Thomas Cuvelier, Partener, SUA & Europa, RTP Global – Seria de interviuri

Thomas Cuvelier, Partener, SUA & Europa, RTP Global este un investitor cu sediul în New York, axat pe sprijinirea fondatorilor din Statele Unite și Europa care construiesc companii care definesc categoriile. El este atras în mod deosebit de antreprenorii care sunt motivați de experiența lor directă de a rezolva probleme din lumea reală, mai degrabă decât de cei care doresc pur și simplu să înceapă o afacere. Cu o pregătire în știința calculatoarelor și statistică, el investește în echipe tehnice puternice de la Pre-Seed până la Seria A, de obicei alocând între 1 milion și 10 milioane de dolari. Experiența sa de investiții acoperă întregul ciclu de viață al companiei, de la venture-ul la început de drum până la creștere și cumpărări târzii, modelat de timpul petrecut în principalele hub-uri tehnologice globale, inclusiv San Francisco, New York, Londra, Berlin și Paris, și aduce o puternică perspectivă transatlantică asupra tehnologiei, talentului și piețelor. El este, de asemenea, fluent în franceză, mandarină și japoneză.

RTP Global este o firmă de capital de risc la început de drum, care investește în companii impulsionate de tehnologie din America de Nord, Europa și Asia. Fondată în 2000, firma se axează pe sprijinirea fondatorilor ambițioși la stadiul de Semințe și Seria A, cu un palmares care include companii precum Datadog, Delivery Hero și Cred. RTP Global operează cu o filozofie de investiții pe termen lung, susținând adesea companiile timp de mai mulți ani și reinvestind capitalul din succesele trecute în noi întreprinderi. Prezența sa globală și rețeaua permit fondatorilor să se extindă la nivel internațional, în timp ce focalizarea sa pe sectoare acoperă domenii precum IA, fintech, SaaS și infrastructură de date.

Ai sprijinit o gamă largă de startup-uri native AI, inclusiv platforme de orchestrare a fluxurilor de lucru, cum ar fi Kestra, platforme de date robotice, cum ar fi Mecka AI, și companii SaaS verticale, cum ar fi Archy și DualEntry. Din experiența ta de investiții în diferitele sectoare, ce tipare observi în ceea ce privește tipurile de startup-uri AI care câștigă o tracțiune reală în prezent?

Un model interesant poate fi observat în profilul fondatorilor din spatele startup-urilor AI de succes. Văd din ce în ce mai mult antreprenori motivați de și care construiesc soluții native AI pentru punctele dureroase pe care le-au întâlnit în mod direct în industriile moștenite (putea fi sisteme ERP sau software neîndemânatic în industrii precum sănătatea). Există un alt grup de fondatori antreprenoriali care au identificat o oportunitate de a perturba un aspect moștenit al unei afaceri globale și construiesc în jurul acestuia. Tendința este că generația de fondatori nativi AI se unește.

Lansările recente ale unor furnizori de modele mari, cum ar fi Anthropic, au declanșat un debat despre faptul că startup-urile verticale AI mai au încă șanțuri defensive. Cum vezi evoluția relației dintre modelele fondatoare și companiile de aplicații?

Lansările Anthropic pun o amenințare la adresa ecosistemului de startup-uri, dar trebuie să fim preciși. Companiile care oferă SaaS pentru IMM-uri și industrii necontrolate sunt vulnerabile. Ei nu au un șanț care companiile de modele fondatoare nu pot străpunge cu unelte de suprafață eficiente.

Dar atracția uneltelor de suprafață nu se întinde prea departe. Fluxurile de lucru complexe din industriile reglementate sunt servite cel mai bine de aplicații AI cu integrare profundă cu uneltele specifice industriei, care au fost proiectate de echipe cu o profundă cunoaștere a industriei. Startup-urile verticale AI din spatele unor astfel de aplicații au șanțuri defensive și pot rezista furtunii.

