L'era dell'AI e la sfida per i venture capitalist

L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il panorama dello sviluppo prodotto, rendendo più semplice che mai la creazione di demo e prototipi visivamente impressionanti. Ciò che un tempo richiedeva mesi di lavoro, oggi può essere realizzato in pochi giorni, con interfacce eleganti e funzionalità convincenti. Questa accelerazione, se da un lato democratizza l'innovazione, dall'altro pone una sfida significativa per gli investitori in fase Seed: come distinguere un prodotto con valore reale, una tecnicia difendibile e un team capace di costruire qualcosa di duraturo, al di là della lucentezza superficiale?

Per affrontare questa questione, abbiamo parlato con Alison Imbert, Partner di Partech, una delle principali società di venture capital a livello globale. Fondata nel 1982 e con sede a Parigi, Partech gestisce asset per circa 2,5-3 miliardi di euro e supporta un portafoglio di oltre 200 aziende in 40 paesi. La sua struttura “full-stack” le consente di investire in startup dalla fase Seed fino alla crescita, mantenendo un coinvolgimento costante nello sviluppo delle aziende. Imbert, con un background in ingegneria e data science, si concentra sull'investimento in talenti ingegneristici di alto livello, un'area dove la sua esperienza e il suo network si rivelano fondamentali.

Oltre la demo: la ricerca del valore intrinseco

Per Imbert, l'investimento in fase Seed va ben oltre la presentazione di un pitch deck impeccabile o di una demo brillante. "La demo non vale nulla. È così facile da costruire", afferma, sottolineando come la riduzione dei costi di sviluppo abbia cambiato le metriche di valutazione delle aziende. Il focus si sposta quindi sulla comprensione profonda del mercato e dei clienti, un insight che l'AI da sola non può fornire.

"L'AI non ti darà una profonda conoscenza del mercato; solo le conversazioni dirette con i clienti lo faranno", spiega Imbert. Cerca fondatori ossessionati dal comprendere il "dolore" dei loro clienti e disposti a dedicare il prossimo decennio a risolverlo. Una domanda ricorrente è: "Quanti clienti o potenziali clienti hai intervistato negli ultimi due mesi?". Non sono i materiali patinati a contare, ma la profondità delle intuizioni, spesso nascoste in "appunti disordinati" frutto di un lavoro sul campo. Questa dedizione alla comprensione del cliente è un segnale cruciale di un impegno a lungo termine e di una solida base per lo sviluppo del prodotto. Per le aziende che operano con LLM o soluzioni AI complesse, questa ricerca approfondita è ancora più critica, poiché la comprensione delle esigenze specifiche degli utenti finali e dei vincoli di deployment (come la sovranità dei dati o le performance on-premise) può determinare il successo o il fallimento di un'implementazione.

Il fondatore al centro: credibilità, visione e umiltà

La qualità del team fondatore è un pilastro fondamentale nella valutazione di Partech. Imbert cerca non solo intelligenza intellettuale (IQ), ma anche intelligenza emotiva (EQ), e fondatori che siano veri "magneti di talenti", capaci di attrarre e ispirare le persone. La credibilità è vitale, specialmente per i fondatori più giovani che si interfacciano con organizzazioni consolidate. Partech testa questa credibilità introducendo le startup a CTO o CISO di aziende del proprio network, osservando come si comportano sotto pressione e se gestiscono domande difficili con chiarezza e sicurezza.

Altrettanto importante è l'umiltà. In un mercato in rapida evoluzione, i fondatori devono essere capaci di adattarsi rapidamente, ammettere i propri errori e, se necessario, effettuare un pivot. "Non cerchiamo solo persone intelligenti con un piano; vogliamo persone che possano imparare", afferma Imbert. Infine, l'allineamento tra i co-fondatori sulla visione a lungo termine dell'azienda è non negoziabile. Imbert li intervista separatamente, ponendo domande come la disponibilità a un'uscita da 20 milioni di euro il giorno dopo. Risposte disallineate spesso chiudono la conversazione, poiché la coesione e la visione condivisa sono essenziali per superare le sfide della crescita.

Oltre il prodotto: dati proprietari e strategie di distribuzione

In un contesto dove l'AI facilita la creazione di prodotti, il vantaggio competitivo si sposta. I dati proprietari diventano un asset cruciale. "Vogliamo capire come i fondatori accederanno e costruiranno dataset unici che migliorino il loro prodotto nel tempo", spiega Imbert. Questa capacità di generare e sfruttare dati esclusivi è una forma di "moat" (fossato difensivo) che rende il prodotto più difficile da replicare. Per le aziende che sviluppano LLM o soluzioni AI, la qualità e l'esclusività dei dati utilizzati per il fine-tuning o per alimentare i modelli possono essere un fattore distintivo, specialmente in scenari che richiedono elevati standard di sicurezza e sovranità dei dati, spesso gestiti tramite deployment self-hosted o air-gapped.

La distribuzione è un altro elemento chiave. Sebbene alcuni fondatori si affidino al capitale per dominare la distribuzione, Imbert cerca strategie più difendibili, basate su effetti di rete, brand o accesso critico agli utenti. "La differenziazione non è più solo il prodotto", sottolinea. Per i prodotti basati sull'AI, esiste una tensione intrinseca tra i decisori (che spingono per l'adozione) e gli utenti finali (spesso resistenti al cambiamento dei flussi di lavoro). L'onboarding diventa critico: non si può imporre il cambiamento, ma guidarlo. Il successo dipende da quanto bene si gestisce questa transizione, poiché una forte domanda dall'alto non garantisce l'adozione. Questo è particolarmente vero per le soluzioni AI che richiedono integrazione profonda con infrastrutture esistenti, dove la facilità di deployment e l'accettazione da parte degli utenti sono fattori determinanti per il TCO e il successo complessivo.