AntwortenVeröffentlicht15 Quellen
Warum große Unternehmenskunden mehr als gute Technik erwarten
Eine starke Technologie allein gewinnt selten einen großen Unternehmenskunden. Die Azure Partnerschaft half Databricks, UBS zu erreichen und Microsofts Vertragsbedingungen sowie dessen Vertriebsteam zu nutzen.
Veröffentlicht vonBearbeitet mit GPT-6 LunaBilder erstellt mit GPT Image 2
Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Eine starke Technologie allein gewinnt selten einen großen Unternehmenskunden. Die Azure Partnerschaft half Databricks, UBS zu erreichen und Microsofts Vertragsbedingungen sowie dessen Vertriebsteam zu nutzen.
- Databricks Mitgründer Arsalan Tavakoli Shiraji fasst zentrale Anforderungen an KI in Unternehmen in vier Punkten zusammen: Kontext, Wahlfreiheit, Kosten und Kontrolle.
- Start ups müssen auf Einkaufs , Rechts und Sicherheitsprozesse vorbereitet sein – und sollten überlegen, ob ein etablierter Partner Zugang zu potenziellen Kunden schaffen kann.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What lessons did Databricks co-founder and senior vice president of field engineering Arsalan Tavakoli-Shiraji share at TechCrunch Disrupt a. Article summary: Tavakoli-Shiraji’s central lesson was that superior technology does not sell itself to large enterprises: people, processes, enterprise readiness and access through established partners matter too. Microsoft’s Azure part. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Ein gutes Produkt allein reicht oft nicht, um einen Großkonzern als Kunden zu gewinnen. Databricks-Mitgründer und Senior Vice President of Field Engineering Arsalan Tavakoli-Shiraji betont, dass auch Menschen, Abläufe und Vertriebspartner entscheidend sind. Die frühen Bemühungen des Unternehmens um die Schweizer Bank UBS und die spätere Partnerschaft mit Microsoft zeigen, wie ein etablierter Partner den Zugang zu Unternehmenskunden erleichtern kann. 1
3
Warum bei großen Kunden mehr als eine Produktdemo zählt
Wer an große Unternehmen verkauft, muss mit gewachsenen Lieferantenbeziehungen, rechtlichen und vertraglichen Anforderungen sowie Sicherheitsprüfungen rechnen. Berichten über Tavakoli-Shirajis Aussagen zufolge scheiterten frühe Verkaufsgespräche von Databricks teils daran, dass das Unternehmen Fragen zu Recht, Verträgen und Sicherheit noch nicht ausreichend beantworten konnte. In anderen Fällen hatte ein potenzieller Kunde sich bereits auf einen Wettbewerber festgelegt. 19
Deshalb, so Tavakoli-Shiraji, zählen neben dem Produkt auch „Menschen und Prozesse“. 1 Für Gründerinnen und Gründer heißt das: Sie müssen darauf vorbereitet sein, den Einkaufsprozess eines Kunden mitzugehen. Ein technischer Vorsprung garantiert weder einen Gesprächstermin noch den Abschluss.
Wie Microsoft Databricks den Zugang zu UBS erleichterte
Databricks bekam zunächst keinen Gesprächstermin bei UBS. Nachdem das Unternehmen Azure-Partner geworden war, konnte es Microsofts Vertragsbedingungen nutzen. Zudem half das Vertriebsteam von Microsoft dabei, Termine zu vereinbaren und Databricks beim Kunden zu unterstützen. 3
18
Der Nutzen der Partnerschaft ging damit über die technische Verbindung zu einer Cloud-Plattform hinaus: Sie half, geschäftliche Hürden zu überwinden und eröffnete einen Vertriebszugang, den Databricks allein zunächst nicht hatte. 18 Für Start-ups kann ein großer Partner besonders wertvoll sein, wenn er Türen zu Kunden öffnet, Vertrauen schafft oder bei Einkaufsanforderungen hilft – nicht nur, wenn die Produkte technisch zusammenpassen.
