No cenário atual de startups, a pressão para crescer rapidamente nunca foi tão intensa. Para muitas dessas empresas em ascensão, a chave para o sucesso está em conquistar clientes corporativos de grande porte — verdadeiros cofres profundos do universo tecnológico. No entanto, como qualquer companhia que atua no mercado empresarial sabe, fechar esses contratos exige muito mais do que um produto excelente.
Arsalan Tavakoli-Shiraji, co-fundador e vice-presidente sênior de engenharia de campo da Databricks, revelou durante o TechCrunch Disrupt que o erro mais comum entre startups jovens é acreditar que sua tecnologia se venderá sozinha. A Databricks, empresa especializada em armazenamento e análise de grandes volumes de dados, hoje está avaliada em 190 bilhões de dólares e conta com mais de 70% das empresas listadas na Fortune 500 como clientes. Mas nem sempre foi assim.
"Quando começamos a vender para empresas, todos nós achamos que é tudo sobre a tecnologia e ter a melhor tecnologia", contou Tavakoli-Shiraji. Ele aprendeu da maneira mais difícil que pessoas e processos são o que realmente importa. Em uma de suas primeiras experiências, conseguiu uma reunião com um potencial cliente apenas para descobrir que essa mesma pessoa havia fechado um acordo milionário com um concorrente direto. "Ele não tinha nenhum interesse em me ouvir porque apostou sua carreira naquele concorrente", lembrou.
A primeira dica valiosa do executivo é vender sob o guarda-chuva de uma grande empresa de tecnologia. Quando a Databricks ainda engatinhava, tentou sem sucesso marcar uma reunião com o UBS, o grande banco suíço. A solução encontrada foi fechar uma parceria com a Microsoft, tornando-se parceira na plataforma de computação em nuvem Azure. Isso significou que os acordos de vendas seriam cobertos pelos termos da Microsoft, mas também que os vendedores da gigante tecnológica passaram a agendar reuniões e defender a startup. "De repente, aquela reunião não era mais difícil de conseguir", lembrou o fundador. Com o apoio da equipe de vendas da Microsoft, a Databricks começou a ser chamada para everywhere.
Hoje, a situação se inverteu. A Databricks agora é a grande empresa que trabalha com startups, vendendo seus produtos sob seus próprios termos e configuração de cibersegurança. Exemplos incluem a Hightouch, que oferece ferramentas de marketing e dados de clientes alimentadas por inteligência artificial, a Addepar, que fornece soluções de dados para profissionais de investimento, e a Tecton, startup de aprendizado de máquina que a Databricks posteriormente adquiriu.
A segunda estratégia importante diz respeito aos chamados quatro Cs que definem as principais preocupações das empresas na adoção de inteligência artificial: contexto, escolha, custo e controle. O contexto significa uma inteligência artificial que pode ser treinada como um novo funcionário, aprendendo a terminologia, processos e prioridades da empresa. Escolha é a liberdade de trocar modelos de inteligência artificial em vez de ficar preso a um único fornecedor. Custo envolve controlar quanto custará operar o produto. Controle abrange as salvaguardas que governam o comportamento da inteligência artificial e a proteção de informações sensíveis.
A terceira grande oportunidade identificada por Tavakoli-Shiraji está na modernização de sistemas legados caríssimos que ainda dominam muitas empresas. "Se você for a qualquer banco hoje, eles ainda têm mainframes e sistemas antigos", descreveu. "Ninguém queria mexer com isso porque ninguém sabia o que aquele código fazia." Com a chegada de agentes de inteligência artificial, agora é possível analisar e decompor o que esses sistemas fazem, abrindo portas para produtos que adicionam interfaces modernas ou até substituem completamente essas tecnologias ultrapassadas.
Tavakoli-Shiraji também comentou que a adoção de inteligência artificial pelas empresas ainda está em estágios iniciais. Quando perguntados sobre seu nível de implementação em uma escala de um a cinco, muitos executivos respondem que estão entre três e quatro, mas a realidade é que a maioria ainda está nos níveis um e dois — apenas com acesso a ferramentas como chatbots de inteligência artificial, sem mudanças reais nos processos de negócio.
Fonte: TechCrunch
