SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – InsightFinder, ein Unternehmen, das sich auf die Überwachung und Optimierung von IT-Infrastrukturen spezialisiert hat, hat kürzlich 15 Millionen US-Dollar in einer Finanzierungsrunde erhalten. Diese Investition wird genutzt, um die Zuverlässigkeit von KI-Modellen zu verbessern und die Komplexität in Unternehmensumgebungen zu bewältigen.
Die Rolle von Beobachtungstools hat sich erneut weiterentwickelt. Während der Markt für Lösungen zur Sicherstellung der Zuverlässigkeit von Technologiesystemen im Laufe der Jahre gewachsen ist, hat sich der Schwerpunkt stetig von „alles verfolgen“ zu „Komplexität und Kosten kontrollieren“ verschoben. Der schnelle Zustrom und die Einführung von KI-Agenten in Unternehmen haben eine völlig neue Kategorie von Arbeitslasten geschaffen, die überwacht werden müssen.
InsightFinder AI, ein Startup, das auf 15 Jahren akademischer Forschung basiert, ist mit diesem Problem bestens vertraut. Seit 2016 nutzt das Unternehmen maschinelles Lernen, um IT-Infrastrukturprobleme zu überwachen, zu identifizieren und proaktiv zu beheben. Jetzt geht es das Problem der Zuverlässigkeit von KI-Modellen mit einer Lösung für KI-Agenten an, die alles von der Erkennung und Diagnose bis hin zur Behebung und Prävention leisten kann.
Das Unternehmen, das von CEO Helen Gu, einer Informatikprofessorin an der North Carolina State University, die zuvor bei IBM und Google gearbeitet hat, gegründet wurde, hat kürzlich 15 Millionen US-Dollar in einer Series-B-Runde unter der Leitung von Yu Galaxy eingesammelt. Laut Gu besteht das größte Problem der Branche heute nicht nur darin, zu überwachen und zu diagnostizieren, wo KI-Modelle falsch liegen, sondern auch darin, zu diagnostizieren, wie der gesamte Technologiestapel funktioniert, jetzt, da KI ein Teil davon ist.
Um diese KI-Modellprobleme zu diagnostizieren, müssen Daten, Modelle und Infrastruktur zusammen überwacht und analysiert werden, erklärte Gu. Es handelt sich nicht immer um ein Modell- oder Datenproblem; oft ist es eine Kombination. Manchmal ist es einfach die Infrastruktur. Ein Beispiel aus der Praxis: Einer ihrer Kunden, ein großes US-Kreditkartenunternehmen, stellte fest, dass eines seiner Betrugserkennungsmodelle abdriftete. InsightFinder konnte feststellen, dass das Modell-Drift durch veraltete Caches in einigen Serverknoten verursacht wurde.
InsightFinders neuestes Produkt, Autonomous Reliability Insights, kann all dies mithilfe einer Kombination aus unüberwachtem maschinellem Lernen, proprietären großen und kleinen Sprachmodellen, prädiktiver KI und kausaler Inferenz leisten. Diese Basisschicht ist datenagnostisch, was es dem System ermöglicht, gesamte Datenströme zu erfassen und zu analysieren, um Signale zu sammeln, die dann korreliert und quervalidiert werden können, um eine Ursache zu ermitteln.
Der Beobachtungsraum ist mit Wettbewerbern überfüllt, die um einen Anteil am neuen Markt konkurrieren, der durch den Zustrom von KI-Tools eröffnet wurde. Fast ein Jahrzehnt nach seiner Gründung tritt InsightFinder gegen Unternehmen wie Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic und BigPanda an, die alle Fähigkeiten entwickeln, um die neuen Probleme zu bewältigen, die durch KI-Tools entstehen.
Gu ist jedoch unbeeindruckt. Im Gegenteil, sie behauptet, dass die Expertise, Erfahrung und Anpassungsfähigkeit von InsightFinder als ausreichender Schutz dienen. „Wir verlieren tatsächlich selten Kunden an andere. Das Problem ist, dass viele Datenwissenschaftler KI verstehen, aber nicht das System. Und viele SRE-Entwickler verstehen das System, aber nicht die KI. Sie betrachten es nicht und verstehen die intrinsischen Beziehungen nicht.“
Heute umfasst die Kundenliste von InsightFinder Unternehmen wie UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud und Comcast. Gu führt den Erfolg auf zehn Jahre Arbeit zurück, um zu verstehen, was große Unternehmenskunden benötigen. „Es kam darauf an, mit unseren Fortune-50-Kunden zusammenzuarbeiten, um die Anforderungen der Unternehmensumgebung zu verstehen und diese Arten von Modellen bereitzustellen“, sagte sie. „Wir haben mit Dell zusammengearbeitet, um unsere KI-Systeme weltweit bei einigen unserer größten Kunden einzusetzen. Das ist nichts, was man einfach auf die Maschinendaten aufsetzen kann.“
Gu sagte, dass der Umsatzstrom des Unternehmens „stark“ sei und im vergangenen Jahr „mehr als dreifach“ gewachsen sei. Tatsächlich sagt sie, dass das Unternehmen nicht vorhatte, diese Series B zu erhöhen, und Investoren das Unternehmen nach dem Gewinn eines siebenstelligen Deals mit einem Fortune-50-Unternehmen innerhalb von drei Monaten angesprochen haben.
InsightFinder wird das frische Kapital nutzen, um seine ersten Vertriebs- und Marketingmitarbeiter einzustellen, sein Team von weniger als 30 Personen zu erweitern und in seine Go-to-Market-Strategie zu investieren. Das Unternehmen hat bisher insgesamt 35 Millionen US-Dollar aufgebracht.
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