Andrew Gershfeld, General Partner på Flint Capital – Intervju-serie

Andrew Gershfeld, General Partner på Flint Capital, leder företagets internationella affärsutvecklingsinsatser och sitter i styrelsen för JobToday, Cream Finance, Yva och Flo.Health. Han hade tidigare rollen som Chief Investment Officer på ABRT Venture Fund, där han fokuserade på tidiga affärer och co-investeringar med stora företag. Innan han gick in i riskkapital byggde han och sålde sitt eget företag, GlavSkidka, och fick på så sätt första handens erfarenhet som nu informerar hans expertis inom konsumentinternet, e-handel, B2B SaaS och virtualisering.

Flint Capital är ett Boston-baserat globalt riskkapitalföretag som stöder tidiga mjukvaruföretag i USA, Europa och Israel, med fokus på kategorier som företags-SaaS, AI, cybersäkerhet, finansiell teknik, IT-infrastruktur och konsumentinternet. Företaget hjälper grundare att skala upp till den amerikanska marknaden och investerar vanligtvis från för-A till serie B, med checks som sträcker sig från 1-5 miljoner dollar och följer på upp till 10 miljoner dollar. Med framgångsrika företag som WalkMe (WKME ) , Socure och Flo.Health har Flint Capital byggt ett rykte för att stödja högt växande start-ups och har flera gånger erkänts som en grundarvänlig fond.

Du gick från att bygga och sälja ditt eget företag till att bli en VC och slutligen en partner på Flint Capital — vad drog dig ursprungligen till investeringar, och hur påverkade den övergången sättet du utvärderar och stöder grundare idag?

Nyfikenhet drog mig in. Jag hade byggt upp mitt eget företag medan jag såg andra grundare samla in riskkapital — finansiering som säkerhetsställs av ingenting annat än vision och energi. Jag undrade hela tiden: Är detta välgörenhet, eller något djupare?

Efter min exit blev jag investerare för att ta reda på. Och här är vad jag lärde mig:

Pengar är desamma i alla händer. Skillnaden ligger i händerna som håller dem. Vissa VC blir raketbränsle. Andra blir en broms för företaget.

Innan jag blev VC trodde jag att det bara handlade om kapital. Den största överraskningen var att inse hur mycket påverkan kommer från allt runt kapitalet: att ställa rätt fråga vid rätt tillfälle, att lyssna utan att döma när en grundare behöver tänka högt, att göra rätt introduktion som utlöser en kedjereaktion, eller till och med att hjälpa till att stänga en kritisk anställning genom att ta en kandidat till lunch och visa dem möjligheten i deras liv.

Och ibland är jobbet kallare — att hälla vatten på teamet när produkt-marknadsanpassning inte finns och pengaklockan tickar.

Mina grundarår lärde mig tre saker som jag bär med mig i varje investering:

Först, respekt för slit och släp i att bygga upp något. Grundare som försenar att samla in kapital så länge som möjligt bygger en annan nivå av motståndskraft.

Andra, en djup förståelse för den djupa ensamheten i att bygga något nytt. Det kräver enormt självförtroende att fortsätta framåt och inspirera andra att följa dig in i ett område där ingen har varit tidigare.

Tredje, att teamet definierar allt. Soloföretagande är en verklig trend, och vi kan se enhörningar byggda av enskilda individer. Men i min erfarenhet bestäms resultaten av teamet mer än någonting annat.

Det svåraste jobbet är att balansera stöd med direkthet när ett portföljbolag är på väg åt fel håll. Investorer fruktar att bli missförstådda, men grundare återvänder nästan alltid senare med tacksamhet. Dessa samtal hjälper dem att återställa, förankra sig och kalibrera för vad som kommer härnäst.

Det finns ingen formel för detta. Den enda konstanten är tillit, och tillit kräver sårbarhet från båda sidor. Grundare som alltid verkar som alfa och insisterar på att projicera oövervinnlighet saknar något kritiskt. Riktiga anslutningar sker i ögonblick av sårbarhet och ärlighet, och det är där grundare bygger djupare, mer hållbara rötter.

När du utvärderar AI-grundare, vilka signaler berättar för dig att de kan bygga ett hållbart företag — och hur balanserar du teknisk excellens mot djup domänexpertis i högt förtroendesektorer som legaltech, cybersäkerhet och hälsovård?

De flesta VC optimerar för hållbarhet. Jag optimerar för anti-fragilitet.

