Databricks-ის თანადამფუძნებელი მსხვილი კორპორაციული კლიენტების მოზიდვის სტრატეგიებს აზიარებს

სტარტაპები დღეს სწრაფი ზრდის უპრეცედენტო წნეხის ქვეშ იმყოფებიან. ამ მიზნის მისაღწევად ბევრი მათგანისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანია მსხვილი კორპორაციების — IT სამყაროს ყველაზე მდიდარი დამკვეთების — მოზიდვა. თუმცა, როგორც ნებისმიერი გამოცდილი კომპანია დაადასტურებს, მსგავსი კონტრაქტების მოპოვება საკმაოდ რთული პროცესია.

ახალგაზრდა სტარტაპების ერთ-ერთი კრიტიკული შეცდომა იმის რწმენაა, თითქოს მათი ტექნოლოგია თავისით გაიყიდება. ამ მოსაზრებას იზიარებს არსალან თავაკოლი-შირაზი, Databricks-ის თანადამფუძნებელი და საველე ინჟინერიის უფროსი ვიცე-პრეზიდენტი. Databricks ეხმარება ბიზნესებს დიდი მოცულობის მონაცემების შენახვასა და ანალიზში. თავაკოლი-შირაზი აფრთხილებს სტარტაპერებს, რომ ტექნოლოგიის გამართული მუშაობა აუცილებელია, მაგრამ არა საკმარისი.

დღეს Databricks ხელოვნური ინტელექტისა და მონაცემთა შენახვის გიგანტია, რომლის საბაზრო ღირებულება 190 მილიარდ დოლარს შეადგენს და Fortune 500-ის კომპანიების 70%-ზე მეტს ემსახურება. თუმცა, თავდაპირველად ისიც პატარა სტარტაპი იყო და თავაკოლი-შირაზი პირველი მსხვილი გარიგებების დადებაზე თავად ზრუნავდა. TechCrunch Disrupt-ზე გამოსვლისას მან აღნიშნა, რომ კორპორაციებთან მუშაობისას „ხალხი და პროცესები ყველაზე მნიშვნელოვანია“.

მან გაიხსენა შემთხვევა, როდესაც პოტენციურ კლიენტთან შეხვედრისას აღმოაჩინა, რომ ეს ადამიანი სწორედ ის პირი იყო, ვინც Databricks-ის მთავარ კონკურენტთან მრავალმილიონიან კონტრაქტს მოაწერა ხელი. შესაბამისად, მას არანაირი ინტერესი არ ჰქონდა ახალი სტარტაპის მოსასმენად, რადგან საკუთარი კარიერა კონკურენტ კომპანიაზე ჰქონდა დაფუძნებული. ასევე, ბევრი ადრეული გარიგება ჩაიშალა იმის გამო, რომ სტარტაპი არ იყო მზად იურიდიული, სახელშეკრულებო ან უსაფრთხოების საკითხებთან დაკავშირებული კითხვებისთვის. თავაკოლი-შირაზმა სტარტაპებს მსხვილი კლიენტების მოსაზიდად რამდენიმე მთავარი რჩევა გაუზიარა:

გაყიდვები მსხვილი ტექნოლოგიური კომპანიების „ქოლგის“ ქვეშ

როდესაც Databricks ჯერ კიდევ განვითარების ადრეულ ეტაპზე იყო, მან ვერ შეძლო შვეიცარიულ ბანკ UBS-თან შეხვედრის დანიშვნა. სიტუაცია მას შემდეგ შეიცვალა, რაც კომპანიამ Microsoft-თან პარტნიორობა გააფორმა და Azure-ის ღრუბლოვანი სერვისების პარტნიორი გახდა. ეს ნიშნავდა, რომ გაყიდვების ხელშეკრულებები Microsoft-ის პირობებით რეგულირდებოდა, ხოლო Microsoft-ის გაყიდვების გუნდი თავად ნიშნავდა შეხვედრებს და სტარტაპის ინტერესებს იცავდა.

