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Para fechar com grandes empresas, tecnologia não basta
Ter uma boa tecnologia não garante um contrato com uma grande empresa: preparo para lidar com exigências comerciais, jurídicas e de segurança também conta. A parceria com o Azure ajudou a Databricks a chegar à UBS, com acesso às condições contratuais da Microsoft e apoio de sua equipe de vendas.
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Principais conclusões
- Ter uma boa tecnologia não garante um contrato com uma grande empresa: preparo para lidar com exigências comerciais, jurídicas e de segurança também conta.
- A parceria com o Azure ajudou a Databricks a chegar à UBS, com acesso às condições contratuais da Microsoft e apoio de sua equipe de vendas.
- Para avaliar soluções de IA, compradores corporativos consideram quatro pontos: contexto, escolha, custo e controle.
Prompt de IA
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
Conquistar uma grande empresa como cliente exige mais do que oferecer um bom produto. Para Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofundador da Databricks e vice-presidente sênior de engenharia de campo, pessoas, processos e acesso a parceiros também fazem diferença. As tentativas iniciais da empresa de chegar à UBS e a posterior parceria com a Microsoft mostram como o preparo comercial pode ajudar uma startup a ser ouvida. 1
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Uma demonstração não resolve tudo
Uma startup pode ter uma tecnologia promissora e, ainda assim, encontrar dificuldades para vender a uma grande organização. Negociações desse porte podem envolver fornecedores já estabelecidos, exigências jurídicas e contratuais e avaliações de segurança. Relatos sobre as declarações de Tavakoli-Shiraji descrevem tentativas iniciais de venda da Databricks que não avançaram porque a empresa não estava pronta para responder a questões legais, contratuais e de segurança. Em outras ocasiões, o potencial cliente já estava comprometido com um concorrente. 19
Por isso, ele destaca que “pessoas e processos importam” tanto quanto a qualidade do produto. 1 Para quem empreende, a lição prática é se preparar para percorrer o processo de compras do cliente — em vez de presumir que uma vantagem técnica, por si só, garantirá uma reunião ou fechará o negócio.
Como a Microsoft ajudou a Databricks a chegar à UBS
No início, a Databricks teve dificuldade para conseguir uma reunião com a UBS, banco suíço. Depois de se tornar parceira do Azure, a empresa pôde recorrer às condições contratuais da Microsoft. A equipe de vendas da Microsoft também ajudou a marcar reuniões e deu suporte à Databricks junto ao cliente. 3
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Assim, a parceria ofereceu mais do que uma relação com um provedor de nuvem: ajudou a contornar barreiras comerciais e abriu um canal de vendas que a Databricks não havia conseguido estabelecer sozinha. 18 Para uma startup, um parceiro maior pode ser valioso quando oferece credibilidade, acesso a clientes ou um caminho para atender às exigências de compras — não apenas quando seus produtos são compatíveis.
Os quatro Cs que compradores corporativos avaliam em soluções de IA
Tavakoli-Shiraji resume em quatro pontos algumas das preocupações de empresas que compram soluções de inteligência artificial: contexto, escolha, custo e controle. 1
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- Contexto: a IA consegue se adaptar à terminologia, aos fluxos de trabalho e às prioridades da empresa?
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- Escolha: o cliente pode optar por diferentes modelos ou trocar de fornecedor, em vez de depender de um único provedor?
- Custo: a organização consegue arcar com as despesas de operação da solução?
- Controle: é possível estabelecer limites para o comportamento do sistema e proteger informações sensíveis?
Em conjunto, esses critérios mostram que uma solução de IA para empresas precisa se encaixar na organização e em suas restrições operacionais — não apenas funcionar bem numa demonstração.
Sistemas antigos: oportunidade e desafio
Tavakoli-Shiraji também apontou a modernização de sistemas legados como uma possível aplicação para agentes de IA. Relatos de suas declarações citam sistemas bancários como o IBM AS/400 e os mainframes, nos quais códigos difíceis de interpretar podem tornar mudanças mais complicadas. 20
Interpretar sistemas antigos pode ser um ponto de partida para modernizá-los, mas isso não significa que a adoção de um agente de IA vá substituí-los automaticamente. Entender um software legado e alterar sistemas dos quais uma empresa depende são etapas diferentes.
Ele alertou que implementar IA de forma adequada e em larga escala nas empresas levará muitos anos. 20 A diferença está entre demonstrar que uma ferramenta consegue executar uma tarefa e fazê-la funcionar dentro dos sistemas, processos e mecanismos de proteção de uma organização.
O que startups podem aprender com a Databricks
A principal lição é tratar a preparação para atender grandes empresas como parte da estratégia de produto. Isso envolve estruturar equipes e processos para responder às dúvidas dos compradores, entender as exigências de aquisição do cliente e avaliar se um parceiro maior pode oferecer acesso ou ajudar a atender às condições comerciais. 1
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No caso de produtos de IA, também é importante explicar como o sistema lida com o contexto específico da empresa, as opções de modelos, os custos de operação e o controle. 18 Um parceiro pode abrir a porta, mas a startup ainda precisa mostrar que sua solução atende às necessidades do comprador e consegue operar dentro da organização.
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As pessoas também perguntam
Qual é a resposta curta para "Para fechar com grandes empresas, tecnologia não basta"?
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Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
Ter uma boa tecnologia não garante um contrato com uma grande empresa: preparo para lidar com exigências comerciais, jurídicas e de segurança também conta. A parceria com o Azure ajudou a Databricks a chegar à UBS, com acesso às condições contratuais da Microsoft e apoio de sua equipe de vendas.
O que devo fazer a seguir na prática?
Para avaliar soluções de IA, compradores corporativos consideram quatro pontos: contexto, escolha, custo e controle.