Hållbara företag står emot chocker. Anti-fragila företag blir starkare på grund av dem. Hållbarhet är försvar, medan anti-fragilitet är anfall. Och i AI-eran slår anpassningshastighet motståndskraft varje gång.

När jag möter grundare letar jag inte efter personer som kan uthärda stress. Jag letar efter personer som omvandlar stress till nya styrkor och möjligheter. Det är vad som skapar stora företag. Att identifiera denna kvalitet är komplext, och för att göra det undersöker vi hur de har hanterat osäkerhet historiskt. Det är denna anti-fragilitet som är signalen jag jagar.

När det gäller teknisk excellens kontra domänexpertis: I AI vinner domänexpertis. Varje gång.

För tidiga företag är domänexpertis och förmågan att sälja och distribuera viktigare än teknisk briljans. Vi vill fortfarande ha teknisk talang i form av personer som ser gränsen och kan rita en kurs för att komma dit korrekt. Men de behöver inte vara mästerhantverkare. De behöver skicka snabbt.

Jag föredrar att stödja en timmerhuggare som kan leverera produkt-marknadsanpassning på tre slag snarare än en träsnidare som tillbringar år med att skapa den perfekta arkitekturen. Hastighet till PMF är allt, och domänexperter vet exakt var de ska slå yxan.

Den ideala grundaren? En domänexpert som direkt har känt smärtan de löser, någon som känner terrängen och rör sig med brådska.

Och för teamstruktur, ge mig två grundare som litar på varandra fullständigt, förstår sina filer och kompletterar varandra. Den konfigurationen vinner mycket oftare än någon specifik färdighetssätt.

Proprietära data, arbetsflödesintegration och defensibilitet blir allt viktigare för tidiga AI-företag — vilken av dessa ser du som den starkaste skyddsmuren, och varför?

Modeller kommer att bli varor som CPU:er. Skyddsmuren ligger i data och arbetsflöde. De är ömsesidigt beroende, den ena stärker den andra.

Modellerna är hjärnan, och de blir billigare varje kvartal. Men utdata du genererar beror helt på de data du använder för att träna dem, forma förfrågningar och förbättra svar. För att samla in den datan behöver du användarkontakter och arbetsflöden. Arbetsflödet producerar data. Datat stärker arbetsflödet. Det blir en fläkt.

Men där det blir intressant är att smidig integration, mer än att vara en retentionsstrategi, handlar om att skapa en helt annan paradigm.

Det finns en enorm skillnad mellan att kopiera och klistra in i ChatGPT, vänta och sedan kopiera och klistra in igen, jämfört med en AI som lever i ditt arbetsflöde, förstår sammanhang och utför utan att du någonsin lämnar miljön. Den förra är ett verktyg. Den senare är en medarbetare.

Framtiden är en ny gränssnitt helt och hållet — ett semantiskt operativsystem, en AI-webbläsare. En enda miljö där avsikt och utförande sker tillsammans utan kontextväxling.

Vi investerar aktivt i denna paradigmskift. LeoAI, ett av våra portföljbolag, kompletterar ingenjörsteam med en virtuell ingenjör som är inbäddad i deras miljö. Den förstår projektsammanhang och kompletterar design på samma sätt som Cursor förstår en kodbas. Den schemalägger. Den committar till lagret. Den är en teammedlem.

Testet är enkelt: Kan användare stanna i miljön från början till slut utan att lämna? Ja, då bygger du framtiden. Nej, då bygger du ett annat API-omslag.

Många AI-företag kämpar för att omvandla piloter eller bevis för koncept till återkommande intäkter — vad är bevisen som övertygar dig om att en start-up går utöver experiment till riktigt produkt-marknadsanpassning?

I AI-eran är en metric viktigare än alla andra: engagemang.

Inte intäkter, kontrakt eller piloter. Hur många ögon fångas och hur mycket tid tillbringar de? Hur mycket arbete utförs inom AI-miljön? Det är allt.

Vi är i ett krig om uppmärksamhet, och uppmärksamhet är den ledande indikatorn för allt annat.

I tidiga skeden är retentionsdata inte alltid tillgängliga. Men du kan se mönster. Om produkten är genuint användbar och rik för tidiga adoptörer kommer du att se stabiliserad churn inom veckor. Det är signalen som skiljer sig från nyhet till lojalitet.

Den metric som förutsäger allt är hur mycket arbete som utförs inom AI-miljön. Om användare når sina mål och faktiskt slutför uppgifter, löser problem och producerar resultat, tittar du på riktigt produkt-marknadsanpassning.

