LONDON (IT BOLTWISE) – Databricks-Mitgründer Arsalan Tavakoli-Shiraji erklärt, warum bei Großkunden nicht nur die KI-Performance zählt. Er zeigt, wie Startups mit Partnern im Ökosystem der Plattformanbieter Zugang zu Entscheiderkreisen gewinnen. Zudem gibt er einen praxistauglichen Rahmen für Enterprise-Argumentation über Kontext, Wahlfreiheit, Kosten und Kontrolle. Schließlich geht er auf den Nutzen von KI-Agenten bei der Modernisierung teurer Legacy-Systeme ein.
Wer als Startup Enterprise-Kunden gewinnen will, unterschätzt laut Arsalan Tavakoli-Shiraji schnell den Unterschied zwischen „funktioniert“ und „wird gekauft“. In dem Erfahrungsbericht beschreibt der Databricks-Co-Gründer, dass viele junge Firmen unter Zeitdruck stehen: Sie müssen schnell wachsen und große Unternehmen als Kunden erschließen, doch die Einkaufsprozesse dort sind selten rein technikgetrieben. Die zentrale Lehre aus seiner frühen Arbeit bei Databricks lautet, dass „die Leute und die Prozesse“ den Ausschlag geben, selbst wenn die Technologie objektiv überzeugt. Für Teams, die heute KI-Features entwickeln, bedeutet das: Produktmarketing und Solution Engineering müssen eng mit Security, Legal und Procurement zusammenarbeiten, statt nur ein starkes Modell zu präsentieren.
Technisch beginnt das Problem meist schon bei der Erwartungshaltung: Tavakoli-Shiraji rät Startups davon ab, davon auszugehen, dass „ihre Tech sich praktisch selbst verkauft“. Er verknüpft diese Aussage mit konkreten Nachteilen aus der Aufbauphase eines Vertriebs für Großunternehmen. In einem Erinnerungsstück schildert er, wie er in den frühen Tagen einen Termin bei einem potenziellen Kunden erhielt, der sich später als Person entpuppte, die bereits einen „Mega-Deal“ mit einem Hauptkonkurrenten unterzeichnet hatte. Damit wird sichtbar, wie stark Enterprise-Verträge oft mit bestehenden Commitment-Entscheidungen und internen Pfadabhängigkeiten zusammenhängen. Hinzu kommt, dass Deals nicht nur an Fragen zur Datenqualität oder Modellleistung scheitern, sondern auch daran, ob ein Startup auf Sicherheits- und Vertragsfragen vorbereitet ist. Sein Punkt ist weniger, dass KI „zu komplex“ wäre, sondern dass die Verhandlungskette vom ersten Workshop bis zum finalen Vertragswerk bei Großkunden mehrere Gatekeeper hat.
Eine der pragmatischsten Maßnahmen in seiner Databricks-Story: den Vertrieb unter das Dach eines etablierten Anbieters zu stellen. Databricks versuchte am Anfang erfolglos, überhaupt einen Gesprächstermin bei einer großen Schweizer Bank zu bekommen. Erst der Weg über „eine Partnerschaft mit Microsoft“ führte dazu, dass Verkaufsabkommen und Abläufe über die Konditionen des Plattformpartners liefen. Entscheidend war dabei nicht nur die Marke, sondern die Distribution: Nach seinen Schilderungen buchten die Vertriebskräfte der Partnerorganisation die Gespräche und trieben die Initiative aktiv nach vorne. Dadurch änderte sich der Charakter des Sales deutlich, weil Meetings plötzlich nicht mehr „schwer zu bekommen“ waren, sondern in der Logik eines bestehenden Ökosystems abliefen. Für Startups ist das ein wichtiger Denkfehler: Eine reine Integration in die Cloud reicht oft nicht, wenn der Zugang zu relevanten Entscheidungseinheiten fehlt. Gleichzeitig erzeugt dieser Ansatz neue Fragen, etwa wenn Kunden Funktionen für Länder anfragen, die beim Startup noch nicht abgedeckt sind; Tavakoli-Shiraji bezeichnet diese Reibung jedoch als „gute Probleme“, weil sie überhaupt erst im Kontext echter Nachfrage auftreten.
