Databricks Kurucu Ortağı Büyük Kurumsal Müşterileri Kazanma Sırlarını Paylaştı.

Start’lar, hiç olmadığı kadar hızlı büyümek için baskı altında. Bunu başarmak için birçok startup‘ın, IT dünyasının derin cüzdanları olan büyük işletmeleri müşteri olarak kazanması gerekiyor. Ancak bir işletmeye satış yapan herhangi bir şirketin size söyleyeceği gibi, böyle sözleşmeler kazanmak kolay değil.

Çoğu genç startup’ın yaptığı kritik hatalardan biri, teknolojilerinin neredeyse kendi kendine satılacağına inanmak. Bu görüşü, büyük miktarlarda verinin depolanması ve analiz edilmesi konusunda işletmelere destek veren Databricks’in kurucu ortağı ve saha mühendisliğinden sorumlu üst düzey başkan yardımcısı Arsalan Tavakoli-Shiraji böyle söylüyor.

Evet. Teknolojinin iyi çalışması gerekiyor. Ancak o, bunun yeterli olmadığını uyarıyor. Databricks bugün 190 milyar dolar değerinde bir yapay zekâ ve büyük veri depolama devi ve Fortune 500 listesindeki şirketlerin yüzde 70’inden fazlasını müşteri olarak sahip. Ancak bir zamanlar küçük bir startup’tı ve Tavakoli-Shiraji, ilk büyük anlaşmalarının getirilmesine yardımcı olmaktan sorumluydı.

“Startup’larda işletmelere satış yaparken herkes … teknoloji ve en iyi teknolojiye sahip olmanın her şey olduğunu düşünürüz,” Tavakoli-Shiraji geçen hafta TechCrunch Disrupt’e katılanlara söyledi. Ancak “insanların ve süreçlerin en önemli olduğu” gerçeğini zor öğrenmiş.

Erken dönemlerde bir potansiyel müşteriyle bir toplantı ayarlamayı başardığını, ancak bunun büyük rakibiyle mega-anlaşma imzalayan aynı kişi olduğunu fark ettiğini hatırlıyor. “Kariyerini o rakibe bağladığı için beni dinlemekle ilgilenmiyor,” Tavakoli-Shiraji söyledi. Ayrıca startup’ın hukuki, sözleşmeli veya güvenlik sorularına hazır olmaması nedeniyle eriyen erken anlaşmaları da hatırlıyor.

Büyük müşteriler kazanmak için startup’lara en üst düzey ipuçlarını sundu:

Databricks gençken, İsviçre’nin büyük bankası UBS ile bir toplantı ayarlamaya çalıştı ve başarısız oldu. Ardından “Microsoft ile bir ortaklık” kurarak Azure bulut ortağı oldu. Bu, satış anlaşmalarının Microsoft’un şartları altında kapsanacağı anlamına geliyordu.

Aynı zamanda Microsoft’un satış ekiplerinin toplantıları aslında ayarladığı ve startup’a destek verdiği anlamına geliyordu. “Aniden, o toplantıyı almak zor olmadı,” kurucu hatırladı. “O erişime ve dağıtıma sahip biriyle ortak olabilmek bizim için büyük bir avantajdı.”

Microsoft’un satış ekibinin desteğiyle “her yere çekilmeye başladık” diyen Tavakoli-Shiraji, bunun da yeni sorunlar yarattığını, örneğin Databricks’ın henüz girmediği ülkeler için özellik isteyen potansiyel müşteriler ortaya çıktığını, ancak bunların sahip olunması güzel sorunlar olduğunu anlatıyor.

Günümüzde Databricks, girişimlerle çalışan büyük bir şirket haline geldi; bu girişimlerin ürünlerini kendi şartları ve siber güvenlik altyapısı altında satıyor. Buna örnek olarak AI destekli pazarlama ve müşteri verisi araçları sunan Hightouch (Databricks aynı zamanda buna da yatırım yaptı), yatırım profesyonelleri için veri araçları sağlayan Addepar ve Databricks’ın daha sonra satın aldığı bir makine öğrenimi girişimi olan Tecton gösterilebilir.

Tavakoli-Shiraji, işletmelerin temel endişe ve itirazlarını bağlam (context), seçim (choice), maliyet (cost) ve kontrol (control) olarak adlandırdığı dört kategoriye topluyor. Bağlam, bir yapay zekanın “yeni bir çalışan almak gibi” eğitilebilmesini, yani şirketin terminolojisini, süreçlerini, önceliklerini ve benzerlerini öğrenmesini ifade ediyor.

Seçim, tek bir sağlayıcıya bağlanmak yerine AI modelleri arasında geçiş yapma özgürlüğüdür. Maliyet, AI ürününün işletilmesinin ne kadar maliyetli olacağını kontrol etme konusudur. Kontrol ise AI’nın davranışını düzenleyen güvence unsurlarını ve hassas bilgilerin korunmasını içeriyor.

Tavakoli-Shiraji, CIO’lara şakayla karışık AI konusundaki konumlarını bir ile beş arasında nasıl yerleştirdiklerini soruyor. Bir, çalışanların yalnızca ChatGPT’ye erişimi olduğunu; beş ise şirketin iş süreçlerini değiştiren yeni AI yeteneklerini benimsediğini gösteriyor.

“Ve herkes ‘Ben üçe yaklaşıyorum, dörde’ der, çok sever.” Ancak kendisiyle konuştuğu insanların %99’u bir ve iki numaralı gruplarda. İşletmeler, AI ajanlarını mühendis ekiplerinin kod yazmasına olanak tanımanın ötesinde, değer yaratan biçimlerde kullanmanın nasıl yapılacağını henüz çözemedi. “İşletmelerde yapay zekânın gerçekten anlamlı bir biçimde doğru doğru şekilde kullanılması için birçok, çok uzun yıl geçecek.”

Girişimler için bu değeri getirmekteki büyük fırsatlardan biri, pahalı eski sistemleri modernleştirmek. “Bugün herhangi bir bankaya gittiğinizde, hâlâ [IBM] AS/400 ve ana bilgisayarlarına sahip olurlar” diyor. “Kimse ona dokunmak istemedi, çünkü kimse bu kodun ne yaptığını bilmiyordu.”

Ancak bugün, AI ajanları “içeri girip o kodun ne yaptığını anlayıp aslında parçalayabiliyor.” Buna göre, bu kapı; o eski sistemler için modern arayüzler eklemekten onları tamamen değiştirmeye kadar her şeyi yapan ürünlerin yolunu açıyor.

Tavakoli-Shiraji, aynı zamanda kurumsal AI benimsenmesinin geleceğine dair öngörülerini ve şirket gençken büyük bir kurumsal sözleşme kazanmak için kendisini avukat gibi gösterdiğine dair bir anıyı da paylaştı. Röportajın tamamını aşağıda bulabilirsiniz.