Co-Fundador de Databricks Revela Estrategias para Captar Clientes Empresariales

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El cofundador de Databricks, Arsalan Tavakoli-Shiraji, comparte lecciones para asegurar grandes contratos empresariales, enfatizando alianzas, comprensión de las preocupaciones del cliente y modernización de sistemas heredados con IA.

Las startups a menudo tienen dificultades para captar grandes clientes empresariales, creyendo erróneamente que solo la tecnología superior garantizará los acuerdos. Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofundador y vicepresidente senior de ingeniería de campo en Databricks, explicó en TechCrunch Disrupt que aunque contar con tecnología sólida es esencial, las ventas exitosas dependen mucho de las personas y procesos.

En sus primeros días, a Databricks le costaba incluso conseguir reuniones con grandes empresas como UBS. El avance llegó al asociarse con Microsoft como socio de Azure cloud, lo que permitió a Databricks aprovechar los canales de venta y marcos contractuales ya establecidos por Microsoft. Esta alianza fue vital para generar confianza y abrir puertas que antes estaban cerradas.

Tavakoli-Shiraji aconseja a las startups considerar vender bajo el paraguas de empresas tecnológicas más grandes para beneficiarse de su alcance y reputación en ventas. A medida que Databricks creció, comenzó a habilitar a startups como Hightouch, Addepar y Tecton, ya sea vendiendo sus productos bajo la infraestructura de Databricks o mediante inversiones directas y adquisiciones.

Al abordar las dudas empresariales sobre la adopción de IA, Tavakoli-Shiraji identificó cuatro preocupaciones principales, denominadas las “cuatro C”: contexto, elección, costo y control. Las empresas quieren IA que pueda personalizarse a sus entornos únicos (contexto), prefieren flexibilidad para cambiar entre modelos de IA (elección), exigen gastos transparentes y manejables (costo) y requieren salvaguardias para la seguridad y privacidad de datos (control).

También señaló que la mayoría de las empresas están aún en etapas iniciales de madurez en IA, utilizando a menudo solo herramientas básicas como ChatGPT. Existe una gran oportunidad para que las startups ayuden a modernizar sistemas heredados costosos y opacos, como los mainframes IBM AS/400 en bancos, desplegando IA para analizar, entender y modernizar o reemplazar bases de código obsoletas.

Las ideas de Tavakoli-Shiraji destacan la importancia de asociaciones estratégicas, un profundo entendimiento del cliente y la innovación en la modernización de sistemas heredados como clave para ganar y hacer crecer relaciones empresariales mediante IA y tecnologías de datos.