Erik Salazar, Pendiri dan CEO Iconic – Seri Wawancara

Erik Salazar, Pendiri dan CEO Iconic adalah seorang wirausahawan serial dan eksekutif teknologi dengan lebih dari dua dekade pengalaman yang mencakup merger dan akuisisi, infrastruktur perusahaan, teknologi kesehatan, dan kepemimpinan startup. Sebelum meluncurkan Iconic pada 2023, ia menjabat sebagai COO dan Co-Founder Kit.com, sebuah platform pengujian kesehatan yang kemudian diakuisisi oleh Ro Health Ventures. Pada awal kariernya, Salazar ikut mendirikan Unitas Global, membantu mengembangkan perusahaan menjadi penyedia layanan cloud dan infrastruktur utama sebelum diakuisisi oleh Digital Alpha. Ia juga pernah memegang peran kepemimpinan di CoreSite dan memulai kariernya di bidang keuangan bersama The Carlyle (CG ) Group, di mana ia fokus pada penjaminan, pemodelan, dan akuisisi. Dengan menggabungkan keahlian keuangan, kepemimpinan operasional, dan pelaksanaan startup, Salazar mendirikan Iconic untuk memodernisasi industri M&A yang secara tradisional terfragmentasi melalui layanan konsultasi berbasis teknologi, pencocokan pembeli berbasis AI, dan penilaian bisnis.

Iconic adalah platform M&A berbasis AI yang dirancang untuk membantu pemilik bisnis menjual perusahaan mereka dengan lebih efisien sekaligus meningkatkan hasil bagi penjual dan pembeli. Perusahaan menggabungkan perangkat lunak kepemilikan dengan penasihat berpengalaman untuk menyederhanakan setiap tahap proses transaksi, mulai dari penilaian dan penemuan pembeli hingga manajemen kesepakatan dan penutupan. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, otomatisasi, dan analitik data, Iconic bertujuan membawa transparansi, kecepatan, dan presisi yang lebih besar ke transaksi M&A pasar menengah‑bawah, sebuah industri yang secara historis bergantung pada proses manual dan jaringan yang terfragmentasi. Fokus platform pada layanan konsultasi berbasis teknologi menempatkannya di persimpangan fintech, AI, dan perantara bisnis, berupaya memodernisasi cara perusahaan swasta dibeli dan dijual.

Pengalaman ayah Anda sebagai pemilik usaha kecil yang tidak dapat sepenuhnya menyadari nilai apa yang ia bangun selama puluhan tahun menjadi inspirasi bagi Iconic. Bisakah Anda membagikan cerita itu dan menjelaskan bagaimana hal itu memengaruhi keputusan Anda untuk memodernisasi proses M&A bagi usaha kecil?

Ayah saya menghabiskan puluhan tahun menjalankan sebuah agen perjalanan. Ia membangun sesuatu yang nyata bersama pelanggan yang mempercayainya, karyawan yang bergantung padanya, dan sebuah bisnis yang berfungsi. Lalu ia jatuh sakit. Sampai tiba saatnya ia tidak dapat mengoperasikannya lagi, dan ia tidak tahu harus berbuat apa selanjutnya. Ia tidak tahu ada proses untuk menjual usaha kecil. Ia tidak tahu ada pasar untuk itu. Ia menganggap bahwa jika ia tidak dapat menjalankannya, dan tidak ada anaknya yang dapat melanjutkan, maka semuanya berakhir.

Jadi itulah yang terjadi. Bisnis tersebut melambat, dan bukan karena kegagalan. Karena tidak ada yang tahu cara menyelamatkannya.

Hal itu tetap melekat pada saya. Ketika rekan pendiri saya, Roberto, dan saya mulai menelusuri pasar M&A usaha kecil, peluang profesionalnya jelas. Namun di balik analisis pasar selalu ada sesuatu yang lebih pribadi – ingatan melihat bisnis ayah saya menghilang karena infrastruktur yang tepat tidak ada untuk orang seperti dia. Iconic, dalam beberapa hal, adalah hasil yang tidak pernah ia dapatkan.

Hampir enam juta usaha kecil diperkirakan akan berpindah tangan selama dekade mendatang. Mengapa Anda percaya infrastruktur M&A saat ini tidak siap untuk gelombang transfer kepemilikan ini?

Infrastruktur tersebut tidak pernah dibangun untuk pasar M&A usaha kecil. Bank investasi, penasihat M&A, dan dukungan transaksi institusional secara tradisional dirancang untuk kesepakatan di atas ukuran tertentu. Usaha kecil di Jalan Utama (Main Street) telah dikecualikan dari perhitungan.

