Databricks-Mitbegründer enthüllt Strategien zur Gewinnung von Unternehmenskunden

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Databricks-Mitbegründer Arsalan Tavakoli-Shiraji teilt Lektionen zur Sicherung großer Unternehmenskunden, mit Schwerpunkt auf Partnerschaften, Verständnis der Kundenbedenken und Modernisierung von Altsystemen mit KI.

Startups haben oft Schwierigkeiten, große Unternehmenskunden zu gewinnen, indem sie fälschlicherweise glauben, dass allein überlegene Technologie Abschlüsse sichern wird. Arsalan Tavakoli-Shiraji, Mitbegründer und Senior Vice President für Field Engineering bei Databricks, erklärte auf der TechCrunch Disrupt, dass obwohl robuste Technologie wesentlich sei, erfolgreiche Verkäufe stark von Menschen und Prozessen abhängen.

In den Anfangszeiten fiel es Databricks schwer, überhaupt Meetings mit großen Unternehmen wie UBS zu bekommen. Der Durchbruch gelang durch eine Partnerschaft mit Microsoft als Azure-Cloud-Partner, was Databricks ermöglichte, die etablierten Vertriebskanäle und Vertragsrahmen von Microsoft zu nutzen. Diese Partnerschaft war entscheidend, um Vertrauen zu gewinnen und Türen zu öffnen, die zuvor verschlossen waren.

Tavakoli-Shiraji rät Startups, den Verkauf unter dem Dach größerer Tech-Unternehmen in Betracht zu ziehen, um von deren Vertriebskraft und Ruf zu profitieren. Mit dem Wachstum von Databricks begann man, Startups wie Hightouch, Addepar und Tecton zu unterstützen, entweder durch den Verkauf ihrer Produkte über die Infrastruktur von Databricks oder durch direkte Investitionen und Übernahmen.

Bezüglich der Vorbehalte von Unternehmen bei der KI-Einführung identifizierte Tavakoli-Shiraji vier Hauptbedenken, die „vier Cs“: Kontext, Wahl, Kosten und Kontrolle. Unternehmen wünschen sich KI, die an ihre einzigartigen Umgebungen anpassbar ist (Kontext), bevorzugen die Flexibilität, zwischen KI-Modellen zu wechseln (Wahl), fordern transparente und kontrollierbare Kosten (Kosten) und benötigen Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen (Kontrolle).

Er wies auch darauf hin, dass die meisten Unternehmen noch in frühen Phasen der KI-Reife sind und häufig nur grundlegende Tools wie ChatGPT nutzen. Es gibt erhebliche Chancen für Startups, Unternehmen bei der Modernisierung von teuren und undurchsichtigen Altsystemen, wie den IBM AS/400-Mainframes von Banken, zu unterstützen, indem KI eingesetzt wird, um alte Codebasen zu analysieren, zu verstehen und entweder zu modernisieren oder zu ersetzen.

Tavakoli-Shirajis Erkenntnisse unterstreichen die Bedeutung strategischer Partnerschaften, tiefen Kundenverständnisses und Innovation bei der Modernisierung von Altsystemen als Schlüssel zum Gewinn und Wachstum von Unternehmensbeziehungen durch KI- und Datentechnologien.