Interviuri
Priya Saiprasad, Partener General la Touring Capital – Serie de interviuri
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google
Priya Saiprasad, Partener General la Touring Capital, este un capitalist de risc și investitor în tehnologie cu o experiență vastă în software pentru întreprinderi, inteligență artificială și investiții în stadiul de creștere. A cofondat Touring Capital după o carieră ce a cuprins capital de risc, M&A și tehnologie pentru întreprinderi, inclusiv funcționând ca Partener la SoftBank Vision Fund, unde a condus investiții în companii precum Pixis, Vendr, Observe.AI, CommerceIQ, Sendoso și Skedulo. Anterior, s-a concentrat pe investiții în AI și analiză la Mayfield Fund și a fost membru fondator al M12, fondul de capital de risc al Microsoft, unde investițiile sale au inclus Go1, WorkBoard, PandaDoc, Element AI și Bonsai. La începutul carierei, a lucrat în M&A și dezvoltare corporativă la Square. Saiprasad deține în prezent mai multe funcții în consilii de administrație și a fost inclusă pe lista Forbes 30 Under 30 pentru Capital de risc în 2018.
Touring Capital este o firmă de capital de risc cu sediul în San Francisco, axată pe susținerea următoarei generații de companii software alimentate de AI. Firma investează în principal în afaceri în stadiu incipient și în creștere timpurie care se apropie de potrivirea produs-piață, cu accent pe companii care utilizează AI pentru a transforma fluxurile de lucru ale întreprinderilor și pentru a crea valoare măsurabilă pentru clienți. Touring a fost fondată de investitori cu experiență în M12, Qualcomm Ventures și SoftBank Vision Fund și, în 2025, a închis un fond inaugural de $330 million, suprasubscris, pentru a-și extinde investițiile în companii software conduse de AI la nivel global. Abordarea sa de investiții pune accent pe avantaje durabile ale datelor, roți ale produsului, expertiză de domeniu și căi clare către scară comercială, mai degrabă decât pe adoptarea AI de dragul adoptării.
Ai cofondat Touring Capital după o carieră care a inclus contribuții la construirea M12, investiții la Mayfield și funcționarea ca Partener la SoftBank Vision Fund. Ce te-a convins că era momentul potrivit pentru a lansa Touring Capital și ce ai dorit să faci diferit ca investitor în era AI emergentă?
În cadrul M12, Mayfield și SoftBank, am avut oportunitatea să observ construirea de companii din mai multe perspective: investiții în stadiu incipient, investiții în creștere și platformele tehnologice care modelează modul în care startup-urile scală. AI a adus aceste experiențe împreună cu potențialul de a schimba modul în care munca este realizată în aproape toate industriile.
Când software-ul poate efectua munca, acesta schimbă produsul, piața adresabilă, modelul de prețuri și economia companiei care îl furnizează. Am dorit să construim Touring în jurul acestei oportunități încă de la început.
Ne concentrăm pe companii care se apropie sau demonstrează o potrivire timpurie produs-piață, când promisiunea tehnică începe să se traducă în adoptarea de către clienți. Aceasta este o etapă deosebit de importantă în AI: fondatorii decid ce fluxuri de lucru să dețină, câtă autonomie vor accepta clienții și cum să transforme cererea timpurie în creștere repetabilă.
De asemenea, am dorit să aducem o perspectivă de construire a companiilor, informată de experiența noastră în venture, M&A și platforme tehnologice mari. Ambiția noastră este să ajutăm fondatorii să construiască afaceri ale căror avantaje competitive se adâncesc pe măsură ce tehnologia avansează. Aceasta necesită convingere în ceea ce privește oportunitatea și dorința de a reexamina în mod continuu presupunerile care stau la baza acesteia.
Ai susținut că unele dintre cele mai mari oportunități AI se îndreaptă de la simpla construcție a modelelor de bază mai mari către companii care aplică AI în industrii specifice. Ce s-a schimbat tehnologic sau economic pentru ca stratul de aplicație să fie atât de atrăgător acum?
Modelele au devenit dramatic mult mai capabile și accesibile, ceea ce modifică locurile în care antreprenorii pot crea valoare. Nu mai este necesar să construiești inteligența de bază de la zero pentru a crea ceva puternic.
Acest lucru mută întrebarea de la „Cine are cel mai bun model?” la „Cine poate aplica acea inteligență pentru a rezolva o problemă într-un mod care schimbă fundamental economia sau fluxul de lucru?”