Apa yang ada untuk mereka sebagian besar bersifat manual dan mencakup spreadsheet, rangkaian email, broker lokal yang bekerja secara terisolasi tanpa data bersama, serta tidak ada proses standar. Pengaturan ini tidak akan bertahan ketika jutaan transaksi bergerak secara bersamaan.

Anda memiliki latar belakang yang mencakup private equity di Carlyle, infrastruktur pusat data, startup kesehatan, dan kini teknologi M&A. Pelajaran apa dari industri‑industri tersebut yang paling berharga dalam membangun Iconic?

Jawaban paling jujur yang dapat saya berikan berasal dari pengalaman pribadi. Ketika Kit diakuisisi, saya berada di sisi penjual dalam sebuah transaksi dengan sekumpulan pengacara dan eksekutif M&A profesional yang duduk di seberang meja. Saya dapat mengatakan bahwa jika saya tidak memiliki tim yang tepat di sekitar saya, orang‑orang yang benar‑benar tahu apa yang mereka lakukan dalam M&A, hasilnya akan sangat berbeda.

Pengalaman itu membuat satu hal jelas: orang‑orang dengan infrastruktur dan akses yang tepat menang. Orang yang tidak memilikinya meninggalkan uang di atas meja, atau lebih buruk, dimanfaatkan pada momen keuangan terpenting dalam hidup mereka.

Saya melihat pola yang sama di private equity. Perusahaan dengan aliran kesepakatan dan data terbaik memperkuat keunggulan mereka seiring waktu. Semua orang lain mengisi celah yang mereka izinkan. Asimetri itu ada sama jelasnya di Jalan Utama seperti di Wall Street. Perbedaannya adalah di Jalan Utama, kami telah menormalkannya.

Pemilik usaha kecil telah menghabiskan puluhan tahun membangun sesuatu yang nyata. Mereka melayani pelanggan dan komunitas mereka dengan tangan mereka sendiri. Dan ketika saatnya untuk menjual, mereka harus menavigasi proses asing tanpa peta jalan. Itulah masalah yang dibangun untuk diatasi oleh Iconic.

Transaksi usaha kecil sering bergantung pada spreadsheet, email, dan proses manual. Apa ketidakefisienan terbesar yang dapat AI secara realistis hilangkan dalam lima tahun ke depan?

Persiapan kesepakatan adalah hambatan nyata pertama. Menyiapkan sebuah bisnis untuk masuk pasar memakan waktu minggu‑minggu, dan sebagian besar melibatkan pengorganisasian keuangan, pembuatan CIM, dan penetapan profil pembeli. Semua ini adalah pekerjaan terstruktur dan dapat diulang yang AI memang sangat baik dalam melakukannya.

Pencocokan pembeli juga penting untuk memastikan hasil yang baik. Saat ini, prosesnya pada dasarnya adalah daftar kontak broker. AI dapat menarik sinyal yang tidak dimiliki broker individu, termasuk riwayat akuisisi, kriteria investasi yang dinyatakan, pola roll‑up dalam suatu sektor, dan perilaku pencarian yang menunjukkan aktivitas mencari kesepakatan. Dan due diligence pada dasarnya adalah masalah manajemen dokumen dan referensi silang. Itulah jenis pekerjaan di mana AI dapat membantu memotong waktu penutupan menjadi setengah.

Dalam lima tahun ke depan, bagian depan (persiapan) dan belakang (diligence) dari sebuah transaksi akan terlihat sangat berbeda dari sekarang. Bagian tengah, di mana penjual memutuskan apakah mempercayakan sesuatu yang mereka bangun kepada seseorang, tetap akan menjadi manusia. Memanfaatkan AI untuk pekerjaan berat akan membebaskan penasihat untuk melakukan bagian paling berdampak dari pekerjaan.

Banyak startup AI fokus menggantikan keahlian manusia. Iconic tampaknya memperkuat penasihat alih‑alih menghilangkannya. Mengapa Anda percaya masa depan M&A adalah manusia‑plus‑AI bukan hanya AI?

M&A pada dasarnya adalah transaksi kepercayaan. Seorang penjual menyerahkan hal yang mereka habiskan hidupnya untuk membangun. Momen itu tidak dapat diotomatisasi. Begitu penjual merasa mereka berurusan dengan sistem alih‑alih orang yang benar‑benar memahami apa yang dipertaruhkan, Anda telah kehilangan kesepakatan.

