Arsalan Tavakoli-Shiraji, co-fondator și Senior Vice President of Field Engineering la Databricks, a stat pe scena TechCrunch Disrupt să spună ceva ce mulți fondatori de startups nu vor să asculte: "Oamenii și procesele contează cel mai mult." Nu algoritmii. Nu arhitectura. Nu chiar modelul de business. Oamenii și procesele.
Capcana "tehnologia se vinde singură"
Majoritatea startup-urilor tehnice nasc dintr-o convicție profundă: dacă construiești ceva suficient de bun, clienții vor veni. Tavakoli-Shiraji recunoaște că el nu a fost excepție. "Toți, când vândem la enterprise la început, credem că totul ține de tehnologie și de a avea cea mai bună tehnologie", a confesat.
Realitatea a lovit dur. Își amintește o întâlnire crucială în zilele timpurii, cu un prospect care să semnaseră deja un contract masiv cu principalul competitor. "Nu avea niciun interes să m-asculte pentru că și-a pariat cariera pe acel competitor", spune Tavakoli-Shiraji cu o calmă care maschează frustrarea acelei perioade. Nu era vorba de trăsături tehnice. Era vorba de risc personal, de încredere, de politica internă a corporației.
Alte contracte au căzut din cauza nepregătirii. Întrebări legale, clauze contractuale, cerințe de securitate — startup-ul nu avea răspunsuri. Nu pentru că tehnologia nu era bună, ci pentru că nu înțelegeau cum cumpără enterprise-urile.
Parteneriatul care a schimbat totul: Microsoft Azure
Punctul de cotitură a venit dintr-o direcție neașteptată. Databricks încercase să obțină o întâlnire cu UBS, uriașul bancar elvețian, și eșuase. Apoi a semnat un parteneriat cu Microsoft, devenind partener Azure. Și brusc, dinamica s-a inversat.
"Toată odată, acea întâlnire care nu puteam să o obținem... nu mai era greu de obținut", reamintese fondatorul. Echipa de vânzări a Microsoft a început să reserve întâlniri și să facă avans pentru startup. "A fost o binecuvântare uriașă că am putut să ne parteneriem cu cineva care avea acel acces și acea distribuție."
Cu Microsoft în spate, Databricks a început să fie "trasă peste tot". Au apărut probleme noi — clienți care cereau funcționalități pentru țări în care Databricks nu se extindese încă — dar, așa cum spune Tavakoli-Shiraji, "erau probleme bune de avut".
Astăzi, Databricks este compania mare care face același lucru pentru startups. Hightouch (unelte de marketing și date clienți propulsate de AI, în care Databricks a investit și), Addepar (instrumente de date pentru profesioniștii investițiilor), Tecton (startup de machine learning ulterior achiziționat) — toate vând produsele sub termenii și infrastructura de securitate a Databricks.
Cele patru C ale vânzărilor enterprise: Context, Alegere, Cost, Control
Tavakoli-Shiraji a sintetizat obiecțiile și preocupările enterprise-urilor într-un cadru simplu, memorabil: cele patru C.
Context înseamnă un AI care poate fi antrenat "ca un angajat nou", explică el. Să învețe terminologia companiei, procesele, prioritățile, cultura organizațională. Nu un model generic, ci unul care înțelege business-ul specific.
Alegere (Choice) este libertatea de a schimba modelele AI, de a nu fi închis într-un singur furnizor. Enterprise-urile au frică de vendor lock-in — și au dreptate. Au văzut acest film înainte, cu furnizorii de cloud, cu software-ul proprietar. Nu vor să-l reviziteze cu AI.
Cost ține de controlul cheltuielilor de rulare. Modelele mari de limbaj sunt scumpe. Enterprise-urile trebuie să știe, cu precizie, cât le costă să ruleze un anumit workload, și să aibă levers pentru a optimiza.
Control implică gardurile care guvernează comportamentul AI-ului și protejarea informațiilor sensibile. Compliance, governance, auditabilitate. Fără acestea, niciun CIO nu semnează.
Realitatea adopției AI în enterprise: "Toți sunt la nivelul 1 și 2"
Tavakoli-Shiraji are un test pe care îl folosește în discuțiile cu CIO-urile. Le cere să se situeze pe o scară de la 1 la 5. Nivelul 1: angajații au acces la ChatGPT. Nivelul 5: companie a adoptat capacități AI care au transformat procesele de business.
"Și toți adoră să spună: 'Sunt 3, îndreptat spre 4'. Dar 99% din cei cu care vorbesc sunt de fapt la nivelul 1 și 2", zice el cu un zâmbreț amăr.
Realitatea este că enterprise-urile încă nu au rezolvat cum să depună agenți AI care să creeze valoare dincolo de a ajuta echipele de engineering să scrie cod. "Vor trebui mulți, mulți ani înainte ca oamenii să poată deploy-a AI într-un mod cu adevărat semnificativ în enterprise."
Aceasta nu este o viziune pesimistă — este o viziune realistă. Și în această realitate, Tavakoli-Shiraji vede o oportunitate uriașă pentru startups.
Oportunitatea ascunsă: Modernizarea sistemelor legacy
"Dacă mergi la orice bancă astăzi, încă au [IBM] AS/400 și mainframe-uri..." — fraza rămâne tăiată în transcriere, dar mesajul e clar. Trilioane de dolari de valoare business rulează pe tehnologii de acum 30-40 de ani. Băncile, companiile de asigurări, rețelele de retail, producătorii — toți au "datorie tehnică" la scară masivă.
Startups care pot construi poduri între aceste sisteme vechi și lumea nouă a AI-ului și a datelor moderne au un market adresabil enorm. Nu trebuie să înlocuiască mainframe-ul (nici nu pot, nici nu ar trebui să o facă brusc). Trebuie să-l facă accesibil, interogabil, integrabil.
Ce înseamnă asta pentru fondatorii din România și Europa de Est
Pentru ecosistemul nostru, lecțiile sunt acut relevante. Avem talenta tehnică. Avem costuri mai mici. Dar adesea lipsim go-to-market maturity pentru enterprise. Nu înțelegem procesele de achiziție, cicluile de vânzare de 12-18 luni, importanța champion-ului intern, nevoia de SOC 2, ISO 27001, GDPR compliance înainte de prima întâlnire serioasă.
Parteneriatele strategice (la fel cum Databricks a făcut cu Microsoft) sunt adesea singura cale viabilă pentru a scurta acest ciclu. Un system integrator local, un furnizor de cloud regional, o companie de consulting cu acces la CIO-uri — acestea pot face diferența între o întâlnire obținută în 6 luni și una care nu vine niciodată.
Și poate cea mai importantă lecție: începeți cu oamenii. Înțelegeți cine semnează, cine influențează, cine se opune. Ce riscuri de carieră au. Ce metrici urmar. Tehnologia vine după.
De ce este important:
Povestea Databricks nu este doar un case study de succes — este un manual de supraviețuire pentru orice startup B2B care visează la enterprise. Diferența dintre o tehnologie briliantă care moare în incubatoare și una care devine standard de industrie nu ține de cod, ci de distribuție, încredere și pregătire operațională. Într-o epocă în care AI-ul democratizează construcția de produse, avantajul competitiv se deplasează ireversibil spre go-to-market și spre capacitatea de a naviga complexitatea organizațională a clienților mari. Pentru fondatorii români, mesajul e clar: investiți la fel de mult în înțelegerea cum cumpără enterprise-urile, cât investiți în ce le construiți.