Companiile cele mai convingătoare nu se limitează la a plasa un LLM în fața unui produs software existent. Ele folosesc AI pentru a regândi modul în care munca este realizată. În unele cazuri, acest lucru înseamnă automatizarea unor părți mari ale unui flux de lucru. În altele, înseamnă permiterea unei echipe mult mai mici să producă semnificativ mai multă producție.
Acolo cred că va avea loc o mare parte din următorul val de creare de valoare: companii care pot prelua inteligență din ce în ce mai capabilă și să o transforme într-un produs în care clienții au încredere pentru a realiza munci semnificative.
Când privești diferite sectoare astăzi, care industrii crezi că ajung la un punct de inflexiune real al AI, unde AI ar putea restructura fundamental fluxurile de lucru, în loc să facă doar software-ul existent mai eficient?
Sunt în mod special interesat de industrii care combină muncă de cunoaștere semnificativă, fluxuri de lucru existente complexe și niveluri istoric scăzute de penetrare a software-ului.
Serviciile financiare, sănătatea, sectorul juridic, industriile și automotive sunt exemple bune. Aceste industrii au adesea cantități enorme de informații valoroase și fluxuri de lucru foarte specializate, dar o mare parte a muncii este încă fragmentată, manuală sau depinde de persoane experimentate care transferă informații între sisteme.
Oportunitatea nu constă doar în a face acei lucrători cu 10% mai productivi. Companiile cu adevărat interesante își reproiectează fluxul de lucru în jurul a ceea ce poate face inteligența artificială în prezent.
Poți observa acest lucru la companii precum Numa, care folosește agenți de inteligență artificială pentru a automatiza interacțiunile cu clienții și operațiunile din dealerat, și Daloopa, care aplică inteligența artificială la fluxurile de date și cercetare extrem de sensibile la timp utilizate de instituțiile financiare. Firul comun este o înțelegere profundă a muncii de bază. Inteligența artificială este puternică, dar nu elimină necesitatea de a înțelege industria pentru care construiești.
Touring Capital subliniază avantajele de date, roțile de produs și expertiza specifică domeniului atunci când evaluează companii de inteligență artificială. Cum arată o afacere verticală de inteligență artificială cu adevărat defensibilă și cum o poți distinge de o companie al cărei principal avantaj este pur și simplu învelirea unui model lingvistic de mari dimensiuni de la terți?
O afacere de inteligență artificială cu adevărat defensibilă devine mai puternică pe măsură ce funcționează.
Modelul de bază poate să se îmbunătățească în timp, iar o companie poate să schimbe complet modelele, dar valoarea afacerii nu ar trebui să dispară din cauza schimbării modelului de bază. Ceea ce contează este ceea ce deține compania în jurul acelui model: relația cu clienții, fluxul de lucru, datele proprietare, integrările și încrederea de a prelua sarcini din ce în ce mai importante.
Unul dintre aspectele la care acordăm o atenție deosebită este dacă produsul devine tot mai integrat în timp. Clienții au încredere în el pentru a gestiona mai multe sarcini? Utilizarea și rezultatele se cumulează? Compania învață din implementările sale în moduri care îmbunătățesc produsul?
Aceste dinamici creează o afacere mult mai puternică decât simpla existență a unei interfețe bune deasupra unui model terț. Funcționalitățile pot converge foarte rapid în inteligența artificială. Utilizarea susținută și adoptarea mai profundă a fluxului de lucru sunt mult mai greu de replicat.
Pe măsură ce modelele de bază devin mai capabile și tot mai comodificate, acest lucru întărește companiile verticale de inteligență artificială oferindu-le inteligență mai ieftină pe care să se bazeze, sau creează un risc ca furnizorii de modele să absoarbă mai mult din stratul de aplicație?
Ambele dinamici pot să apară simultan. Modelele mai bune extind ceea ce companiile de aplicații pot livra, permițând în același timp furnizorilor de modele să pătrundă mai mult în produse și fluxuri de lucru.
Întrebarea la due diligence este cum se modifică poziția unei companii pe măsură ce inteligența de bază se îmbunătățește. Punem două întrebări împreună: ce devine posibil pentru această afacere cu următoarea generație de modele și ce parte a propunerii sale de valoare actuale ar putea deveni o capacitate standard a modelului? Acest lucru ajută la diferențierea companiilor care beneficiază de progres de cele ale căror diferențiere depinde de o limitare temporară.