Ai sugerat că unele startup-uri AI de Seria B și C ar putea face față acum provocărilor structurale din cauza progreselor rapide în modelele fondatoare. Ce greșeli arhitecturale au făcut aceste companii și ce lecții ar trebui să ia startup-urile mai tinere de aici?

Problema pe care o au multe startup-uri AI la stadiul Seria B și C este că produsele lor sunt, în esență, panouri de control pentru a interfața cu LLM-urile care au doar câteva integrări subiacente. Aceste companii au făcut progrese rapide cu adoptarea de către hobbyiști și întreprinderi în ultimii ani și au strâns sume mari. Dar, să sărim peste timp până în prezent, și jucătorii de modele fondatoare sunt bine plasați pentru a contesta modelul lor de afaceri.

Pentru noii fondatori, lecția este să evite să se încreadă prea mult în orice șanț tehnologic perceput sau în blocarea istorică a clienților. Dezvoltarea software-ului asistat de IA și scalarea afacerilor fac ca inovația de astăzi să devină marfa de mâine. Construirea de șanțuri în jurul trăsăturilor care sunt încă greu de replicat – adâncimea integrării, adâncimea expertizei specifice industriei și comunitățile de utilizatori prospere – este o mișcare mai bună.

Când evaluezi startup-urile AI astăzi, ce constituie de fapt defensivitatea? Este vorba de date proprietare, integrarea fluxurilor de lucru, complexitatea reglementării, distribuția sau ceva complet diferit?

Aș spune că da, toate acestea sunt importante. Nu pot sublinia suficient adâncimea integrării necesare, însă. Vorbeam despre integrarea cu peste 100 de unelte și aplicații specifice industriei pentru a fi un nivel de adâncime care este greu de înlocuit.

Așa cum am menționat mai sus, cred că împingerea modelelor fondatoare în industriile verticale poate merge doar atât de departe. Industriile reglementate și fluxurile lor de lucru critice sunt prea complexe pentru modelele fondatoare, și aici se află cel mai bun spațiu pentru startup-urile AI pentru a umple și a construi afaceri defensive.

Alături de ceea ce enumerați, aș adăuga și că reținerea utilizatorilor și construirea comunității rămân blocuri de construcție importante ale defensivității. Loialitatea reală a utilizatorilor, deoarece un produs este grozav și o plăcere de utilizat, este greu de construit, dar și greu de perturbat.

Mulți investitori spun acum că șanțul tehnologic în IA se micșorează. Sunt de acord, și dacă da, ce noi forme de avantaje competitive apar?

Este un fapt că șanțul tehnologic se micșorează. Dacă produsul tău poate fi construit peste o weekend, atunci nu ai un șanț tehnologic – și arta posibilului dintr-o weekend cu IA devine tot mai sofisticată.

Într-o lume în care software-ul este ușor de înlocuit, loialitatea clienților, sporită de o experiență de utilizator uimitoare, devine crucială.

Din perspectiva capitalului de risc, ce calități căutați la fondatorii care construiesc companii AI astăzi? Sunt trăsături, experiențe sau moduri de gândire specifice care se remarcă atunci când decideți să sprijiniți un fondator?

Personal, trăsătura #1 este claritatea cristalină asupra clienților finali. Când fondatorii cunosc clienții ca pe propria lor mână și cum produsul lor se potrivește realității clientului, atunci alte elemente importante pentru construirea de companii AI de succes – cum ar fi fiind ghidat de o expertiză de sector profundă – se pun în mișcare.

Alte calități importante sunt o persoană de fondator axată pe produs și rețele personale puternice care includ factori de decizie din cadrul întreprinderilor care ar putea deveni clienți pe termen lung.

Ați investit în companii care activează în sectoare reglementate, cum ar fi asigurări, sănătate și servicii financiare. De ce credeți că industriile reglementate ar putea oferi oportunități pe termen lung mai puternice pentru startup-urile AI?

