Стартапы сегодня находятся под колоссальным давлением: чтобы выжить, им нужно продавать свой продукт крупным корпорациям с их огромными IT-бюджетами. Но как убедить консервативный бизнес расстаться с миллионами?
Арсалан Таваколи-Шираджи, сооснователь гиганта Databricks (оценка — $190 млрд), на конференции TechCrunch Disrupt признался: в начале пути он тоже думал, что лучшая технология продает себя сама, и жестоко ошибся. Он поделился с TechCrunch правилами, которые помогли превратить крошечный стартап в компанию, где обслуживаются более 70% списка Fortune 500.
“Все мы думаем, что продажа корпорациям — это вопрос технологий и того, у кого они лучше», — говорит Таваколи-Шираджи.
Но на практике люди и процессы оказываются важнее кода. Так, в первые дни Databricks Таваколи-Шираджи назначил встречу с перспективным клиентом только для того, чтобы узнать, что этот же человек подписал мега-сделку с их главным конкурентом.
“Ему было неинтересно меня слушать, потому что он сделал ставку на ту компанию», — вспоминает фаундер.
Другие сделки срывались просто потому, что стартап не был готов к жестким юридическим, контрактным и вопросам безопасности.
В начале пути Databricks не могла пробиться и в швейцарский банк UBS. Тогда компания стала технологическим партнером Microsoft Azure. Это решение закрыло сразу две проблемы: сделки заключались по уже готовым юридическим шаблонам Microsoft, а главное — отдел продаж Microsoft сам начал назначать встречи и лоббировать интересы стартапа.
«Внезапно получить эту встречу стало совсем не сложно», — вспоминает Таваколи-Шираджи.
Сегодня Databricks уже сама стала таким «зонтиком» для других стартапов (например, Hightouch, Addepar и Tecton), продавая их продукты под своим именем и с уже выстроенной системой кибербезопасности.
Когда стартап продает корпорациям ИИ, Таваколи-Шираджи советует бить в четыре главные боли руководителей (он называет их «четыре К»):
• Контекст (Context): ИИ должен обучаться как новый сотрудник — понимать терминологию, процессы и приоритеты конкретной компании
• Выбор (Choice): клиент должен иметь свободу менять ИИ-модели, а не быть привязанным к одному поставщику
• Стоимость (Cost): бизнес хочет жестко контролировать расходы на запуск и поддержку модели
• Контроль (Control): нужны надежные предохранители, которые управляют поведением ИИ и защищают чувствительные данные
Большинство корпораций топчутся на месте. Если спросить CIO, на каком этапе внедрения ИИ они находятся по шкале от 1 до 5, все выберут «три с уклоном в четыре». Но на деле 99% из них находятся на первом или втором уровне, где сотрудники просто используют ChatGPT в личных целях.
«Пройдут годы, прежде чем бизнес научится внедрять ИИ так, чтобы это реально меняло процессы», — уверен сооснователь Databricks.
Огромная возможность для стартапов здесь — модернизация древних и дорогих систем, к которым никто не хочет прикасаться.
«Зайдите в любой банк — там до сих пор стоят мейнфреймы IBM AS/400. Никто не хотел их трогать, потому что никто не знал, что делает этот код», — обратил внимание собеседник издания.
Сегодня ИИ-агенты могут зайти внутрь такого «черного ящика», понять логику старого кода и разложить его на части. Это открывает двери для продуктов, которые либо добавляют современный интерфейс к этим динозаврам, либо заменяют их полностью.
