Startuplar hızlı büyümek için hiç olmadığı kadar baskı altında. Bunun için pek çoğu, bilişim dünyasının derin ceplerine sahip büyük kurumları müşteri yapmak zorunda. Ancak kurumsal satış yapan her şirketin söyleyeceği gibi bu sözleşmeleri kazanmak kolay değil.
Genç startupların yaptığı en kritik hatalardan biri teknolojinin neredeyse kendi kendine satılacağı inancıdır. Bunu Databricks kurucu ortağı ve saha mühendisliği kıdemli başkan yardımcısı Arsalan Tavakoli-Shiraji söylüyor. Databricks, işletmelerin devasa miktarda veriyi depolamasına ve analiz etmesine yardımcı oluyor.
Evet, teknoloji iyi çalışmalı. Ama bu yeterli değil, diye uyarıyor. Databricks bugün yapay zeka ve büyük veri depolama devi. Değeri 190 milyar dolar, müşterileri arasında Fortune 500 şirketlerinin yüzde 70'inden fazlası bulunuyor. Ama bir zamanlar küçük bir startuptı ve Tavakoli-Shiraji ilk büyük anlaşmaları getirmede sorumluluk almıştı.
"Startuplarda kurumsal satış yaparken herkes bunun tamamen teknolojiyle ilgili olduğunu ve en iyi teknolojiye sahip olmanın yeterli olduğunu düşünüyor," diye anlattı Tavakoli-Shiraji geçen hafta TechCrunch Disrupt'taki katılımcılara. Ama zor yoldan öğrendi ki "insanlar ve süreçler en önemlisi".
İlk günlerde bir potansiyel müşteriyle toplantı ayarladığını hatırlıyor, ancak karşı tarafın kendi büyük rakibiyle mega anlaşma imzalayan aynı kişi olduğunu görünce şaşırdı. "Kariyerini o rakibe bağladı, bana kulak vermeye hiç niyeti yok," dedi Tavakoli-Shiraji. Erken dönemdeki bazı anlaşmaların da startup hukuki, sözleşmesel ya da güvenlik sorularına hazır olmadığı için sönümlendiğini hatırlıyor.
Büyük müşteriler kazanmak için startuplara yönelik en iyi tavsiyelerini paylaştı:
Daha büyük bir teknoloji şirketinin çatısı altında satış yapın
Databricks gençken büyük İsviçreli banka UBS ile görüşme ayarlamaya çalıştı ve başarısız oldu. Sonra Microsoft ile ortaklık kurdu ve Azure bulut ortağı oldu. Bu, satış anlaşmalarının Microsoft'un şartları altında yürütülmesi anlamına geliyordu.
Ama aynı zamanda Microsoft'un satış ekibinin toplantıları ayarlaması ve startup için savunuculuk yapması anlamına geliyordu. "Birdenbire o toplantıyı almak zor olmadı," diye hatırladı kurucu. "Böyle bir erişim ve dağıtım gücüne sahip biriyle ortak olabilmek bizim için büyük bir avantajdı."
Microsoft satış ekibinin yardımıyla "her yere çekilmeye" başladılar. Bu da Databricks'in henüz genişlemediği ülkeler için özellik isteyen potansiyel müşteriler gibi yeni sorunlar yarattı, ama iyi sorunlardı.
Bugün Databricks, kendi şartları ve siber güvenlik altyapısı altında ürünlerini satan büyük şirket konumunda. Örnekler arasında yapay zeka destekli pazarlama ve müşteri verisi araçları sunan Hightouch; yatırım profesyonellerine veri araçları sunan Addepar; Databricks'in daha sonra satın aldığı makine öğrenmesi girişimi Tecton yer alıyor. Databricks Hightouch'a yatırım yapmış durumda.
Yapay zeka satarken 'dört C'yi ele alın
Tavakoli-Shiraji, kurumların ana endişelerini ve itirazlarını dört kategoride topluyor; bunlara dört C diyor: bağlam, seçim, maliyet ve kontrol. Bağlam, yapay zekanın "yeni bir çalışan işe almak gibi" eğitilebilmesi demek; şirketin terminolojisini, süreçlerini, önceliklerini öğrenmesi gibi.
Seçim, tek bir sağlayıcıya bağlı kalmak yerine yapay zeka modellerini değiştirme özgürlüğü. Maliyet, yapay zeka ürününün çalıştırılmasının ne kadara mal olacağının kontrolü. Kontrol ise yapay zekanın davranışını yöneten güvenlik önlemleri ve hassas bilgilerin korunmasını kapsıyor.
Kurumların kendilerini mahkum sandığı pahalı eski sistemlere saldırın
Tavakoli-Shiraji, CIO'lara yapay zekada bir ila beş arasında nerede olduklarını esprili bir şekilde soruyor. Bir, çalışanların sadece ChatGPT'ye erişimi olduğu anlamına geliyor; beş ise şirketin iş süreçlerini değiştiren yeni yapay zeka yeteneklerini benimsediği anlamına geliyor.
"Herkes 'dörde yaklaşan üçüm' demeyi seviyor. Ama konuştuğumların yüzde 99'u bir ve iki kategorisinde." Kurumlar, mühendislik ekiplerinin kod yazmasına izin vermenin ötesinde değer yaratan şekilde yapay zeka ajanlarını nasıl dağıtacaklarını hâlâ çözememiş. "Kurumsal düzeyde yapay zekayı gerçekten anlamlı bir şekilde dağıtabilmek için birçok, birçok yıl geçmesi gerekecek."
Startuplar için büyük bir fırsat, pahalı eski sistemleri modernleştirmek. "Bugün herhangi bir bankaya giderseniz hâlâ IBM AS/400 ve ana bilgisayarlar var," diye anlattı. "Kimse dokunmak istemiyordu çünkü o kodun ne yaptığını kimse bilmiyordu."
Ama bugün yapay zeka ajanları "içeri girip o kodun ne yaptığını anlayabiliyor ve gerçekten parçalayabiliyor." Bu, onun dediğine göre, o eski sistemler için modern arayüzler eklemekten tamamen değiştirmeye kadar her şeyi yapan ürünlerin önünü açıyor.
Tavakoli-Shiraji ayrıca kurumsal yapay zeka benimsemenin geleceğine dair tahminlerini paylaştı ve şirket gençken büyük bir kurumsal sözleşme almak için avukat gibi davranma anekdotunu anlattı. Tam röportaj aşağıda.