Tantangan M&A usaha kecil saat ini adalah broker diminta melakukan semuanya secara manual, yang membatasi berapa banyak kesepakatan yang dapat mereka jalankan dan berapa banyak waktu yang dapat mereka habiskan untuk setiap penjual. Itulah biaya sebenarnya. Para pemilik ini menavigasi keputusan keuangan terbesar dalam hidup mereka, sering kali untuk pertama kalinya, tanpa peta jalan dan dengan keterbatasan kualitas representasi. Dalam transaksi yang lebih besar, bank investasi menyelesaikannya dengan menugaskan tim analis untuk masalah tersebut. Di Jalan Utama hal ini tidak memungkinkan, tetapi yang memungkinkan adalah apa yang teknologi saat ini memungkinkan kami lakukan. Kami dapat menutup kesenjangan sekarang. Ketika seorang broker terkubur dalam spreadsheet dan email pembeli, itu adalah waktu yang tidak mereka habiskan di ruangan bersama orang yang paling membutuhkannya.

Apa yang kami bangun menghilangkan batasan itu. AI menangani beban operasional. Broker menangani hubungan, kepercayaan, dan penilaian manusia yang tidak dapat ditiru oleh model apa pun.

Ada juga realitas praktis. Transaksi ini membawa kompleksitas hukum, keuangan, dan pajak yang nyata yang memerlukan profesional yang dapat dipertanggungjawabkan. Namun di luar mekanisme, seorang penjual yang memutuskan apakah menyerahkan karya hidupnya kepada orang asing perlu merasa benar‑benar dilihat dan dibimbing melalui proses tersebut. Itu bukan masalah perangkat lunak. Itu masalah manusia. Dan itu akan selalu demikian.

Salah satu janji inti Iconic adalah mengurangi waktu yang diperlukan untuk menutup transaksi. Bottleneck spesifik apa yang paling sering menunda kesepakatan, dan bagaimana AI membantu mengatasinya?

Penjual sering masuk pasar dengan persiapan yang kurang. Mengorganisir keuangan, membuat materi presentasi, dan menetapkan rentang penilaian yang realistis dapat menambah minggu sebelum proses sebenarnya dimulai. Kemudian outreach pembeli terlalu luas karena data penargetan terlalu tipis. Broker mengkompensasi pencocokan yang buruk dengan melakukan pendekatan luas, yang berarti menghabiskan waktu pada pembeli yang tidak pernah cocok untuk kesepakatan. Setelah seseorang berada di bawah LOI, due diligence berubah menjadi rangkaian email dengan drive bersama dan kebingungan versi. Lambat dan manual, setiap kali.

AI mempercepat setiap tahap ini. Persiapan menjadi lebih cepat ketika alat dapat menarik dan mengorganisir data keuangan secara otomatis, outreach menjadi lebih tepat ketika Anda bekerja dari sinyal perilaku dan riwayat transaksi alih‑alih daftar kontak, dan diligence bergerak ketika dokumen diorganisir dan direferensikan silang secara real‑time alih‑alih ditinjau secara berurutan secara manual.

Penilaian bisnis tetap menjadi salah satu aspek paling diperdebatkan dalam setiap akuisisi. Bagaimana Anda melihat AI mengubah metodologi penilaian, terutama untuk bisnis kecil yang sering kekurangan data transaksi komparatif yang luas?

Tantangan di sini sebenarnya tentang data. Data transaksi yang dapat dibandingkan yang diandalkan bankir investasi untuk kesepakatan pasar menengah tidak ada dalam skala di sini. Kesepakatan tidak dilaporkan, persyaratan tidak diungkapkan, dan ukuran sampel tipis. Jadi penilaian menjadi tidak konsisten, dan ketidakkonsistenan itu menciptakan gesekan di kedua sisi setiap kesepakatan.

AI membantu dengan mencocokkan pola di antara masukan yang tidak dapat diproses secara efisien oleh analisis manual. Ini mencakup tolok ukur industri, kondisi pasar lokal, ketergantungan pemilik, konsentrasi pelanggan, dan pendapatan berulang. Anda mendapatkan titik awal yang lebih dapat dipertahankan untuk negosiasi, yang memang berguna meskipun tidak menyelesaikan semuanya. Model juga menjadi lebih baik seiring lebih banyak data transaksi ditangkap seiring waktu.

AI akan paling kesulitan dengan bisnis di mana mayoritas nilai terletak pada hubungan pemilik. Bagaimana Anda menilai itu? Pada dasarnya Anda tidak bisa, dan algoritma yang berpura‑pura sebaliknya akan menyesatkan orang.

Pencocokan pembeli adalah area lain di mana Iconic menerapkan AI. Sinyal atau data apa yang dapat dipelajari mesin temukan yang mungkin terlewat oleh broker tradisional saat mengidentifikasi pembeli strategis atau finansial terbaik?

