Vlad Panait, Sparking Capital Fund II | De ce expertiza fondatorilor devine și mai importantă în lumea AI

Sparking Capital este un fond de capital de risc care investește în startup-uri aflate la început de drum, în special în etapele pre-seed și seed.

• cât vrea să atragă Sparking Capital pentru al doilea fond
• ce verticale urmărește fondul în noua etapă
• care sunt primele trei investiții din Sparking Capital Fund II
• cum schimbă AI-ul modelul de monetizare pentru SaaS
• ce criterii folosește fondul pentru evaluarea startup-urilor
• de ce customer discovery-ul rămâne esențial pentru fondatori

Primul fond al Sparking Capital a avut 12 companii în portofoliu, dar a doua iterație își propune între 18 și 20 de companii, cu un capital total de până la 40 de milioane de euro. Etapa de finanțare rămâne aceeași: pre-seed și seed.

„Investițiile în startup-uri la nivel statistic, fie că ne raportăm la valoarea investițiilor per capita sau la valoarea investițiilor în PIB, e încă mică în România. Această investiție într-o etapă timpurie are foarte mult sens pentru un fond care se poziționează ca fond local de capital de risc”, spune Vlad Panait.

Probabil că diferența cea mai clară față de primul fond al Sparking Capital sunt verticalele abordate. Acum se vor duce spre securitate cibernetică, fintech, dar și alte industrii unde tehnologia și AI-ul pot aduce productivitate semnificativă, cum ar fi zona de supply chain, dar și de prop tech.

Acest lucru se poate observa și în primele 3 investiții făcute deja de Sparking Capital Fund II: Pluria din România, RobosizeME din Cehia și Liv Longevity Lab. Deși pare că nu au neapărat legătură, ele sunt legate de scopul tehnologiei în dezvoltarea lor și de experiența anterioară a fondatorilor.

• Despre investiția în Pluria și planurile companiei, descoperi mai mult în acest articol.

RobosizeME operează în industria ospitalității, hoteluri și restaurante și automatizează fluxurile financiar-operaționale și reconcilierea veniturilor din surse multiple.

„Hotelurile și restaurantele au un sistem de management operațional destul de învechit. RobosizeME construiește automatizări și fluxuri, niște agenți AI care duc la productivitate și generează economii, dar în același timp îmbunătățesc performanța raportărilor financiare”, spune Vlad Panait. Practic, RobosizeME poate să aducă mai multă claritate în surse diferite de venit, cum ar fi camerele, restaurantul sau serviciile adiacente ale unui hotel.

A doua investiție, Liv Longevity Lab, activează în zona de longevitate și sănătate preventivă.  Populația europeană îmbătrânește, dar sistemele medicale tratează efecte, nu previn cauze, iar tehnologia permite astăzi analiza a peste 100 de markeri biologici la câteva sute de euro, față de zeci de mii cât costa în trecut.

„Consumatorii au posibilitatea să acceseze analize și recomandări personalizate de nutriție, suplimente sau coaching. Credem că e un trend care abia acum începe să se cristalizeze în Europa de Vest”, explică Vlad Panait.

Vlad Panait identifică un fir comun între cele trei companii, aparent neconectate: „Dacă ne gândim din perspectiva agenților AI, nivelul de specializare și personalizare în viitor va crește. Fie că vorbim la nivel de individ, fie la nivel de companie, în care această personalizare se poate face pe funcțiuni sau sub-funcțiuni”, menționează acesta.

Astfel, investitorul consideră că suntem într-o perioadă în care companiile trec de la sisteme clasice de înregistrare a datelor, cum ar fi un CRM, la sisteme de inteligență sau sisteme de workflow. Nu mai e suficient să înregistrezi datele digital, ci să le interpretezi și să aduci schimbări în modul de muncă.

„Sistemul de monetizare care înainte era pentru un utilizator devine cumva anacronic, nu-și mai justifică valoarea adăugată. Tranziția se face de la modul în care datele erau stocate la un sistem în care ele sunt analizate, se iau insight-uri, și la un sistem în care se automatizează aceste workflow-uri”, explică Panait.

