Главное в материале

  • Databricks оценена в $190 млрд, более 70% компаний из Fortune 500 — её клиенты
  • Партнёрство с Azure помогло получить встречу с UBS, куда напрямую компанию не пускали
  • Таваколи-Шираджи выделяет четыре главных возражения корпораций: context, choice, cost, control

Ошибку совершают почти все молодые стартапы

Стартапы сегодня испытывают беспрецедентное давление в плане роста, и многим из них для этого необходимо заключать контракты с крупными корпорациями — самыми платёжеспособными игроками ИТ-рынка. Арсалан Таваколи-Шираджи, сооснователь и старший вице-президент Databricks по полевой инженерии, рассказал на TechCrunch Disrupt, что главная ошибка молодых компаний — вера в то, что их технология «продаст себя сама». По его словам, техника действительно должна работать хорошо, но этого недостаточно: «люди и процессы важнее всего». Этот урок он усвоил на собственном опыте, когда в ранние годы компании отвечал за привлечение первых крупных сделок. Сегодня Databricks — гигант в области ИИ и хранения больших данных с оценкой $190 млрд и более чем 70% компаний из Fortune 500 среди клиентов, но когда-то это был крошечный стартап.

Партнёрство с Microsoft как обходной путь

Таваколи-Шираджи привёл конкретный пример из ранней истории Databricks: компания пыталась и не смогла добиться встречи с крупным швейцарским банком UBS. Ситуацию изменило партнёрство с Microsoft — Databricks стала облачным партнёром Azure, и сделки заключались на условиях Microsoft. Это дало двойной эффект: юридические вопросы продаж закрывались договорами Microsoft, а продавцы Microsoft сами бронируют встречи и продвигали стартап. «Внезапно та встреча, которую было несложно получить», — вспоминал сооснователь, добавив, что команда начала «получать приглашения отовсюду». Это создало и новые проблемы — например, клиенты просили функции для стран, куда Databricks ещё не вышла, но, по его словам, это были «хорошие проблемы».

Сегодня Databricks сама даёт «зонтик» стартапам

Сейчас Databricks находится по другую сторону этой схемы: она продаёт продукты молодых компаний под собственными условиями и настройками кибербезопасности. Среди примеров — Hightouch, разработчик ИИ-инструментов для маркетинга и работы с клиентскими данными (Databricks в неё также инвестировала), Addepar с инструментами данных для инвестиционных специалистов и Tecton, стартап в области машинного обучения, который Databricks позже приобрела. Описание решения Hightouch для клиентов Databricks доступно на сайте самой компании, а кейс Addepar опубликован в разделе клиентов Databricks.

«Четыре C» и устаревшие системы как возможность

Продавая ИИ-продукты, Таваколи-Шираджи советует заранее отвечать на четыре категории возражений корпораций, которые он называет «четырьмя C»: context (ИИ должен обучаться «как новый сотрудник» — терминологии, процессам и приоритетам компании), choice (свобода менять модели, не привязываясь к одному поставщику), cost (контроль расходов на эксплуатацию) и control (средства контроля поведения ИИ и защиты чувствительных данных). Он также поделился наблюдением о реальной зрелости корпораций в ИИ: шутливо предлагая CIO оценить себя по шкале от 1 (сотрудники просто имеют доступ к ChatGPT) до 5 (ИИ изменил бизнес-процессы), он слышит ответ «три с уклоном в четыре», но, по его словам, 99% опрошенных находятся в первых двух категориях. Массовое осмысленное внедрение ИИ-агентов в корпорациях, считает он, займёт «много-много лет». Одной из главных возможностей для стартапов он называет модернизацию дорогих устаревших систем: в банках до сих пор работают мейнфреймы IBM AS/400, которые никто не трогал, потому что никто не понимал, что делает их код, — а теперь ИИ-агенты способны разобрать этот код, открыв путь как к современным интерфейсам для старых систем, так и к их полной замене.