Aproape orice startup visează la un contract cu o corporație uriașă. Aproape toate fac aceeași greșeală când încearcă: cred că tehnologia lor e atât de bună încât se vinde singură. Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofondator și vicepreședinte senior pentru field engineering la Databricks, spune că realitatea e cu totul alta și știe ce vorbește, pentru că a trecut prin asta.

Databricks e astăzi un gigant al stocării și analizei de date și al inteligenței artificiale. Compania este evaluată la 190 de miliarde de dolari și are ca clienți peste 70% dintre companiile din Fortune 500. Dar a început ca orice startup mic, iar Tavakoli-Shiraji a fost omul care a adus primele contracte mari. Lecțiile lui, spuse în cadrul TechCrunch Disrupt, sunt mai puțin glamour decât te-ai aștepta.

Prima lecție e simplă și dureroasă: tehnologia contează, dar nu ajunge. Toți cei care vând către enterprise, mai ales la startupuri, cred că totul ține de a avea cea mai bună tehnologie, spune el. A învățat pe pielea lui că oamenii și procesele contează cel mai mult.

Își amintește o întâlnire obținută cu greu în primele zile. Interlocutorul era chiar omul care semnase un contract uriaș cu principalul competitor al Databricks. Rezultatul era previzibil: bărbatul nu avea niciun chef să asculte, pentru că își legase cariera de rival. Tot din acea perioadă își amintește contracte care au murit pentru că startupul nu era pregătit pentru întrebările juridice, contractuale și de securitate ale clienților mari.

Cum a ieșit Databricks din capcana asta? Printr-un parteneriat cu un gigant. Startupul a devenit partener cloud Azure al Microsoft. Asta a însemnat că acordurile de vânzare erau acoperite de termenii Microsoft. Mai mult, echipele de vânzări ale Microsoft au început să obțină întâlniri și să pledeze pentru startup. Tavakoli-Shiraji povestește că banca elvețiană UBS, care refuzase inițial orice discuție, a devenit brusc accesibilă. Dintr-odată, întâlnirea aceea nu mai era greu de obținut, spune el. A numit asta un avantaj uriaș, tocmai pentru accesul și distribuția oferite de partener. Efectul a fost că startupul a început să fie tras peste tot. Asta a adus probleme noi, de exemplu clienți care cereau funcții pentru țări în care compania nu ajunsese încă, dar, cum spune el, au fost probleme bune de avut.

Astăzi, rolurile s-au inversat. Databricks e compania mare care lucrează cu startupuri, vândându-le produsele sub propriii termeni și cu propriul setup de securitate. Exemplele menționate includ Hightouch, care oferă instrumente de marketing și date despre clienți bazate pe AI (în care Databricks a și investit), Addepar, cu instrumente de date pentru profesioniștii din investiții, și Tecton, un startup de machine learning pe care Databricks l-a achiziționat ulterior.

A doua parte a discuției a fost despre vânzarea de produse AI. Tavakoli-Shiraji grupează preocupările marilor companii în patru categorii, pe care le numește cei patru C: context, choice (alegere), cost și control. Contextul înseamnă un AI care poate fi antrenat ca un angajat nou, care învață terminologia, procesele și prioritățile firmei. Alegerea înseamnă libertatea de a schimba modelele de AI, în loc să rămâi blocat la un singur furnizor. Costul ține de controlul cheltuielilor pentru rularea produsului. Controlul vizează măsurile de protecție care guvernează comportamentul AI-ului și apără informațiile sensibile.

Apoi vine întrebarea pe care o pune mereu directorilor IT: unde se află compania lor pe o scală de la unu la cinci în adoptarea AI? Unu înseamnă că angajații au doar acces la ChatGPT. Cinci înseamnă că firma a adoptat capabilități AI noi care i-au schimbat procesele de business. Toată lumea adoră să aleagă trei spre patru, spune el. Dar 99% dintre cei cu care vorbește se află la nivelurile unu și doi. Companiile încă nu au înțeles cum să pună agenții AI să creeze valoare dincolo de ajutorul dat echipelor de inginerie să scrie cod. Din perspectiva lui, vor mai trece mulți ani până când AI-ul va fi implementat cu adevărat semnificativ în enterprise.

Tocmai acolo vede el o oportunitate pentru startupuri: modernizarea sistemelor vechi și scumpe. Dacă intri în orice bancă azi, au încă un AS/400 și mainframe-uri, a descris el. Nimeni nu voia să se atingă de ele, pentru că nimeni nu știa ce face codul acela. Acum, spune el, agenții AI pot intra, înțelege și descompune ce face acel cod. Asta deschide ușa către produse care fac orice, de la adăugarea de interfețe moderne pentru sisteme străvechi până la înlocuirea lor completă.

În interviul complet, Tavakoli-Shiraji și-a împărtășit și previziunile despre viitorul adoptării AI în companii și a povestit cum, în primele zile ale firmei, s-a dat drept avocat ca să încheie un contract mare cu un client enterprise.

Mesajul de fond e clar: pentru un startup, cel mai scurt drum spre corporații trece rareori prin demo-ul perfect. Trece prin încrederea împrumutată de la cineva care o are deja, prin pregătirea la întrebările plictisitoare de legal și securitate și prin curajul de a ataca problemele vechi pe care nimeni nu mai vrea să le atingă. Rămâne de văzut câți fondatori vor renunța la obsesia pentru tehnologie în favoarea muncii mai puțin spectaculoase de a construi relații.

Sursa: TechCrunch