Afaceri verticale își pot construi poziții durabile prin fluxuri de lucru specializate, acces la clienți, integrări, sisteme de evaluare și responsabilitatea operațională pe care o asumă. Aceste avantaje necesită investiții continue; expertiza de domeniu, luată singură, nu constituie o protecție permanentă.
Companiile pe care le consider cele mai convingătoare au o cale clară de a prelua sarcini mai valoroase pe măsură ce modelele se îmbunătățesc. Clienții lor obțin rezultate mai bune, economia livrărilor se consolidează, iar cunoștințele acumulate devin mai utile. Aceasta este relația cu progresul modelelor pe care dorim să o susținem.
Companiile tradiționale de software ca serviciu au fost evaluate în mod istoric utilizând metrici precum venitul recurent anual, marjele brute, retenția și extinderea numărului de utilizatori. Cum schimbă inteligența artificială metricile pe care te bazezi, în special pe măsură ce costurile de inferență, prețurile bazate pe utilizare și modelele de afaceri bazate pe rezultate devin mai importante?
ARR, retenția și marjele brute încă contează. Problema este că, luate separat, nu ne mai oferă suficiente informații.
O companie de inteligență artificială poate crește la zeci de milioane în ARR extrem de rapid, în timp ce utilizarea de bază în cadrul bazei sale de clienți este deja în scădere. Clientul poate fi încă sub contract, dar când vine momentul reînnoirii, produsul a fost practic înlocuit. Așa numim acest fenomen churn latent.
Așadar, tot mai mult ne uităm dincolo de modelul de preț și întrebăm ce muncă este efectiv realizată. Crește în timp numărul de fluxuri de lucru și de rezultate? Clientul are încredere în produs pentru a efectua mai multe sarcini? Utilizarea continuă după entuziasmul inițial al implementării?
De asemenea, analizăm mult mai atent economia din spatele creșterii. Companiile de inteligență artificială pot înlocui forța de muncă umană cu automatizare, dar calculul devine o parte reală a forței de muncă și a structurii de costuri. De aceea luăm în considerare concepte precum intensitatea fluxului de lucru, multiplicatorii de eficiență, venitul per angajat ajustat și levierul de cost.
Întrebarea mai amplă este dacă creșterea devine tot mai durabilă și eficientă în timp. Creșterea spectaculoasă și creșterea durabilă nu sunt neapărat același lucru.
Mulți agenți de inteligență artificială sunt concepuți nu doar pentru a asista angajații, ci pentru a finaliza întregi fluxuri de lucru în mod autonom. Cum schimbă acest lucru oportunitatea de piață pentru software-ul enterprise și ar putea companiile de inteligență artificială să captureze în final o parte din bugetele de muncă care, istoric, erau în afara cheltuielilor pentru software?
Cred că acesta este unul dintre cele mai importante schimbări în software-ul enterprise.
Istoric, software‑ul era vândut în mare parte ca un instrument care ajuta un angajat să își facă treaba. Angajatul rămânea responsabil pentru producerea muncii, iar bugetul pentru software era separat de bugetul pentru forța de muncă.
Inteligența artificială schimbă această ecuație, deoarece software‑ul poate tot mai mult să execute părți ale jobului în sine.
Acest lucru extinde semnificativ oportunitatea de piață. Nu mai vinzi doar un instrument de productivitate dintr-un buget IT sau de software. Dacă un produs poate prelua în mod fiabil sarcini de muncă semnificative și poate genera un rezultat măsurabil, poate, de asemenea, să capteze valoare din bugetele pentru forța de muncă.
Distincția importantă este între un asistent AI și un sistem AI în care clienții au încredere să execute efectiv. Al doilea are potențialul de a deveni mult mai valoros, dar trebuie să demonstreze fiabilitate reală, responsabilitate și sustenabilitate economică. În final, clienții nu vor conta cât de sofisticată este inteligența artificială dacă produsul nu poate livra în mod constant rezultatul promis.
În prezent, faci parte din consiliile de administrație ale unor companii, inclusiv Numa și Daloopa, care aplică tehnologia în verticale foarte diferite, cum ar fi operațiunile auto și datele financiare. Ce ți-au învățat aceste companii despre ce este necesar pentru a introduce cu succes AI în industrii cu fluxuri de lucru profund înrădăcinate și expertiză de domeniu?
Principala lecție este că AI nu elimină importanța expertizei de domeniu. În multe feluri, o face și mai importantă.
