Стартапы сталкиваются с растущим давлением, требующим быстрого роста, что часто означает необходимость заключения контрактов с крупными корпорациями (Enterprises), обладающими огромными бюджетами в сфере информационных технологий. Однако заключение таких контрактов далеко не так просто, как полагают многие стартапы.
Выступая на конференции TechCrunch Disrupt, Арсалан Таваколи-Шираджи (Arsalan Tavakoli-Shiraji), соучредитель и старший вице-президент по полевой инженерии в компании Databricks, раскрыл фундаментальную ошибку, которую совершают стартапы: веру в то, что превосходная технология автоматически гарантирует продажи продукта. Хотя качество технологий является обязательным условием, Таваколи-Шираджи подчеркнул, что «человеческий фактор и организационные процессы имеют гораздо большее значение».
Стратегия «зонтика»: сила партнерства с гигантами
Таваколи-Шираджи рассказал об опыте Databricks (стоимость которой сегодня оценивается в 190 миллиардов долларов, и она обслуживает более 70% компаний из списка Fortune 500) на ранних этапах развития. В начале пути компания испытывала трудности с доступом к таким крупным клиентам, как швейцарский банк UBS, но поворотным моментом стало заключение партнерства с Microsoft, в рамках которого Databricks стала партнером облачной платформы Azure.
Это партнерство обеспечило Databricks два жизненно важных преимущества:
- Юридическое прикрытие: Соглашения о продажах стали заключаться под «зонтиком» условий Microsoft, что упростило процедуры.
- Каналы дистрибуции и доступ: Отдел продаж Microsoft организовывал встречи и продвигал продукты Databricks, открывая двери, которые ранее были закрыты для стартапа.
Сегодня Databricks сама выступает в роли «зонтика» для других стартапов, таких как Hightouch, Addepar и Tecton, продавая их продукты на своих условиях и в соответствии со своими стандартами безопасности.
Решение проблем искусственного интеллекта: «4 C»
При продаже решений в области искусственного интеллекта крупным корпорациям Таваколи-Шираджи выделил четыре основные проблемы, которые стартапы должны решить, назвав их «4 C»:
- Контекст (Context): Способность ИИ изучать терминологию, процессы и приоритеты компании, подобно тому, как это делает новый сотрудник.
- Выбор (Choice): Предоставление корпорациям свободы выбора между различными моделями ИИ вместо привязки к одному поставщику.
- Стоимость (Cost): Обеспечение механизмов контроля затрат на эксплуатацию продуктов ИИ.
- Контроль (Control): Установление гарантий, регулирующих поведение ИИ и защищающих конфиденциальную информацию.
Модернизация устаревших систем как «золотая жила»
Таваколи-Шираджи указал на значительный разрыв в уровне внедрения ИИ внутри компаний: в то время как организации стремятся к достижению продвинутых уровней автоматизации, подавляющее большинство (около 99%) остаются на примитивных стадиях, ограничиваясь использованием инструментов вроде ChatGPT только для написания кода.
Он считает, что реальная возможность для стартапов заключается в модернизации устаревших систем (Legacy Systems) — дорогостоящих и сложных, таких как оборудование IBM AS/400 и мейнфреймы, к которым компании боятся прикасаться из-за сложности их кода. Сегодня агенты ИИ (AI Agents) способны понимать и разбирать этот старый код, что открывает путь для продуктов, которые либо добавляют современные интерфейсы к этим системам, либо полностью заменяют их.
Почему это важно?
Этот анализ показывает, что успех в секторе корпоративных технологий зависит не только от программных инноваций, но и от способности интегрироваться в существующие экосистемы (например, Azure) и понимать операционные и юридические препятствия, с которыми сталкиваются крупные корпорации. Это также определяет четкий путь для стартапов, специализирующихся на ИИ: переход от простого предоставления вспомогательных инструментов к предложению радикальных решений, которые устраняют проблемы устаревших систем, а также решают задачи контроля и стоимости.