AI-ul a comprimat dramatic timpul și costul de lansare a unui produs. Asta a crescut volumul de startup-uri, dar nu neapărat calitatea. Vlad Panait descrie cum s-a adaptat procesul de selecție.

Astfel, el menționează drept prim criteriu ceea ce se numește founder market fit.

Are echipa expertiză și insight-uri specifice în verticala pe care o adresează, sau e doar un exercițiu teoretic?

„Sunt destul de multe cazuri în care nu mergem mai departe dacă nu vedem asta. Fondatori care n-au avut legătură cu un anumit domeniu. Vrem să înțelegem ce expertiză au, ce insight-uri au, cum se diferențiază, ce valoare adăugată pot aduce”, menționează Panait.

Al doilea criteriu este poziționarea tehnologică. Produsul aduce ceva în plus, sau e un simplu wrapper peste un model generalist cum ar fi Claude, OpenAI, Gemini?

Tracțiunea rămâne esențială. Nu neapărat clienți plătitori în etapa pre-seed, ci calitatea documentării, acelui așa-numit customer discovery journey. Cu câți clienți au discutat, ce au învățat, au făcut un proof of concept, ce concluzii au tras?

„În etapa asta vrem să înțelegem care e viziunea, de ce vor să dezvolte anumite feature-uri, ce valoare adăugată au, care e valoarea adăugată raportată la costul pe care îl cer pentru plată.”

Diferențierea tehnologică se face din ce în ce mai greu, pentru că accesul la modele generative e uniform. Ceea ce contează mai mult e abilitatea de a avea o formă de tracțiune în piață.

„Cu cât faci mai repede achiziție de clienți, ai acces la mai multe date, la mai multe workflow-uri și asta te ajută să te diferențiezi. Diferențierea tehnică se face pe măsură ce faci achiziție, pentru că ai acces la context de piață pe care un generalist nu-l are”, menționează Vlad Panait.

Portofoliul primului fond Sparking Capital include companii precum Vatis Tech, Questo, KFactory, Sypher, Flaminjoy, Symphopay și Hyperhuman. Vlad Panait descrie portofoliul în trei grupe.

Prima grupă e cea a companiilor care nu mai sunt operaționale. Numărul lor e mai mic decât estimarea inițială a Sparking Capital, care se aștepta la 50-60% rată de eșec

Primul fond mai are și un portofoliu de companii care performează bine și din care nu vrea să facă exit, dar și o a treia categorie formată din companii cu o creștere mai domolită, unde focusul s-a mutat pe profitabilitate și căutarea unui jucător strategic pentru achiziție.

Dar multe companii s-au adaptat, spune Vlad Panait. KFactory, companie pornită în zona de automatizare Industry 4.0 a identificat că aceeași bază de clienți are nevoie și de analiză de profitabilitate la nivel granular pe etapele de producție și și-a extins serviciile în această direcție.

„Înțelegerea nevoilor și insight-urile de la clienți i-a ajutat să aducă valoare adăugată suplimentară. Asta este un avantaj pe care multe alte startup-uri nu îl au, pentru că n-au relația asta deja formată", spune Vlad Panait.

De altfel, la final l-am întrebat pe Vlad care e lucrul care-l enervează în ecosistemul românesc de antreprenoriat. Deși nu neapărat enervat, el menționează fix această experiență cu clienții.

„E o oportunitate ratată de foarte mulți fondatori această interacțiune mai profundă cu clienții încă în etapa de design. Dacă am întreba startup-urile înainte de a lansa un produs câte interviuri de customer discovery au avut, cred că sunt foarte puțini care ar avea cinci sau zece”, menționează Vlad.

"E mult mai bine să primești feedback mai devreme decât mai târziu, când poate ai depus destul de mult efort și resurse. Să fie deschiși și flexibili, pentru că în final trebuie să rezolve o nevoie pe care clienții sunt dispuși să o plătească”, încheie Vlad Panait.