Pentru a introduce cu succes AI într-o industrie consolidată, trebuie să înțelegi fluxul de lucru suficient de profund pentru a ști unde automatizarea creează cu adevărat valoare și unde judecata umană rămâne esențială. De asemenea, trebuie să înțelegi cum vor adopta clienții produsul, cum se integrează în sistemele lor existente și în ciclul de adoptare AI, și ce este necesar pentru a le câștiga încrederea.
Numa și Daloopa operează pe piețe foarte diferite, dar ambele sunt profund legate de munca specifică pe care clienții lor trebuie să o realizeze. Cele mai de succes companii AI verticale nu încep cu „Unde putem pune AI?”. Încep cu o problemă sau un flux de lucru semnificativ și apoi îl reproiectează în jurul a ceea ce AI poate face acum.
De aceea cred că expertiza de domeniu poate deveni un avantaj semnificativ în timp. Cu cât înțelegi mai profund munca, cu atât poți construi mai eficient un produs pe care clienții sunt dispuși să se bazeze.
Investițiile recente ale Touring acoperă atât aplicații specifice de domeniu, cât și infrastructura care permite AI. Cum privești echilibrul dintre investițiile în stratul de aplicație versus infrastructura necesară pentru a o susține și unde crezi că există astăzi oportunitatea mai mare pentru randamente la scară de tip venture?
Nu vedem oportunitatea ca existând exclusiv într-un singur strat al stack‑ului. Ne concentrăm pe zonele în care apar blocaje importante și unde o companie poate construi o poziție semnificativă pe măsură ce adoptarea AI se scalează.
Din perspectiva aplicațiilor, suntem entuziasmați de companiile care pot transforma AI în valoare economică măsurabilă prin deținerea fluxurilor de lucru importante și livrarea de rezultate reale. Din perspectiva infrastructurii, ne interesează companiile care rezolvă constrângerile ce determină dacă AI poate fi implementat eficient la scară.
Investițiile noastre în companii precum Infinity și Parasail reflectă acest lucru. Una abordează provocarea software‑ului de a pregăti diferite cipuri AI pentru a rula modele moderne, în timp ce cealaltă ajută dezvoltatorii să implementeze și să scaleze sarcini AI fără a trebui să gestioneze infrastructura de bază.
Oportunitatea mai bună nu este neapărat determinată de faptul dacă o companie se află în aplicații sau în infrastructură. Întrebarea cheie este dacă compania rezolvă o problemă importantă și durabilă, cu potențial de a deveni din ce în ce mai valoroasă pe măsură ce piața AI evoluează.
Cu sume enorme de capital concentrate în jurul unui număr relativ mic de companii AI de frontieră, unde crezi că investitorii subestimează încă oportunitatea și ce categorii sau modele de afaceri native AI primesc mult mai puțină atenție decât merită?
Un domeniu pe care îl găsesc deosebit de interesant este zona de mijloc a pieței.
În prezent, sectorul de venture a devenit din ce în ce mai încărcat. Există o cerere enormă pentru companii promițătoare în stadiile incipiente, în special cele cu echipe excepționale și tehnologie convingătoare. De asemenea, există capital substanțial disponibil pentru cele foarte mari și cele mai dovedite companii.
Dar zona de mijloc, în special etapele tradiționale Series B și C, a devenit mult mai dificilă.
AI a comprimat așteptările. Companiile pot trece acum de la zero la venituri semnificative mult mai repede decât am văzut vreodată, ceea ce a ridicat semnificativ bara odată ce o afacere începe să genereze venituri. Creșterea care ar fi fost considerată extraordinară acum câțiva ani s-ar putea să nu iasă în evidență în piața de astăzi.
Aceasta creează atât risc, cât și oportunitate.
Unele companii sunt presate să se optimizeze pentru orice își dorește piața de strângere de fonduri într-un anumit moment: creștere de 5x, creștere de 10x, un anumit prag de venit, indiferent dacă această traiectorie creează o afacere durabilă. Piața se poate schimba dramatic în șase până la nouă luni, așa că fondatorii trebuie să fie atenți să nu construiască exclusiv pentru a satisface așteptările următorului ciclu de finanțare.
Pentru investitori, cred că există o oportunitate reală în identificarea companiilor care au fundamente solide, dar nu se încadrează perfect în extremele pieței de astăzi. Provocarea constă în a fi suficient de disciplinat pentru a distinge creșterea durabilă de o companie care este pur și simplu accelerată de ciclul actual de finanțare al IA.
Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe despre această firmă de capital de risc ar trebui să viziteze Touring Capital.