Broker tradisional bekerja dari jaringan yang mereka bangun selama bertahun‑tahun. Jaringan itu dapat sangat baik. Namun juga bersifat lokal dan terbatas. Seorang broker di Midwest yang menangani kesepakatan manufaktur mengetahui pembeli di wilayah mereka. Mereka mungkin tidak mengetahui tentang perusahaan PE yang melakukan roll‑up diam‑diam di sektor tersebut, atau kantor keluarga yang baru saja keluar dari bisnis serupa enam bulan lalu dan sedang aktif mencari.

Pembelajaran mesin beroperasi dengan set sinyal yang sepenuhnya berbeda, dengan pencarian akuisisi aktif, pola transaksi historis, mandat investasi yang dinyatakan, perilaku web yang menunjukkan mode pencarian kesepakatan, dan kedekatan industri yang mungkin tidak dipikirkan manusia untuk diperiksa. Hal itu menampilkan pembeli yang tidak ditemukan broker individu melalui daftar kontak mereka.

Ia juga melakukan sesuatu yang lebih halus, yaitu pemberian bobot. Tidak setiap pembeli yang memenuhi syarat adalah pembeli yang tepat. Kecocokan terbaik biasanya adalah yang memiliki sinergi nyata, keselarasan budaya, dan kemungkinan orang serta warisan penjual tetap dipertahankan. Sinyal‑sinyal itu ada dalam data. Namun belum dimanfaatkan.

Pasar menengah‑bawah secara historis kurang dilayani oleh bank investasi. Mengapa segmen ini diabaikan begitu lama, dan peluang ekonomi apa yang diciptakan bagi platform berbasis teknologi?

Ekonomi unit murni. Bank investasi dibangun di sekitar struktur biaya yang bekerja pada kesepakatan besar. Transaksi $500 juta menghasilkan pendapatan yang membenarkan tim dan jadwalnya. Transaksi $3 juta tidak menghasilkan pendapatan tersebut, setidaknya tidak tanpa struktur biaya yang sepenuhnya berbeda. Jadi bank‑bank beralih ke pasar atas, dan Jalan Utama mendapatkan infrastruktur perantara lokal yang sudah ada, yang terfragmentasi dan sebagian besar kurang modal.

Itu bukan kegagalan bank. Itu hanya matematika. Dan teknologi mengubah matematika tersebut. Ketika AI menangani pekerjaan yang dulu memerlukan jam kerja signifikan, ekonomi kesepakatan yang lebih kecil menjadi layak. Anda dapat menjalankan lebih banyak transaksi dengan hasil yang lebih baik dengan sebagian kecil biaya sebelumnya. Itulah yang sebenarnya membuka pasar ini.

Taruhannya nyata. Ada triliunan dolar dalam ekuitas usaha kecil yang berada di segmen ini. Sebagian besar pemilik tersebut belum pernah memiliki akses ke infrastruktur transaksi yang sesungguhnya. Itulah peluang yang kami kejar.

Ke depan, apakah Anda membayangkan masa depan di mana agen AI dapat secara mandiri menangani bagian signifikan dari proses M&A, mulai dari sourcing dan diligence hingga negosiasi, atau apakah penilaian manusia akan tetap menjadi faktor penentu dalam transaksi besar?

Agen AI akan menangani lebih banyak proses ini daripada yang diperkirakan kebanyakan orang, dan lebih cepat. Sourcing, persiapan kesepakatan, manajemen ruang data, tinjauan diligence, dan penyusunan istilah awal. Kapabilitas dasar berkembang cukup cepat sehingga keterlibatan AI yang signifikan di semua area tersebut menjadi realitas jangka pendek.

Di mana penilaian manusia tetap berada adalah pada momen yang benar‑benar menentukan apakah kesepakatan terjadi. Seorang penjual yang memutuskan apakah mempercayai pembeli ini dengan apa yang mereka bangun. Negosiasi yang berakhir pada sesuatu yang tidak dapat ditangkap model, seperti apakah pemilik baru akan mempertahankan 30 orang yang telah berada di sana selama 15 tahun. Ini adalah keputusan penilaian yang dibuat oleh orang dengan kepentingan nyata.

Versi yang saya bangun bukan AI yang menjalankan proses sementara manusia mengamati. Itu AI yang menyerap beban operasional sehingga penasihat dapat menghabiskan waktu mereka pada bagian pekerjaan yang hanya dapat mereka lakukan. Ini adalah transaksi terbesar dalam kehidupan seorang pemilik bisnis, biasanya. Memiliki manusia yang kredibel membimbing mereka sepanjang proses dan membantu mengungkap nuansa dalam tawaran yang tidak dapat ditangkap AI adalah alasan mengapa hal ini akan selalu pada dasarnya menjadi usaha manusia yang ditingkatkan oleh AI.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin belajar lebih lanjut sebaiknya mengunjungi Iconic.