初创公司从未面临过如此巨大的快速增长压力。要实现这一目标，许多公司必须争取大型企业——IT领域资金雄厚的买家——作为客户。但正如任何向企业销售产品的公司都会告诉你的，赢得这类合同并不容易。
Databricks联合创始人、现场工程高级副总裁阿萨兰·塔瓦科利-希拉吉表示，大多数年轻初创公司都会犯一个关键错误，那就是认为自己的技术几乎可以自我推销。Databricks是一家帮助企业存储和分析海量数据的公司。
没错，技术必须足够出色，但他警告说，这还远远不够。如今的Databricks是一家人工智能和大数据存储巨头，估值达1900亿美元，财富500强企业中超过70%都是其客户。但它曾经也是一家小型初创公司，塔瓦科利-希拉吉当年正是负责帮助公司拿下第一批大单的人。
"每个人在初创公司向企业销售产品时……我们都认为关键在于技术本身，在于拥有最好的技术，"塔瓦科利-希拉吉上周在TechCrunch Disrupt大会上对与会者说。但他通过艰难的教训明白了，"人和流程才是最重要的。"
他回忆起公司早期曾争取到与一位潜在客户的会面，结果却发现对方正是与主要竞争对手签下巨额合同的那个人。"他根本没兴趣听我介绍，因为他已经把职业生涯押在了那个竞争对手身上，"塔瓦科利-希拉吉说。他还记得早期一些交易因为初创公司没有准备好应对法律、合同或安全方面的问题而夭折。他分享了初创公司赢得大客户的几个要点。
借助大型科技公司的平台进行销售
Databricks早期曾尝试但未能成功争取到与瑞士大型银行瑞银的会面。后来公司"与微软达成了合作"，成为Azure云的合作伙伴。这意味着销售协议将按照微软的条款进行。
但这同时也意味着，实际上是微软的销售人员安排会面并为这家初创公司代言。"突然之间，那个原本很难约到的会面，"这位创始人回忆道，"变得轻而易举。能够与拥有那种渠道和分销能力的伙伴合作，对我们来说是巨大的助力。"
有了微软销售团队的帮助，"我们开始被各方争相邀请。"这也带来了新问题，比如潜在客户希望获得Databricks尚未进入的国家的功能支持，但这些都是"甜蜜的烦恼"。
如今，Databricks已成为那家与初创公司合作的大公司，按照自己的条款和网络安全体系销售这些初创公司的产品。例如提供AI驱动的营销和客户数据工具的Hightouch（Databricks也对其进行了投资）；为投资专业人士提供数据工具的Addepar；以及后来被Databricks收购的机器学习初创公司Tecton。
销售AI产品时要解决"四个C"问题
塔瓦科利-希拉吉将企业的主要顾虑和反对意见归纳为他称之为"四个C"的四大类：场景（Context）、选择权（Choice）、成本（Cost）和控制权（Control）。场景指的是AI需要能够像"引入一名新员工"一样被训练，学习公司的术语、流程、优先事项等等。
选择权是指企业有自由切换AI模型的权利，而不是被绑定在单一供应商身上。成本是指控制AI产品的运行花费。控制权则涉及约束AI行为的安全防护措施，以及对敏感信息的保护。
针对企业认为难以摆脱的昂贵遗留系统下手
塔瓦科利-希拉吉开玩笑地问首席信息官们，在AI应用方面给自己打一到五分会打多少分。一分意味着员工仅仅能够使用ChatGPT，五分则意味着公司已经采用了改变其业务流程的全新AI能力。
"每个人都喜欢说，'我是三分偏向四分。'但我接触过的企业里99%其实都处于一分和二分的水平。"企业仍然没有找到在创造价值方面部署AI智能体的方法，除了让工程团队用它来编写代码之外。"企业要真正有意义地大规模部署AI，还需要很多很多年的时间。"
对初创公司而言，一个巨大的机会在于实现这种价值：对昂贵的遗留系统进行现代化改造。"如今你去任何一家银行，他们仍然在使用[IBM的]AS/400和大型机，"他描述道，"没人愿意碰它，因为没人知道那些代码到底是做什么用的。"
但如今，AI智能体"可以深入其中理解并实际拆解那些代码的功能"。他表示，这为各种产品打开了大门，从为这些老旧系统添加现代化界面，到彻底替换它们，都成为可能。
塔瓦科利-希拉吉还分享了他对企业AI未来发展的预测，以及公司早期他曾假扮律师以拿下一份大型企业合同的趣闻轶事。完整访谈内容见下方视频。