Damit Startups nicht im Nebel kommunizieren, beschreibt er für den Enterprise-Verkauf ein „vier C“-Raster. Die Kategorien heißen context, choice, cost und control. „Context“ meint, dass ein KI-System so trainierbar sein muss, wie man eine neue Mitarbeiterin oder einen neuen Mitarbeiter einlernt: Es nimmt Unternehmenssprache, Prozesse und Prioritäten auf. „Choice“ adressiert die Forderung nach Wechselmöglichkeiten bei KI-Modellen, also die Freiheit, nicht dauerhaft an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein. „Cost“ geht über reine Lizenzkosten hinaus und zielt auf die Steuerung der Laufkosten: Unternehmen wollen wissen, wie teuer der Betrieb wird, bevor sie skaliert in Produktionssysteme gehen. „Control“ schließlich bündelt die Sicherheits- und Governance-Fragen, also welche Leitplanken das Verhalten der KI bestimmen und wie sensible Informationen geschützt werden. Der praktische Nutzen des Modells liegt darin, dass es Einwände strukturiert und nicht als „unangenehme Fragen“ abtut. Gerade in großen Organisationen werden diese Themen in verschiedenen Rollen verhandelt – von IT- und Security-Verantwortlichen bis hin zu Betriebs- und Budgetverantwortlichen.
Parallel dazu warnt der Mitgründer vor einem zweiten blinden Fleck: Unternehmen bewerten KI derzeit häufig eher als „zugängliches Werkzeug“ denn als transformierende Prozesskomponente. Er illustriert das mit einer Skala von eins bis fünf, wobei Stufe eins bedeutet, dass Mitarbeitende lediglich Zugang zu ChatGPT-artigen Funktionen haben, während Stufe fünf eine echte Übernahme neuer KI-Fähigkeiten in Geschäftsprozesse beschreibt. Seine Beobachtung: In den Gesprächen mit vielen Unternehmen dominiere der Bereich eins bis zwei. Damit entsteht eine klare Marktchance für Startups, die konkrete Werte liefern können – nicht nur Code-Assistenz oder einzelne Experimente. In seinem Ausblick setzt er deshalb auf KI-Agenten, die in vorhandene Systeme hineinwirken können, um deren Funktion zu verstehen und zu zerlegen. Besonders greifbar wird das bei Legacy-Infrastrukturen: Er nennt als Beispiel IBM AS/400- und Mainframe-Landschaften in Banken, deren Code niemand „anfassen“ wollte, weil niemand mehr sicher wusste, was die Anwendungen fachlich leisten. Seine These lautet, dass KI-Agenten diese Logik analysieren und so eine Modernisierung ermöglichen, etwa durch neue Schnittstellen oder sogar durch Ersatz der Altsoftware. Für die Produktentwicklung heißt das: Der Engpass liegt oft weniger im Modell selbst als in der Fähigkeit, vorhandene Daten- und Prozesslogik agentisch zu verstehen, kontrolliert zu abstrahieren und in modernere Zielarchitekturen zu überführen.
Strategisch schließt sich daraus ein konsistenter Leitfaden: Startups sollten ihre Enterprise-Angebote so ausrichten, dass sie die typischen Hürden der Beschaffung von Beginn an adressieren. Der Partner-Ansatz kann dabei den Marktzugang öffnen, das „vier C“-Raster sorgt für eine saubere, wiederholbare Kommunikation und KI-Agenten-Use-Cases bieten einen Weg aus der Experimentierphase. Interessant ist außerdem, dass er KI-Einführung nicht als „Sofort ersetzende Technologie“ darstellt, sondern als mehrjährige organisatorische Lernkurve: Viele Unternehmen bräuchten Zeit, um KI-Agenten so zu deployen, dass messbarer Nutzen entsteht. Für IT-Leiter bedeutet das zugleich eine Planungsaufgabe: Statt nur Pilot-Backlogs aufzusetzen, lohnt sich der Aufbau von Betriebsfähigkeit rund um Governance, Modellumschaltung und Kostenkontrolle. Wer diesen Rahmen früh mitliefert, reduziert die typischen Blocker im Enterprise-Sales – und schafft damit bessere Chancen, aus einem technischen Proof of Concept eine Vertragsentscheidung zu machen.
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "Wie Startups Enterprise-Kunden gewinnen: Databricks-Co-Chef erklärt die Spielregeln" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "Wie Startups Enterprise-Kunden gewinnen: Databricks-Co-Chef erklärt die Spielregeln" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »Wie Startups Enterprise-Kunden gewinnen: Databricks-Co-Chef erklärt die Spielregeln« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!