoas com quem você trabalhou. Nosso melhor fluxo de negócios vem de fundadores que apoiamos.

Dois: LPs empreendedores. Construímos uma base diversificada de fundadores bem-sucedidos que se tornaram LPs e formaram uma comunidade ativa. Eles identificam oportunidades sob o radar, cedo, antes que os investidores de alto nível notem.

Três: Comunidade como vantagem competitiva. Uma comunidade precisa de algo em comum. Arrecadamos fundos de fundadores de tecnologia que se beneficiam da genialidade de outros participantes. Facilitamos atividades, reuniões e apresentações. Mantemos o motor funcionando.

Uma coisa mais: investidores celebridades que constroem fundos com capital social. Isso pode funcionar, mas apenas se eles compartilharem o playbook de converter essa onda social em oportunidades de negócios. Se eles estiverem apenas emprestando seu nome, é oco. Se eles estiverem ensinando a metodologia, é valor real.

Grandes fundos vencem com marca. Nós vencemos com relacionamentos. É esse o jogo.

Quais bandeiras vermelhas o fazem se afastar de uma oportunidade de AI, mesmo quando a tecnologia parece promissora na superfície?

O momento em que o próximo modelo é enviado, seus recursos são absorvidos. Ninguém paga mais. Há margens minúsculas, uma vida útil curta e zero defensibilidade.

Essa é uma bandeira vermelha instantânea.

Além disso, há outros fatores, como disfunção da equipe, economia unitária quebrada ou churn estrutural incorporado ao modelo de negócios. Esses são problemas existenciais, mais do que de execução, o que significa que você não pode consertá-los trabalhando mais. Eles estão incorporados ao DNA do negócio.

Quando você vê isso, se afaste, independentemente de quão impressionante o demo pareça.

Quais tipos de empresas de AI você acredita que estão melhor posicionadas para um crescimento desproporcional nos próximos dez anos — ferramentas incorporadas ao fluxo de trabalho, soluções específicas de setor, infraestrutura ou algo completamente diferente?

A: A infraestrutura será enorme, mas limitada. A commoditização esmaga as margens. Não vemos empresas de trilhões de dólares produzindo serviços commoditizados.

Os verdadeiros vencedores serão as empresas que controlam a superfície do usuário.

Quem possui a interface, o ambiente onde os humanos trabalham, continuará a superar todos os outros. Eles serão sustentáveis e terão a vantagem competitiva.

Mas a maior transformação virá de algo mais: o momento Windows 95 para a AI.

Quando o paradigma de desktop foi introduzido, mudou tudo. Estamos prestes a ver algo semelhante para a interação humano-AI. Uma nova interface. Um novo paradigma. E isso transformará a indústria inteira.

A parte desapontadora é que essa quebra não virá de uma startup, mas de empresas que já conhecemos. Você precisa de uma compreensão profunda de padrões de comportamento para fazer isso. Como os usuários interagem. Quais incentivos os impulsionam. Quais problemas os modelos enfrentam. Como a memória funciona. Como manter o contexto sem perdê-lo.

Os novatos teriam que descobrir isso do zero. Os jogadores existentes já sabem.

Então, sabemos os nomes. Só não sabemos quem vence.

As startups vencem setores verticais. Os incumbentes vencem a mudança de plataforma.

Você ajudou muitas empresas a expandir da Europa e de Israel para o mercado dos EUA — o que diferencia as startups de AI que escalonam com sucesso para o mercado dos EUA daquelas que lutam?

A proximidade com o cliente é tudo.

As empresas que vencem estão fisicamente presentes nos EUA, passando tempo com os clientes, parceiros de design, fechando negócios e empurrando-os pelo pipeline para a produção. Aquelas que priorizam o go-to-market e pivotam rapidamente vencem. Aquelas que tentam escalar remotamente lutam.

A engenharia pode estar em qualquer lugar, mas as vendas e o produto devem estar nos EUA desde o início.

Você pode economizar custos mantendo a P&D em Israel ou na Europa. Mas se sua equipe de frente, incluindo vendas, produto e equipes que atendem ao cliente, está remota, você não terá sucesso.

O crescimento liderado pelo produto muda a equação. Se você está mirando em PMEs ou consumidores com um movimento de crescimento liderado pelo produto, você pode executar marketing remotamente, desde que sua equipe entenda funis dos EUA, PR e táticas de crescimento.

Mas para o mercado médio para a empresa? De jeito nenhum. Você precisa estar lá.

Tentar economizar dinheiro ficando remoto é uma economia falsa. Você gastará mais consertando os danos mais tarde.

Para os fundadores que constroem em setores regulamentados ou de alta confiança, qual conselho você daria para acelerar a adesão, aprofundar a confiança do cliente e levantar capital de forma mais eficaz?

Falhe rápido, mova-se rápido e envie rápido.

Não espere pelo produto perfeito. Não espere pelo mercado estar pronto. Não espere para contratar a pessoa perfeita. Mova-se agora. Se você fizer isso, você iterará e aprenderá mais rápido, e entenderá os pontos de dor do cliente antes de o dinheiro acabar.

A AI regulamentada é cara. Rodadas de semente são massivas porque as equipes custam muito, os desafios técnicos são difíceis, a conformidade é uma sobrecarga e você está lidando com clientes maiores em ambientes corporativos. Tudo isso exige mais capital e mais investimento no produto.

Quanto mais rápido você se mover, melhores serão suas chances de sobrevivência.

Na AI regulamentada, não há prêmio para perfeição. Há apenas sobrevivência para velocidade.

Então, novamente: Falhe rápido. Aprenda mais rápido. Envie mais rápido.

Obrigado por suas perspectivas sobre investimentos; leitores que desejam saber mais devem visitar Flint Capital.