Databricksi kaasasutaja avaldab strateegiad ettevõttesiseste klientide võitmiseks

Pilt: TechCrunch · Allikas

Databricksi kaasasutaja Arsalan Tavakoli-Shiraji jagab õppetunde suurte ettevõtete klientide võitmisel, rõhutades partnerlusi, kliendi murede mõistmist ja legacy süsteemide uuendamist tehisintellekti abil.

Idufirmadel on tihti keeruline võita suuri ettevõttesiseseid kliente, ekslikult uskudes, et ainuüksi parem tehnoloogia tagab tehingud. Arsalan Tavakoli-Shiraji, Databricksi kaasasutaja ja vanem asepresident välisinsenerinduses, selgitas TechCrunch Disruptil, et kuigi tugev tehnoloogia on oluline, sõltub õnnestunud müük suurel määral ka inimestest ja protsessidest.

Algusaegadel oli Databricksil raske isegi kohtumisi saada suurte ettevõtetega nagu UBS. Murrang toimus koostöös Microsoftiga, kelle Azure pilveteenuste partnerlus võimaldas Databricksil kasutada Microsofti olemasolevaid müügikanaleid ja lepingulisi raamistikke. See partnerlus oli võtmetähtsusega usalduse võitmisel ja uste avamisel, mis varem olid suletud.

Tavakoli-Shiraji soovitab idufirmadel kaaluda müüki suuremate tehnoloogiaettevõtete alt, et kasutada nende ulatuslikku müügivõrgustikku ja mainet. Kui Databricks kasvas, hakkas see toetama idufirmasid nagu Hightouch, Addepar ja Tecton, kas müües nende tooteid Databricksi infrastruktuuri all või läbi otseste investeeringute ja ülevõtmiste.

Enterprise'i kahtluste lahendamiseks AI kasutuselevõtul tuvastas Tavakoli-Shiraji neli peamist muret, mida nimetas "neljaks C-ks": kontekst, valik, kulud ja kontroll. Ettevõtted soovivad AI-d, mida saab kohandada nende spetsiifiliste keskkondade jaoks (kontekst), eelistavad paindlikkust AI mudelite vahetamiseks (valik), nõuavad läbipaistvaid ja hallatavaid kulusid (kulud) ning vajavad turva- ja andmekaitsetagatisi (kontroll).

Ta tõi ka välja, et enamus ettevõtteid on alles tehisintellekti küpsusastme algfaasis, kasutades sageli ainult põhivahendeid nagu ChatGPT. On suur võimalus idufirmadel aidata ettevõtetel uuendada kulukaid ja ebaselgeid vana süsteeme, nagu pankade IBM AS/400 keskserverid, rakendades AI-d vanade koodibaaside analüüsimiseks, mõistmiseks ning kas nende moderniseerimiseks või asendamiseks.

Tavakoli-Shiraji teadmised rõhutavad strateegiliste partnerluste, põhjaliku kliendimõistmise ja innovatsiooni tähtsust legacy süsteemide moderniseerimisel, mis on võtmetegurid ettevõttesiseste suhete võitmiseks ja kasvatamiseks tehisintellekti ja andmetehnoloogiate abil.