Detta är sant oavsett om det är konsument eller företag. AI automatiserar mänskligt arbete. Människor får mer gjort med AI. Så om du ser konstant användning, konstant aktivitet och betydande resultat, ser du PMF framträda.

Företag är långsamma. B2B-kontrakt tar tid och kräver bevis för koncept, långa försäljningscykler och slutligen integreringshelvetet. Men när sofistikerade köpare undertecknar kontrakt är det en validering. Det är ögonblicket du vet att du har gått utöver experiment.

Konsument eller företag, sanningen är densamma: engagemang förutsäger allt.

Flint Capital nyligen stödde AI-företag inom legaltech, cybersäkerhet och maskinteknik — vad är de gemensamma trådarna du ser bland de start-ups som vinner i dessa olika vertikaler?

De vinnande företagen bygger inte integreringar. De bygger medarbetare.

Vi ser en ny operativ skikt som dyker upp, som är AI inbäddad i arbetsflödet som en sann medarbetare. Detta sker inom legaltech, säkerhet och maskinteknik, bland många andra områden. AI förstår nu sammanhang. Den vilar inte. Den arbetar parallellt. Den lämnar aldrig miljön.

Detta är inte Microsoft Word med en ChatGPT-plugin. Det är en fundamentalt annorlunda paradigm. Och så här spelas det ut över vertikaler:

Legaltech är den uppenbara vinsten. Legalspråk är kod, lagstiftningskod. LLM är byggd för detta. Samma sak med cybersäkerhet. Du analyserar kod, struktur och beroenden. Allt är abstraktioner som kan beskrivas i ord.

Maskinteknik är den svåra. Detta är inte språkmodeller utan mekaniska modeller. De behöver förstå rumsliga relationer, fysik och materialvetenskap. Det är ett helt annat språk, och det är mycket svårare att implementera.

Men slutpunkten är identisk över alla tre: en miljö där proffsen kan slutföra sitt arbete utan att byta sammanhang.

Legaltech är snabb. Maskinteknik är långsam. Men de är alla på väg mot samma destination.

Som investerare, vad är signalerna som hjälper dig att upptäcka enhörningar tidigt — och hur positionerar du dig för att gå in i toppdeals innan de blir konkurrensutsatta?

Du kan inte upptäcka enhörningar. Du kan bara vara där innan alla andra tittar.

Spelet är inte mönsterigenkänning. Det är proximitet. Var i grundarens liv tidigt, innan affären värms upp och de stora VC-firmorna dyker upp. Det är den enda vägen för små fonder att vinna.

Stora fonder är byggda för att distribuera miljarder. För att göra det behöver de maximal synlighet och dealflow. De kan inte missa möjligheter, så de vinner på varumärke och uppmärksamhet.

Små fonder kan inte konkurrera med det. Vi kan inte överträffa Sequoia. Vi kan inte övermarknadsföra a16z.

Så vi spelar ett annat spel: generationshantverk. Kunskap och rykte som passerar från en generation av partners till nästa. En djup förståelse för nuvarande trender, grundarkultur och språkförändringar. Vi stannar nära de punkter där idéer dyker upp och grundare börjar samarbeta.

Vår spelplan har tre delar:

En: Portföljgrundarreferral. Ingen känner dig bättre än de personer du har arbetat med. Vår bästa dealflow kommer från grundare vi har stött.

Två: EntreprenörLP. Vi har byggt en diversifierad bas av framgångsrika grundare som blev LP och bildade en aktiv gemenskap. De upptäcker möjligheter under radarn, tidigt, innan toppinvestorer märker det.

Tre: Gemenskap som konkurrensfördel. En gemenskap behöver något gemensamt. Vi samlar in pengar från tech-grundare som drar nytta av andra deltagares briljans. Vi faciliterar aktiviteter, möten och introduktioner. Vi håller motorn igång.

En sak till: kända investerare som bygger fonder av socialt kapital. Det kan fungera, men bara om de delar spelplanen för att omvandla den sociala vågen till affärsmöjligheter. Om de bara lånar ut sitt namn är det tomt. Om de lär ut metodologin är det riktigt värde.

Stora fonder vinner på varumärke. Vi vinner på relationer. Det är spelet.

Vilka röda flaggor får dig att gå bort från en AI-möjlighet även när tekniken ser lovande ut på ytan?

Ögonblicket nästa modell skeppas, dina funktioner absorberas. Ingen betalar dig längre. Det finns minimala marginaler, en kort livslängd och noll defensibilitet.