ასეთმა პარტნიორობამ, რომელსაც წვდომა და დისტრიბუციის ფართო ქსელი ჰქონდა, კომპანიას დიდი ბიძგი მისცა. Microsoft-ის დახმარებით Databricks-ით ყველგან დაინტერესდნენ. ამან ახალი გამოწვევებიც გააჩინა — მაგალითად, კლიენტებს სურდათ ფუნქციები იმ ქვეყნებისთვის, სადაც კომპანია ჯერ არ იყო წარმოდგენილი, თუმცა ეს „სასიამოვნო პრობლემები“ აღმოჩნდა.

დღეს უკვე თავად Databricks ასრულებს მსხვილი კომპანიის როლს, რომელიც სტარტაპებთან თანამშრომლობს და მათ პროდუქტებს საკუთარი პირობებითა და კიბერუსაფრთხოების სტანდარტებით ყიდის. ასეთ კომპანიებს შორისაა:

• Hightouch — AI-ზე დაფუძნებული მარკეტინგული და მომხმარებელთა მონაცემების ხელსაწყოები (Databricks-მა მასში ინვესტიციაც განახორციელა);
• Addepar — მონაცემთა ხელსაწყოები საინვესტიციო პროფესიონალებისთვის;
• Tecton — მანქანური სწავლების სტარტაპი, რომელიც მოგვიანებით Databricks-მა შეიძინა.

AI-ს გაყიდვისას გაითვალისწინეთ „ოთხი C“

თავაკოლი-შირაზი კორპორაციების მთავარ საფიქრალსა და წინააღმდეგობებს ოთხ კატეგორიაში აერთიანებს, რომელთაც „ოთხ C-ს“ უწოდებს:

• კონტექსტი (Context): AI უნდა იწვრთნებოდეს „ახალი თანამშრომლის მსგავსად“ — მან უნდა შეისწავლოს კომპანიის ტერმინოლოგია, პროცესები და პრიორიტეტები.
• არჩევანი (Choice): კომპანიებს სურთ თავისუფლება, რათა შეძლონ AI მოდელების შეცვლა და არ იყვნენ მიჯაჭვულნი მხოლოდ ერთ მომწოდებელზე.
• ღირებულება (Cost): ეს ეხება AI პროდუქტის მუშაობის ხარჯების კონტროლს.
• კონტროლი (Control): უსაფრთხოების მექანიზმები, რომლებიც მართავენ AI-ს ქცევას და იცავენ სენსიტიურ ინფორმაციას.

მოძველებული სისტემების მოდერნიზება

თავაკოლი-შირაზი ხშირად ეკითხება IT დირექტორებს (CIO), თუ სად იმყოფებიან ისინი AI-ს ათვისების 1-დან 5-მდე სკალაზე. 1 ნიშნავს, რომ თანამშრომლებს მხოლოდ ChatGPT-ზე აქვთ წვდომა, ხოლო 5 ნიშნავს, რომ კომპანიამ დანერგა ახალი AI შესაძლებლობები, რომლებმაც სრულად შეცვალა ბიზნეს პროცესები. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი ამბობს, თითქოს 3-დან 4-მდე დონეზეა, რეალურად 99% პირველ ან მეორე საფეხურზე იმყოფება.

კორპორაციებს ჯერ კიდევ არ აქვთ გარკვეული, როგორ გამოიყენონ AI აგენტები ისე, რომ მათ რეალური ღირებულება შექმნან. სტარტაპებისთვის ერთ-ერთი დიდი შესაძლებლობა ძვირადღირებული, მოძველებული სისტემების (Legacy systems) მოდერნიზებაა. ბევრ ბანკში დღემდე გამოიყენება IBM AS/400 და მეინფრეიმები. აქამდე მათ შეცვლას ვერავინ ბედავდა, რადგან არავინ იცოდა, ზუსტად რას აკეთებდა ათწლეულების წინ დაწერილი კოდი. დღეს AI აგენტებს შეუძლიათ ამ კოდის გაანალიზება და მისი სტრუქტურის დაშლა, რაც გზას უხსნის თანამედროვე ინტერფეისების დამატებას ან სისტემების სრულ ჩანაცვლებას.

თავაკოლი-შირაზმა ასევე გააზიარა პროგნოზები კორპორაციებში AI-ს დანერგვის მომავალზე და გაიხსენა ანეკდოტური შემთხვევა, როდესაც კომპანიის ადრეულ ეტაპზე თავი იურისტად მოაჩვენა, რათა მსხვილი კორპორაციული კონტრაქტი გაეფორმებინა.