Причины ошибок. Стартап InsightFinder привлек $15 млн для поиска сбоев в работе ИИ в компаниях

Стартап InsightFinder привлек $15 млн инвестиций, чтобы развивать решение для выявления и исправления сбоев в работе ИИ в компаниях. Платформа помогает находить причины ошибок не только в моделях, но и во всей ИТ-инфраструктуре.

Об этом пишет издание TechCrunch.

Роль инструментов наблюдения за ИТ-системами меняется: раньше главным было отслеживать все, а теперь компании больше сосредотачиваются на уменьшении сложности и расходов. В то же время активное внедрение ИИ создало новый тип нагрузки, за которым также нужно следить.

InsightFinder работает над этим еще с 2016 года. Компания использует машинное обучение, чтобы отслеживать, находить и заранее устранять проблемы в ИТ-инфраструктуре. Теперь она применяет эти подходы к надежности моделей ИИ, предлагая решение, которое может обнаруживать проблемы, объяснять их, исправлять и предотвращать их.

Компанию основала генеральный директор Хелен Гу, профессор компьютерных наук Университета штата Северная Каролина, которая ранее работала в IBM и Google. Новый раунд финансирования возглавила компания Yu Galaxy.

По словам Гу, главная проблема сегодня заключается не только в том, чтобы найти ошибки в моделях ИИ, а в том, чтобы понять, как работает вся технологическая система вместе с ними. Для этого нужно одновременно анализировать данные, саму модель и инфраструктуру, ведь проблема часто возникает из-за сочетания факторов, а иногда причина вообще в инфраструктуре.

Она привела пример: у одного из клиентов, крупной американской компании по кредитным картам, модель для обнаружения мошенничества начала работать хуже. Благодаря мониторингу всей системы InsightFinder обнаружил, что причина была в устаревшем кэше на части серверов.

Гу также отметила, что распространенная ошибка — считать, что наблюдение за ИИ ограничивается только этапами разработки и тестирования. На самом деле такая система должна охватывать весь цикл: от создания до работы в реальных условиях.

Новый продукт компании, Autonomous Reliability Insights, сочетает различные технологии, включая машинное обучение без надзора, собственные языковые модели, прогнозную аналитику и анализ причинно-следственных связей. Система может обрабатывать различные типы данных и находить первопричины проблем.

Реклама:

Рынок таких решений быстро растет, и InsightFinder конкурирует с Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic и BigPanda. В компании считают, что их опыт и возможность настраивать продукт под клиентов дают преимущество.

Среди клиентов InsightFinder — UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud и Comcast. В компании объясняют успех многолетней работой с крупными корпоративными клиентами и пониманием их потребностей.

Доход компании за последний год вырос более чем в три раза. По словам Гу, стартап не планировал привлекать новые инвестиции, но инвесторы сами обратились после того, как компания заключила контракт на семизначную сумму с крупной корпорацией.

Привлеченные средства InsightFinder планирует направить на расширение команды, в частности найм специалистов по продажам и маркетингу, а также развитие бизнеса. В целом компания уже привлекла $35 млн инвестиций.