Industrii precum sănătatea, farmaceutica, serviciile financiare, asigurările și sectorul public sunt coapte pentru a fi perturbate de startup-urile AI care sunt construite de la zero, având în vedere nevoile și fluxurile de lucru ale fiecărei industrii. Impactul LLM-urilor și al IA agențice este atât de revoluționar, încât nu va “trece pur și simplu” de industrii care istoric au fost lente în a adopta tehnologia.

Aceste industrii sunt atât de atractive pentru startup-uri, deoarece sunt încă dominate de incumbenți de software moșteniți care nu pot schimba ușor produsele pentru IA. Și, așa cum am menționat, sunt mai puțin potrivite pentru a fi perturbate de modelele fondatoare.

A existat o discuție tot mai mare despre o posibilă undă de fuziuni și achiziții între companiile AI de stadiu mediu. Ce semnale vedeți care sugerează că consolidarea ar putea accelera în următorii ani?

Semnalul cel mai clar este comprimarea valorii care întâlnește presiunea cash-ului în același timp. Multe companii AI de stadiu mediu au strâns bani la multiplele de vârf din 2021-2023 și se confruntă acum cu terenul de rundown, dacă se întorc pe piață, ceea ce face ca o achiziție strategică să fie mai plăcută decât o reevaluare umilitoare. Pe partea cumpărătorului, hyperscalers și companiile de platformă mare au petrecut ultimii doi ani integrând capacități AI și acum realizează că construirea totul în casă este mai lentă decât cumpărarea distribuției diferențiate sau a activelor de date proprietare.

Al doilea semnal este dinamica talentei și a șanțului de date: pe măsură ce se accelerează commodity-zarea modelelor fondatoare, valoarea defensivă se află tot mai mult în datele de antrenament proprietare și în go-to-market, mai degrabă decât în arhitectura modelului în sine, ceea ce este exact ceea ce achizițiile și roll-up-urile strategice capturează eficient.

În final, mediul reglementar devine mai permisiv în mod tacit; administrația actuală a SUA a semnalat o atitudine antitrust mai ușoară, ceea ce elimină barierele pentru strategiile de capital mare care erau anterior precaute în ceea ce privește examinarea tranzacțiilor. Puneți-le împreună și aveți vânzători motivați, cumpărători motivați și o cale reglementară mai clară: această combinație a precedat istoric o undă de fuziuni și achiziții.

Startup-urile AI pot ajunge la o tracțiune timpurie rapid, uneori atingând primul milion de dolari venituri mai repede decât generațiile anterioare de companii SaaS. Dar a depăși acest nivel pare a fi acolo unde multe se luptă. Ce separă companiile care depășesc de la cele care se opresc?

Linia care separă fondatorii AI care ating plafonul veniturilor de cei care străpung în mod repetat pragurile este viteza de piață. Expedierea de caracteristici și produse ghidate de un buclă de feedback a comunității de utilizatori. Nu ezită să gândească la scară globală. Fac angajări corecte de vânzări. Canale de distribuție de nepătruns. Acestea sunt elemente cruciale ale vitezei de piață care diferențiază startup-urile AI de rest.

Privind în următorii trei până la cinci ani, ce tipuri de startup-uri AI sunteți cel mai entuziasmat să sprijiniți în prezent, și care categorii credeți că sunt deja aglomerate sau vulnerabile?

Sunt entuziasmat de posibilitățile de a perturba sănătatea și farmaceutica (plină de fluxuri de lucru complexe și puternic reglementate care pot fi perturbate), industriale (unde perturbarea tehnologică în general mai are mult de mers) și financiare (în special conformitatea și contabilitatea/ERP).

Piața pentru produse AI de nivel înalt, orientate către IMM-uri, este saturată și o zonă de vulnerabilitate pentru startup-uri. Acesta este același caz și pentru orice startup AI cu un produs care poate fi ușor replicat. Șanțurile tehnologice nu mai sunt de încredere.