Стартапы испытывают всё большее давление из-за необходимости быстро расти. Для этого многим из них нужно получать контракты с крупными корпорациями, но продажи таким заказчикам редко бывают простыми.
Сооснователь и старший вице-президент по field engineering в Databricks Арсалан Таваколи-Ширази заявил, что молодые стартапы часто переоценивают роль самой технологии. По его словам, хорошего продукта недостаточно, если компания не готова к требованиям крупных клиентов.
На конференции TechCrunch Disrupt он сказал: «Все, кто продаёт корпоративным заказчикам из стартапов, думают, что всё упирается в технологию и в то, чтобы она была лучшей». Но, по его словам, опыт показал обратное: «Люди и процессы важнее всего».
Таваколи-Ширази напомнил, что сегодня Databricks оценивается в 190 млрд долларов, а её клиентами являются более 70% компаний из списка Fortune 500. Однако в начале пути компании было трудно получать крупные контракты.
Он рассказал, что однажды добился встречи с потенциальным клиентом и уже на месте понял: этот человек недавно подписал крупную сделку с главным конкурентом Databricks. «Он вообще не был заинтересован слушать меня, потому что поставил на кон свою карьеру, выбрав этого конкурента», — сказал Таваколи-Ширази.
Ещё одна проблема раннего этапа заключалась в том, что стартап не был готов к вопросам по юридическим условиям, контрактам и безопасности. На выступлении он поделился несколькими советами, которые могут помочь стартапам получить крупных заказчиков.
Первый совет — продавать через партнёрство с крупной технологической компанией. По словам Таваколи-Ширази, в начале Databricks не смогла добиться встречи с швейцарским банком UBS. Ситуация изменилась после партнёрства с Microsoft и подключения к облачной платформе Azure.
Такой формат позволил проводить сделки по условиям Microsoft. Кроме того, встречи начали назначать продавцы Microsoft, которые продвигали стартап внутри своих контактов. «Вдруг оказалось, что получить эту встречу уже не было так трудно», — сказал он. По его словам, партнёрство с компанией, у которой уже есть доступ к клиентам и каналы продаж, стало для Databricks большим плюсом.
После подключения команды Microsoft, по его словам, Databricks начали звать “отовсюду”. Это создало новые задачи, например запросы на функции для стран, где компания ещё не работала, но он назвал такие задачи полезной проблемой роста.
Сейчас Databricks сама выступает такой крупной компанией для стартапов и продаёт их продукты по собственным условиям и в своей системе кибербезопасности. В качестве примеров он привёл Hightouch, которая делает маркетинговые и клиентские инструменты с ИИ, Addepar с инструментами данных для инвестиционных специалистов, а также Tecton — стартап из сферы машинного обучения, который Databricks позже купила.
Второй совет касается продаж ИИ-решений. Таваколи-Ширази предлагает учитывать четыре главных вопроса корпоративных клиентов: context, choice, cost и control.
- Context — ИИ должен понимать терминологию компании, её процессы и приоритеты, словно новый сотрудник.
- Choice — клиенту важна возможность менять модели ИИ, а не зависеть от одного поставщика.
- Cost — бизнес хочет понимать и контролировать стоимость эксплуатации продукта.
- Control — компаниям нужны ограничения на поведение ИИ и защита чувствительных данных.
Третий совет — работать с дорогими устаревшими системами, от которых крупные компании не могут легко отказаться. По словам Таваколи-Ширази, это один из самых заметных шансов для стартапов.
Он рассказал, что в разговорах с ИТ-директорами в шутку просит оценить уровень внедрения ИИ по шкале от одного до пяти. Единица означает, что сотрудники просто получили доступ к ChatGPT, а пятёрка — что компания уже изменила бизнес-процессы за счёт новых ИИ-возможностей.
По его словам, почти все выбирают вариант «три, ближе к четырём», но 99% собеседников на деле находятся на уровнях один или два. Он считает, что корпоративный сектор пока не понял, как внедрять ИИ-агентов так, чтобы они приносили ощутимую пользу за пределами написания кода инженерными командами.
«Пройдут многие годы, прежде чем компании смогут действительно правильно внедрять ИИ в сколько-нибудь значимом виде», — сказал Таваколи-Ширази.
В качестве примера он привёл банки, где до сих пор используются IBM AS/400 и мэйнфреймы. По его словам, раньше к таким системам не хотели прикасаться, потому что никто не понимал, что именно делает старый код.
Теперь, считает он, ИИ-агенты могут разбирать и понимать такой код. Это открывает путь к продуктам, которые либо добавляют современные интерфейсы к старым системам, либо полностью заменяют их.
Источник: TechCrunch.
