Молодые технологические компании сегодня сталкиваются с огромным давлением: инвесторы требуют быстрого роста, а для этого нужно выходить на рынок крупных корпораций с большими бюджетами. Однако заключить контракт с крупным игроком — задача со множеством скрытых препятствий. Арсалан Таваколи-Ширажи, стоявший у истоков компании Databricks, которая сегодня оценивается в 190 миллиардов долларов и обслуживает более 70% участников списка Fortune 500, знает об этом не понаслышке. Когда-то он сам пытался пробиться к первым крупным заказчикам и совершал ошибки, от которых теперь предостерегает другие команды.
Главная ошибка новичков
Самое большое заблуждение основателей стартапов заключается в вере в абсолютную силу своего продукта. Кажется, что если код работает безупречно, клиенты выстроятся в очередь. На практике же выясняется, что технология — лишь малая часть успеха. Вспоминая свои первые попытки продаж, Таваколи-Ширажи рассказывает, как добился долгожданной встречи с потенциальным заказчиком, но выяснилось, что этот человек уже подписал крупный контракт с прямым конкурентом. Потенциальный клиент даже не стал слушать презентацию, потому что поставил на кон собственную карьеру, выбрав другую платформу. Другие сделки срывались просто потому, что молодая команда не была готова к каверзным вопросам юристов, служб безопасности или соглашениям об уровне сервиса.
Все думают, что дело только в технологиях и наличии лучшего продукта. Но люди и процессы имеют гораздо большее значение, признается он.
Секрет через партнерство
В начале пути Databricks безуспешно пыталась назначить встречу со швейцарским банком UBS. Дверь оставалась закрытой до тех пор, пока компания не заключила партнерское соглашение с Microsoft, став партнером облачной платформы Azure. Это изменило всё. Сделки автоматически подпадали под стандартные условия Microsoft, а собственная команда продаж технологического гиганта начала сама организовывать встречи и рекомендовать молодой продукт клиентам. Получить доступ к нужным людям стало значительно проще, хотя это и создало новые задачи вроде запросов на локализацию в странах, куда стартап еще даже не успел выйти. Сегодня роли поменялись. Теперь сама Databricks выступает крупным игроком, который помогает небольшим фирмам находить клиентов, продавая их продукты через собственные каналы и обеспечивая необходимую кибербезопасность. Через эту схему прошли такие разработчики, как Hightouch, Addepar и Tecton.
Четыре кита корпоративных сомнений
Общаясь с директорами по информационным технологиям, Таваколи-Ширажи делит все их возражения и опасения на четыре категории, которые называет четырьмя буквами Си. Первая — контекст: ИИ должен уметь обучаться специфике конкретного бизнеса, понимать его язык и внутренние приоритеты подобно новому сотруднику. Вторая — выбор: корпорации не хотят зависеть от одного поставщика моделей и требуют свободы переключения. Третья — стоимость контроля за запуском и эксплуатацией тяжелых моделей. Четвертая — безопасность и правила поведения искусственного интеллекта. При этом реальное внедрение технологий в компаниях отстает от маркетингового шума. Большинство организаций все еще находятся на начальной стадии экспериментов. Тем не менее, здесь кроется огромная возможность для новых продуктов. Например, многие банки до сих пор используют древние мейнфреймы и устаревший код, к которому никто не решается прикасаться, потому что никто уже не помнит, как он устроен. Появление агентов на базе искусственного интеллекта позволяет заглянуть внутрь этих систем, разобрать старый код по полочкам и предложить современный интерфейс или полную замену архаичной инфраструктуре. По словам эксперта, пройдут многие годы, прежде чем компании научатся по-настоящему эффективно использовать ИИ в своей работе.
