Причини помилок. Стартап InsightFinder залучив $15 млн для пошуку збоїв у роботі ШІ в компаніях

Причини помилок. Стартап InsightFinder залучив $15 млн для пошуку збоїв у роботі ШІ в компаніях

Стартап InsightFinder залучив $15 млн інвестицій, щоб розвивати рішення для виявлення і виправлення збоїв у роботі ШІ в компаніях. Платформа допомагає знаходити причини помилок не лише в моделях, а й у всій ІТ-інфраструктурі.

Про це пише видання TechCrunch.

Роль інструментів спостереження за ІТ-системами змінюється: раніше головним було відстежувати все, а тепер компанії більше зосереджуються на зменшенні складності та витрат. Водночас активне впровадження ШІ створило новий тип навантаження, за яким також потрібно стежити.

InsightFinder працює над цим ще з 2016 року. Компанія використовує машинне навчання, щоб відстежувати, знаходити і заздалегідь усувати проблеми в ІТ-інфраструктурі. Тепер вона застосовує ці підходи до надійності моделей ШІ, пропонуючи рішення, яке може виявляти проблеми, пояснювати їх, виправляти і запобігати їм.

Компанію заснувала генеральна директорка Хелен Гу, професорка комп’ютерних наук Університету штату Північна Кароліна, яка раніше працювала в IBM і Google. Новий раунд фінансування очолила компанія Yu Galaxy.

За словами Гу, головна проблема сьогодні полягає не лише в тому, щоб знайти помилки в моделях ШІ, а в тому, щоб зрозуміти, як працює вся технологічна система разом із ними. Для цього потрібно одночасно аналізувати дані, саму модель і інфраструктуру, адже проблема часто виникає через поєднання факторів, а іноді причина взагалі в інфраструктурі.

Вона навела приклад: у одного з клієнтів, великої американської компанії з кредитних карток, модель для виявлення шахрайства почала працювати гірше. Завдяки моніторингу всієї системи InsightFinder виявив, що причина була в застарілому кеші на частині серверів.

Гу також зазначила, що поширена помилка — вважати, що спостереження за ШІ обмежується лише етапами розробки та тестування. Насправді така система має охоплювати весь цикл: від створення до роботи в реальних умовах.

Новий продукт компанії, Autonomous Reliability Insights, поєднує різні технології, зокрема машинне навчання без нагляду, власні мовні моделі, прогнозну аналітику та аналіз причинно-наслідкових зв’язків. Система може обробляти різні типи даних і знаходити першопричини проблем.

Ринок таких рішень швидко зростає, і InsightFinder конкурує з Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic і BigPanda. У компанії вважають, що їхній досвід і можливість налаштовувати продукт під клієнтів дають перевагу.

Серед клієнтів InsightFinder — UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud і Comcast. У компанії пояснюють успіх багаторічною роботою з великими корпоративними клієнтами та розумінням їхніх потреб.

Дохід компанії за останній рік зріс більш ніж утричі. За словами Гу, стартап не планував залучати нові інвестиції, але інвестори самі звернулися після того, як компанія уклала контракт на семизначну суму з великою корпорацією.

Залучені кошти InsightFinder планує спрямувати на розширення команди, зокрема найм фахівців із продажів і маркетингу, а також розвиток бізнесу. Загалом компанія вже залучила $35 млн інвестицій.

Источник: techno.nv.ua