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Come la partnership con Microsoft ha aiutato Databricks a raggiungere UBS
Per ottenere un contratto con una grande impresa non basta avere un buon prodotto: contano anche persone, processi e capacità di affrontare le procedure di acquisto. La partnership Azure ha dato a Databricks accesso alle condizioni contrattuali di Microsoft e al supporto della sua forza vendita per raggiungere UBS.
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Key takeaways
- Per ottenere un contratto con una grande impresa non basta avere un buon prodotto: contano anche persone, processi e capacità di affrontare le procedure di acquisto.
- La partnership Azure ha dato a Databricks accesso alle condizioni contrattuali di Microsoft e al supporto della sua forza vendita per raggiungere UBS.
- Tavakoli Shiraji riassume le esigenze delle imprese che valutano l’IA in quattro aspetti: contesto, scelta, costo e controllo.
AI Prompt
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Conquistare un grande cliente aziendale richiede più di un prodotto convincente. Secondo Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofondatore di Databricks e vicepresidente senior dell’ingegneria sul campo, contano anche le persone, i processi e l’accesso ai partner giusti. I primi tentativi di raggiungere UBS e la successiva collaborazione con Microsoft Azure mostrano come la preparazione commerciale possa aiutare una startup a farsi ascoltare. 1
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Perché una dimostrazione non basta
Una startup può avere una tecnologia promettente e incontrare comunque difficoltà nel vendere a una grande organizzazione. Le trattative possono richiedere rapporti con fornitori già presenti, verifiche di sicurezza e risposte precise su aspetti legali e contrattuali. Le prime esperienze commerciali di Databricks, raccontate a partire dalle osservazioni di Tavakoli-Shiraji, mostrano che alcune trattative si arenarono perché l’azienda non era pronta a rispondere a queste domande; in altri casi, il potenziale cliente aveva già scelto un concorrente. 19
Per questo Tavakoli-Shiraji sottolinea che, accanto alla qualità del prodotto, «contano le persone e i processi». 1 Per chi fonda una startup, il punto pratico è prepararsi a seguire l’iter di acquisto del cliente, senza dare per scontato che un vantaggio tecnico basti a ottenere un incontro o a chiudere una vendita.
Come la partnership Azure ha aperto la porta a UBS
All’inizio Databricks non riusciva a ottenere un incontro con UBS, la banca svizzera. Dopo essere diventata partner Azure, ha potuto fare riferimento alle condizioni contrattuali di Microsoft. Il team commerciale di Microsoft ha inoltre contribuito a organizzare gli incontri e ha sostenuto Databricks nel rapporto con il cliente. 3
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La collaborazione ha quindi offerto più di un’integrazione tra servizi cloud: ha aiutato a superare ostacoli commerciali e ha dato accesso a interlocutori che Databricks non era riuscita a raggiungere da sola. 18 Per una startup, un partner più grande può essere prezioso se porta credibilità, contatti con i potenziali clienti o una via per soddisfare i requisiti di acquisto, non soltanto se i prodotti sono compatibili.
Le quattro «C» che interessano a chi acquista IA
Tavakoli-Shiraji riassume in quattro parole le principali esigenze delle imprese che valutano soluzioni di intelligenza artificiale: contesto, scelta, costo e controllo. 1
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- Contesto: l’IA sa adattarsi al linguaggio, ai flussi di lavoro e alle priorità dell’azienda?
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- Scelta: il cliente può scegliere o cambiare modello, evitando di dipendere da un unico fornitore?
- Costo: l’organizzazione può sostenere le spese necessarie per usare la soluzione?
- Controllo: è possibile definire limiti al comportamento del sistema e proteggere le informazioni sensibili?
Nel loro insieme, questi aspetti indicano che per un’impresa non basta vedere una tecnologia funzionare in una dimostrazione: deve anche poterla integrare nelle proprie attività e gestirla secondo i propri vincoli.
I sistemi legacy: un’occasione da affrontare con cautela
Tavakoli-Shiraji ha indicato la modernizzazione dei sistemi legacy come un possibile campo di applicazione degli agenti di IA. Secondo quanto riportato sulle sue osservazioni, in ambito bancario esistono ancora sistemi come IBM AS/400 e i mainframe, il cui codice può essere difficile da comprendere e modificare. 20
Aiutare a interpretare software meno recente potrebbe essere un primo passo verso la modernizzazione. Ma capire un sistema e sostituire o modificare tecnologie da cui dipendono le attività quotidiane di un’impresa sono passaggi diversi: l’adozione di un agente di IA non significa che quei sistemi vengano rimpiazzati automaticamente.
Tavakoli-Shiraji avverte inoltre che portare l’IA nelle imprese in modo appropriato e su larga scala richiederà molti anni. 20 La distanza da colmare è quella tra mostrare che uno strumento sa svolgere un compito e farlo funzionare dentro sistemi, processi e misure di sicurezza reali.
Cosa possono imparare le startup
La lezione più netta è considerare la preparazione per i clienti aziendali parte della strategia di prodotto. Servono persone e processi capaci di rispondere alle domande degli acquirenti, una buona comprensione delle loro procedure e una valutazione attenta di ciò che un partner più grande può offrire in termini di accesso e condizioni commerciali. 1
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Chi vende strumenti di IA deve inoltre saper spiegare come gestisce il contesto specifico dell’azienda, la possibilità di scegliere tra modelli, i costi operativi e il controllo. 18 Un partner può aprire la porta, ma spetta comunque alla startup dimostrare che la propria soluzione risponde alle esigenze del cliente e può lavorare all’interno della sua organizzazione.
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