Причини помилок. Стартап InsightFinder отримав інвестиції у розмірі $15 мільйонів для виявлення збоїв у системах штучного інтелекту в організаціях.

Стартап InsightFinder отримав $15 мільйонів інвестицій для розвитку своїх рішень, що дозволяють виявляти та усувати збої в роботі штучного інтелекту в підприємствах. Ця платформа здатна виявляти причини помилок не лише в конкретних моделях, а й у всій інформаційній інфраструктурі компанії.

Функція інструментів моніторингу ІТ-систем еволюціонує: якщо раніше акцент робився на всебічному контролі, то сьогодні організації прагнуть спростити процеси та знижувати витрати. Паралельно з цим, активне використання штучного інтелекту породило новий вид навантаження, за яким також необхідно здійснювати нагляд.

InsightFinder займається цим з 2016 року. Компанія впроваджує технології машинного навчання для моніторингу, виявлення та проактивного усунення проблем в ІТ-інфраструктурі. Наразі вона адаптує ці методи для підвищення надійності моделей штучного інтелекту, пропонуючи рішення, яке дозволяє виявляти проблеми, пояснювати їх причини, виправляти недоліки та запобігати їх повторенню.

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, ключова проблема сучасності полягає не лише в ідентифікації помилок у моделях штучного інтелекту, але й у глибокому розумінні того, як функціонує вся технологічна екосистема разом із цими моделями. Для цього необхідно проводити комплексний аналіз даних, самих моделей і інфраструктури, оскільки проблеми часто виникають через взаємодію різних чинників, а іноді їх корінь криється саме в інфраструктурі.

Вона навела приклад: у одного з клієнтів, великої американської компанії, що займається кредитними картами, система виявлення шахрайства почала демонструвати зниження ефективності. Завдяки комплексному моніторингу InsightFinder з'ясував, що проблема полягала в застарілому кеші на деяких серверах.

Гу також підкреслила, що поширене непорозуміння полягає в тому, що контроль за штучним інтелектом обмежується лише стадіями його розробки та тестування. Насправді, така система повинна включати в себе весь процес: від моменту створення до використання в реальних умовах.

Новий продукт компанії, Autonomous Reliability Insights, інтегрує різноманітні технології, такі як безнаглядне машинне навчання, власні мовні моделі, прогнозну аналітику та дослідження причинно-наслідкових зв'язків. Ця система здатна аналізувати різні види даних і виявляти корінні причини 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 партнерів InsightFinder можна знайти такі відомі компанії, як UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud та Comcast. Представники компанії зазначають, що їхній успіх зумовлений тривалою співпрацею з великими корпоративними клієнтами та глибоким розумінням їхніх вимог і очікувань.

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.

InsightFinder має намір використовувати залучені кошти для розширення своєї команди, зокрема шляхом найму спеціалістів у сферах продажу та маркетингу, а також для розвитку бізнесу. Загалом компанія вже отримала інвестиції на суму $35 млн.