Евгений Иванов: «Мы покупаем не сегодняшнюю выручку, а завтрашних лидеров»

Руководитель Новосибирского представительства IT - медиахолдинга «Регионы России» Светлана Федорова побеседовала с Евгением Ивановым — членом экспертного совета Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта "Регионы 21 век", руководителем Комитета по развитию университетских стартапов в цифровой сфере Евразийской ассоциации бизнеса (ЕАБ), управляющим партнёром венчурного синдиката Coion, адвайзером Стартап-студии НГУ, создателем питч-формата Startup Lynch, директором интернет-агентства «Норд Стар», руководителем IT-секции акселератора «.catalyst».

Несмотря на статус инвестора и эксперта по ИИ, Евгений принципиально живёт и работает в Новосибирске — в экосистеме Академгородка. Именно там мы и встретились, чтобы поговорить о том, как из регионов выращивать технологических лидеров, где сегодня реальные точки роста ИИ и почему рынку нужна дисциплина совместных инвестиций.

— Евгений, как вы определяете «успех» для ранней стадии стартапа?

— Для нас успех — это когда команда вышла на стабильный поток выручки и стабилизировала бизнес-модель. По сути, технология нашла свой рынок и достигла продакт-маркет-фита — дальше можно показывать рост. Мы инвестируем рано, поэтому ключевой признак — выручка именно на собственном продукте, причём продукт должен быть технически уникален. В портфеле есть примеры: Lexis Voice — тренажёр для отделов продаж (у компании растёт кэшфлоу; они делают пилоты в крупных банках), mPlays — аналитика внешнего трафика для маркетплейсов. Даже казавшиеся «некоммерческими» штуки вроде «Умного зеркальца» и SmileScan мы доводим до первых денег — через мероприятия и нишевые кейсы.

(О продукте): Lexis Voice — голосовой AI-тренажёр для обучения продаж; mPlays — сервис аналитики внешней рекламы на маркетплейсах.

— А негативные кейсы? Что «не взлетело» — и почему?

— Мы не склонны клеймить «провалом» то, что ещё в пути. Например, проект по предсказанию эпилептических приступов: сложная аналитика, высокие требования к данным и железу, мало подходящих устройств. Это длинный цикл, и мы «купили» технологию на перспективу 7–10 лет: при низкой цене входа это может вырасти в большую компанию. Бывают и замороженные продукты — как «окто-таск» (детская мотивация через задания в телефоне). Он лежит на полке: появится сильная команда — перезапустим.

— Как вы отбираете сделки? Есть жёсткие фильтры?

— Да, и их много. Последний раз насчитывал 127 критериев. Это фильтры «плохого продукта», «плохой команды», «плохих финансов» и “юридические риски” — полноценный due diligence. Мы проверяем историю основателей, как компания обращалась с деньгами, не завышена ли оценка. Есть и красные флаги: супруги среди кофаундеров — сразу минус; «красивые» показатели при неадекватной оценке — мимо. Воронка жесточайшая: в сделку выходит примерно одна команда на тысячи питч деков (презентаций).

— Откуда приходят проекты?

— Мероприятия, акселераторы присылают списки. Дальше мы не только общаемся с фаундерами, но и проверяем их через клиентов. Часто даём «боевое» задание: например, попросить инвестиции у ключевого заказчика — если он покупает их услуги, почему бы ему не войти в сделку? Потом созваниваемся с этим заказчиком и сверяем картину: оценка, интеграция, планы на “выход”. Мы всегда проверяем действия, а не только слова.

— Вы работаете с университетскими стартапами и инфраструктурой крупных банков. Каковы результаты?

— Мы не «про студентов», мы про диптех. Чаще такие команды выходят из НИИ и вузов, но «университетский» ≠ «студенческий». В нашей практике до денег доросли все портфельные проекты (кроме одной настольной игры из «экосистемных» продуктов, у неё только предпродажи). По НГУ: мы поддерживаем их стартап-студию, и сейчас около 20% резидентов доходят именно до продаж (гранты и стартовые деньги KPI не считаем — важна коммерция).

— Критики говорят, что «госденьги и крупные банки балуют рынок», а выхлоп низкий. Согласны?

— В части грантов — да. Грантовая система зачастую про бумаги: написал заявку — получил деньги — отчитался второй бумагой. Это плохо доступно предпринимателю и создаёт искажения. Что мне нравится: субсидии и совместные инвестиции с государством. Пусть институты развития и фонды играют как соинвесторы и зарабатывают, а не просто распределяют. Тогда у всех появляется общая цель и дисциплина.

— Кому помогать больше: гигантам или МСП?

— Искусственно «распределить» нельзя — это рынок. Крупные стремятся к монополизации, малые — их кормовая база. Но есть важная роль МСП: они быстрее тянут внешние деньги в систему за счёт экспорта и гибкости. Большой корпорации согласовать экспорт — годы; малое предприятие может продать на экспорт за неделю и увеличить «деньги в системе». Поэтому МСП — это источник новых денег и быстрых экспортных ниш.

— В ИИ сегодня многое решает доступ к данным и вычислительным мощностям. Ваш «рецепт» для стартапов и регуляторов?

— Важнее всего данные. Большие мощности на первом этапе не нужны — хватит ноутбука с дискретной видеокартой: да, обучение идёт неделю, и ладно. Работают акселераторы и «спайки» с владельцами данных: в медтехе это клиники и исследовательские центры. Но предприниматель не должен «сидеть и ждать датасет». Нужно самому искать, договариваться, писать тем, кто собирал нужные наборы. В одном из наших медпроектов сначала нашли российские данные, потом — австралийские (они закрылись) и договорились напрямую с исследователями на выгрузку. Это долго, но решаемо.

— Где у России объективные «точки прорыва» в ИИ?

— Там, где не про генеративку. Сильные возможности — в медтехе, аналитике, прикладном ML. По данным мы не обгоним Китай — там просто больше людей, данных с них и денег на датасеты. Наша сила — правильное применение и дообучение чужих моделей под свою специфику, использование доступных IP и датасетов (китайских, индийских, американских) и грамотная инженерия внедрения. Обучить — не значит заставить работать: важно, чтобы решение было жизнеспособным и ресурсоэффективным.

— «Столица против регионов»: у сибирских команд шансов меньше?

— В Москве умеют продавать и аккумулировать лучших, но это рождает издержки от перегрева. Регионы выигрывают скоростью и оптимизацией производственных цепочек. Надо бежать за продажами, а не за инвестициями. Пока в столице «охотятся» за раундами, региональная команда может быстрее выйти в деньги. Региональным институтам важно помогать именно продаже, а не только питч-ивентам.

— Вернёмся к оценке сделок. Какой «плохой» пример?

— К нам приходит основатель с выручкой 80–90 тыс. в месяц и просит 5 млн при оценке 50 миллионов. Складываем две цифры — и видим, что до такой оценки он дойдёт лет через 5–10 (если вообще дойдет), причём без технологического преимущества его легко вытеснят. Это «плохая сделка». Мы ищем кратный потенциал и тех, кто может стать лидером категории.

— И последнее: как вы меряете результат своих инициатив с университетами?

— Деньгами. Не грантами, а продажами. По моему опыту в НГУ сейчас около 20% резидентов студии доходят до платящих клиентов; у нас в портфеле до выручки дошли практически все. И это правильная метрика: она учит студентов и исследователей строить бизнес, а не делать проект «для отчёта».