Nel dinamico e complesso mercato dell’AI enterprise, la superiorità tecnologica di un prodotto non è sufficiente a garantire l’accesso ai grandi clienti. Questa è la lezione fondamentale emersa dall’intervento di Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofondatore e senior vice president of field engineering di Databricks, un’azienda oggi leader globale nel settore dei dati e dell’intelligenza artificiale. La sua tesi, spesso sottovalutata dalle startup, è chiara: all’interno delle grandi e strutturate organizzazioni, il successo nelle vendite dipende in larga parte da fattori come la fiducia, la solidità dei processi interni, la conformità contrattuale, la sicurezza e l’efficacia della distribuzione.
Databricks stessa ha costruito una parte significativa della propria crescita proprio imparando e padroneggiando questa “grammatica” specifica delle vendite enterprise, dimostrando perché la tecnologia da sola non basta.
Il limite della tecnologia migliore nel contesto aziendale
Secondo Tavakoli-Shiraji, un errore comune tra le startup è credere che la qualità intrinseca della tecnologia possa bastare a conquistare il mercato. Nelle grandi aziende, tuttavia, ogni decisione di acquisto è un percorso articolato che coinvolge molteplici dipartimenti: dal procurement all’ufficio legale, dalla sicurezza informatica agli sponsor interni, fino ai vincoli di budget. Un prodotto, pur essendo tecnicamente superiore, rischia di fallire se non riesce a dissipare i rischi percepiti da chi deve approvare e firmare il contratto.
È in questo scenario che l’AI enterprise si rivela meno una competizione basata sui modelli più avanzati e più una disciplina incentrata sull’adozione organizzativa e sulla gestione delle complessità aziendali.
L’esperienza di Databricks dimostra che la credibilità commerciale è un elemento inseparabile dal prodotto stesso. Una startup che mira al successo nel settore enterprise deve essere pronta a fornire risposte esaustive su questioni cruciali quali la responsabilità d’uso, la protezione dei dati sensibili, la continuità operativa del servizio e la capacità di integrazione con i sistemi IT esistenti. Per un Chief Information Officer (CIO), la preoccupazione principale non è soltanto verificare il funzionamento di una nuova tecnologia, ma assicurarsi che la sua introduzione non generi nuove vulnerabilità o complessità all’interno dell’infrastruttura aziendale.
Partnership strategiche e canali di distribuzione
Un aspetto decisivo per l’espansione nel mercato enterprise, come evidenziato dall’esperienza di Databricks, è l’importanza delle partnership strategiche. Nei suoi primi anni, Databricks ha accelerato significativamente l’accesso ai grandi clienti anche grazie alla collaborazione con Microsoft Azure. Vendere attraverso l’infrastruttura contrattuale e il canale commerciale di un player di grandi dimensioni ha permesso di abbattere le tradizionali barriere all’ingresso, trasformando incontri inizialmente difficili da ottenere in conversazioni più fluide e naturali con aziende che erano già clienti di Microsoft.
Questa dinamica rimane estremamente rilevante per le startup che operano nel campo dell’AI.
Appoggiarsi a un partner consolidato non significa unicamente ottenere maggiore visibilità, ma anche ereditare una parte della fiducia già consolidata, delle procedure operative standardizzate e di un canale commerciale già rodato. Nel mercato enterprise, la distribuzione può rappresentare un vantaggio competitivo altrettanto significativo quanto l’algoritmo o la tecnologia sottostante.
Le "quattro C" dell'AI enterprise: contesto, scelta, costo e controllo
L’analisi approfondita del ragionamento di Tavakoli-Shiraji si articola attorno a quelle che egli definisce le quattro C dell’AI enterprise: context, choice, cost e control. Il contesto si riferisce alla capacità di un agente di intelligenza artificiale di comprendere a fondo il linguaggio specifico, i processi operativi e le priorità strategiche dell’azienda in cui deve essere implementato.
La scelta, invece, indica la libertà di cambiare il modello utilizzato. Seguono poi il costo e il controllo, elementi fondamentali per la gestione e la governance delle soluzioni AI in un ambiente aziendale.
