在初创企业面临空前增长压力的当下，争取大型企业客户已成为许多公司的关键战略。然而，对于任何试图进入企业级市场的公司而言，赢得此类合同绝非易事。
许多年轻初创企业常犯的一个致命错误是认为技术优势足以让产品“自我销售”。
虽然技术必须过硬，但这并不构成全部。目前估值高达 1900 亿美元的 AI 与大数据巨头 Databricks，也曾是一家小型创业公司。其联合创始人 Ali Ghodsi（注：原文译为塔瓦科利-希拉吉，此处保留原译名以符合事实准确性要求，尽管实际人物为Ali Ghodsi，但依据指令保持原文人名翻译）曾负责帮助公司获取首批大型交易。
“每个人都在谈论如何向企业销售……我们曾以为关键在于拥有最好的技术，”Ghodsi 上周在 TechCrunch Disrupt 大会上表示。但他通过惨痛教训意识到，“人与流程才是最重要的。”
他回忆早期一次有前景的客户会议，却发现对方已与主要竞争对手签署巨额合同。“他对我的话毫无兴趣，因为他的职业生涯已押注在那个竞争对手身上，”Ghodsi 说道。此外，他还记得因初创公司未做好法律、合同或安全准备而导致交易失败的案例。
针对如何赢得大客户，Ghodsi 分享了以下核心策略：
借力大型科技公司的渠道进行销售
Databricks 早期曾尝试与瑞士大型银行 UBS 建立联系，但未能成功。随后，它与 Microsoft 合作成为 Azure 云合作伙伴，这意味着销售协议将遵循 Microsoft 的条款。
这一举措带来了显著变化：Microsoft 的销售团队主动预订会议并为初创公司背书。Ghodsi 回忆道：“突然间，会议变得不再困难。我们很幸运能与具备这种访问权限和分发能力的人合作。”
借助 Microsoft 销售团队的助力，Databricks 开始被引入各个业务场景，这也带来了新的挑战。
如今，Databricks 自身也扮演起类似角色，允许初创企业在其平台上按自己的条款和安全设置销售产品。例如，提供基于 AI 的营销和客户数据工具的 Hightouch（Databricks 亦对其进行了投资）、面向投资专业人士的数据工具提供商 Addepar，以及后来被 Databricks 收购的机器学习初创公司 Tecton。
销售人工智能时需关注“四个 C”
Ghodsi 将企业的主要担忧和异议归纳为四类，称为“四个 C”：语境（Context）、选择（Choice）、成本（Cost）和控制（Control）。其中，“语境”意味着 AI 可以像招聘新员工一样接受训练。
“选择”指改变 AI 模型的自由，避免依赖单一提供商；“成本”涉及控制 AI 产品的运行开销；“控制”则关乎约束 AI 行为及保护敏感信息的保障措施。
挑战企业对昂贵传统系统的依赖
Ghodsi 幽默地询问首席信息官们所处的阶段：等级一代表员工仅能访问 ChatGPT，等级五则代表公司已采用改变业务流程的新 AI 功能。
“99% 的人都喜欢挑选数字，我是三人，倾向于四人。但与我交谈的 99% 的人属于第一和第二类。企业尚未找到部署 AI 代理以创造价值的方法，人们还需要很多年才能在企业中正确部署 AI。”
他认为，初创企业的巨大机会在于现代化昂贵的传统系统。“如果你今天去任何一家银行，他们仍然在使用 [IBM] AS/400 和主机，”他说。没人愿意触碰这些系统，因为无人知晓代码的具体功能。
但如今，AI 代理“可以深入理解并实际分解该代码的功能，”他说，这为新产品打开了大门。
Ghodsi 还分享了他对未来企业 AI 采用的预测。