Det är en omedelbar röd flagga.

Utöver det finns det andra faktorer som teamdysfunktion, trasiga enhetsEkonomi eller inbyggd strukturell churn i affärsmodellen. Dessa är existentiella problem mer än genomförandeproblem, vilket innebär att du inte kan lösa dem genom att arbeta hårdare. De är inbyggda i företagets DNA.

När du ser det, gå bort, oavsett hur imponerande demon är.

Vilka typer av AI-företag tror du är bäst positionerade för överdimensionerad tillväxt under de kommande tio åren — arbetsflödesinbäddade verktyg, vertikal-specifika lösningar, infrastruktur eller något annat?

A: Infrastruktur kommer att bli stor, men begränsad. Kommoditisering krossar marginaler. Vi ser inte triljondollarsföretag som producerar kommoditiserade tjänster.

De riktiga vinnarna kommer att vara företag som kontrollerar användargränssnittet.

Vem som helst som äger gränssnittet, miljön där människor arbetar, kommer att fortsätta växa mer än alla andra. De kommer att vara hållbara och ha en konkurrensfördel.

Men den största omvandlingen kommer från något annat: Windows 95-ögonblicket för AI.

När skrivbordsparadigmet introducerades förändrades allt. Vi är på väg att se något liknande för mänsklig-AI-interaktion. Ett nytt gränssnitt. En ny paradigm. Och det kommer att omvandla hela branschen.

Den besvikna delen är att denna genombrott inte kommer från en start-up, utan från företag vi redan känner till. Du behöver en djup förståelse för beteendemönster för att dra av detta. Hur användare interagerar. Vilka incitament driver dem. Vilka problem modeller möter. Hur minne fungerar. Hur man behåller sammanhang utan att förlora det.

Nya aktörer skulle behöva lista ut allt från scratch. Existerande spelare vet redan.

Så vi känner till namnen. Vi vet bara inte vem som vinner.

Start-ups kommer att vinna vertikaler. Existerande företag kommer att vinna plattformsskiftet.

Du har hjälpt många företag expandera från Europa och Israel till den amerikanska marknaden — vad skiljer AI-start-ups som lyckas skala in på den amerikanska marknaden från de som kämpar?

Proximitet till kunden är allt.

Företagen som vinner är fysiskt närvarande i USA, tillbringar tid med kunder, designpartners, stänger affärer och driver dem genom pipelinen till produktion. De som prioriterar go-to-market och pivoterar snabbt vinner. De som försöker skala på distans kämpar.

Ingenjörskap kan vara var som helst, men försäljning och produkt måste vara i USA från dag ett.

Du kan spara kostnader genom att hålla R&D i Israel eller Europa. Men om din front office, inklusive försäljning, produkt och kundfacing team, är på distans kommer du inte att lyckas.

Produkt-ledd tillväxt förändrar ekvationen. Om du riktar dig till SMB eller konsumenter med en PLG-rörelse kan du köra marknadsföring på distans så länge ditt team förstår USA-trattar, PR och tillväxttaktiker.

Men för medelstora till företagskunder? Nej. Du måste vara där.

Att försöka spara pengar genom att stanna på distans är en falsk ekonomi. Du kommer att spendera mer på att fixa skadan senare.

För grundare som bygger i reglerade eller högt förtroendesektorer, vad är ditt råd för att accelerera dragkraft, fördjupa kundförtroende och höja kapital mer effektivt?

Misslyckas snabbt, flytta snabbt och skicka snabbt.

Vänta inte på den perfekta produkten. Vänta inte på att marknaden ska vara redo. Vänta inte på att anställa den perfekta personen. Flytta nu. Om du gör det kommer du att iterera och lära dig snabbare, och förstå kundens smärt punkter innan pengarna tar slut.

Reglerad AI är dyr. Seed-rundor är massiva eftersom teamen kostar mycket, de tekniska utmaningarna är svåra, efterlevnad är overhead och du möter större kunder i företagsmiljöer. Allt detta kräver mer kapital och mer investering i produkten.

Ju snabbare du flyttar, desto bättre är dina chanser att överleva.

I reglerad AI finns det inget pris för perfektion. Det finns bara överlevnad för hastighet.

Så, igen: Misslyckas snabbt. Lär dig snabbare. Skicka snabbast.

Tack för dina insikter om investeringar, läsare som vill lära sig mer bör besöka Flint Capital.