Die vier Cs, auf die KI-Käufer achten
Tavakoli-Shiraji fasst zentrale Fragen von Unternehmen beim Kauf von KI unter vier Begriffen zusammen: Kontext, Wahlfreiheit, Kosten und Kontrolle. 1
18
- Kontext: Kann sich die KI auf die Fachsprache, Arbeitsabläufe und Prioritäten des Unternehmens einstellen?
18
- Wahlfreiheit: Kann der Kunde zwischen Modellen wählen oder wechseln, statt von einem einzigen Anbieter abhängig zu sein?
- Kosten: Kann sich das Unternehmen den laufenden Betrieb des KI-Produkts leisten?
- Kontrolle: Lassen sich Schutzmaßnahmen für das Verhalten des Systems einrichten und sensible Informationen sichern?
Zusammengenommen zeigen diese Punkte: KI muss zu den Anforderungen und Rahmenbedingungen eines Unternehmens passen – nicht nur in einer Vorführung gut aussehen.
Alte Systeme: Ansatzpunkt für KI, aber kein schneller Austausch
Tavakoli-Shiraji sieht auch bei der Modernisierung älterer Systeme mögliche Einsatzfelder für KI-Agenten. Berichte über seine Aussagen nennen Bankensysteme wie IBM AS/400 und Mainframes, bei denen schwer verständlicher oder wenig vertrauter Programmcode Änderungen kompliziert machen kann. 20
Ältere Systeme zunächst besser zu verstehen, könnte ein Ausgangspunkt für ihre Modernisierung sein. Daraus folgt aber nicht, dass ein KI-Agent sie automatisch ersetzt: Bestehende Software zu analysieren und ein System zu verändern, auf das ein Unternehmen angewiesen ist, sind zwei verschiedene Schritte.
Tavakoli-Shiraji zufolge wird es noch viele Jahre dauern, bis KI in Unternehmen angemessen und in großem Maßstab eingesetzt werden kann. 20 Zwischen dem Nachweis, dass ein Werkzeug etwas leisten kann, und seinem verlässlichen Einsatz in den Systemen, Abläufen und Schutzvorkehrungen einer Organisation liegt eine große Lücke.
Was Start-ups aus Databricks’ Erfahrung lernen können
Die zentrale Lehre: Die Vorbereitung auf große Unternehmenskunden gehört zur Produktstrategie. Start-ups sollten die nötigen Teams und Abläufe aufbauen, Fragen potenzieller Kunden beantworten können und deren Einkaufsanforderungen verstehen. Außerdem lohnt sich die Prüfung, ob ein größerer Partner Zugang zu Kunden oder passende Vertragswege bieten kann. 1
19
Bei KI-Produkten sollten Anbieter erklären können, wie ihre Systeme mit unternehmensspezifischem Kontext, Wahlfreiheit, Betriebskosten und Kontrolle umgehen. 18 Ein Partner kann die Tür öffnen – überzeugen muss das Start-up den Kunden weiterhin selbst.
Studio Global AI
Setzen Sie Ihre Recherche fort
Diese Seite enthält eine quellengestützte Antwort, die Sie in Studio Global fortsetzen können.
Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Warum große Unternehmenskunden mehr als gute Technik erwarten“?
Eine starke Technologie allein gewinnt selten einen großen Unternehmenskunden. Die Azure Partnerschaft half Databricks, UBS zu erreichen und Microsofts Vertragsbedingungen sowie dessen Vertriebsteam zu nutzen.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Eine starke Technologie allein gewinnt selten einen großen Unternehmenskunden. Die Azure Partnerschaft half Databricks, UBS zu erreichen und Microsofts Vertragsbedingungen sowie dessen Vertriebsteam zu nutzen. Databricks Mitgründer Arsalan Tavakoli Shiraji fasst zentrale Anforderungen an KI in Unternehmen in vier Punkten zusammen: Kontext, Wahlfreiheit, Kosten und Kontrolle.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Start ups müssen auf Einkaufs , Rechts und Sicherheitsprozesse vorbereitet sein – und sollten überlegen, ob ein etablierter Partner Zugang zu potenziellen Kunden schaffen kann.