سري إيير، الرئيس التنفيذي للتقنية ومؤسس Kovr.ai – سلسلة المقابلات

سري إيير، الرئيس التنفيذي للتقنية ومؤسس Kovr.ai، هو قائد تقني متميز مع خبرة واسعة في قيادة الابتكار في مجالات الذكاء الاصطناعي والتحليلات البيانية والحوسبة الكمومية والآلية. قبل تأسيس Kovr.ai، شغل مناصب عليا في أمازون وغايد هاوس وبي وسي وريثيون، حيث قاد فرقًا لتطوير حلول الجيل التالي في كل من القطاعين العام والخاص. مع أكثر من عقد من الخبرة في التكنولوجيات الناشئة وعدد من شهادات الصناعة، بنى إيير سمعة في مساعدة المنظمات على استغلال الأدوات المبتكرة لحل التحديات التجارية والأمنية المعقدة.

Kovr.ai تعيد تعريف الامتثال السيبراني من خلال منصة أصلية بالذكاء الاصطناعي مصممة للبيئات السحابية والهجينة. الشركة تتمتع بآليات إطار تنظيمي معقد مثل FedRAMP وCMMC باستخدام ذكاء مدفوع بالكود في الوقت الفعلي، مما يسمح للمؤسسات بالحصول على تفويض التشغيل في غضون 15 دقيقة. من خلال استبدال الاستشارات اليدوية التقليدية وأدوات الامتثال غير المرنة، توفر Kovr.ai نهجًا قابلًا للتطوير والتعديل لتدبير المخاطر – مما يمنح المنظمات الخاضعة للتنظيم الحفاظ على الأمان والامتثال والاستعداد للتغيير المستمر.

قبل تأسيس Kovr.ai، كنت تحتل مناصب قيادية في AWS وPwC وشركات ناشئة أخرى تركز على الحكومة الفيدرالية. ما هي الخبرات الشخصية أو المهنية التي أدت بك إلى إدراك أن هناك طريقة أفضل لمواجهة الامتثال الفيدرالي لتكنولوجيا المعلومات – وأخيرًا ألهمتك لتأسيس Kovr.ai؟

لقد واجهت تحديات الامتثال لتكنولوجيا المعلومات الفيدرالية من كلا الجانبين – أولاً كصاحب نظام يبني منصات كبيرة النطاق لوزارة الدفاع، ولاحقًا أثناء قيادة مبادرات السحابة والذكاء الاصطناعي في AWS. في حالة واحدة، تم بناء نظام ساعدت في بناءه خلال سنوات، فقط ليتأخر في الامتثال لفترة أطول. كان ذلك الإحباط نقطة تحول.

في AWS، قادت فرقًا تدعم خدمات تخضع لعملية الامتثال مثل FedRAMP. على الرغم من الموارد الواسعة لشركة أمازون، يمكن أن يستغرق الحصول على تفويض الخدمة في مناطق جديدة ما يصل إلى ثلاث سنوات. حتى في ذلك النطاق، كانت أفضل الحلول الداخلية أساسًا جداول بيانات معززة – أدوات مثل Quip أو Google Docs – لتتبع وإدارة العملية. كانت عدم الكفاءة مذهلة، ورأيت بشكل مباشر أن معظم الوكالات كانت تواجه نفس المشكلة.

لمدة عامين، كنت أعتقد أن هناك طريقة أفضل، لكن تعقيد خريطة آلاف التحكم عبر قواعد البيانات والوثائق جعل الحصول على التutomatisation حقيقة يبدو خارج النطاق. هذا تغير عندما قادت فريقًا لتصميم حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في AWS. مشاهدة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التحويلي تحويل سير العمل اليدوية كانت مفتاحًا.

بعد بعض التجارب والبحث والتطوير، أدرك أنا وشارك مؤسسي أننا يمكن أن نبني منصة لا تتبع الامتثال فقط ولكن تعزز أيضًا من سرعته. كانت تلك الرؤية هي بداية Kovr.ai، طريقة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتقليل، وليس فقط إدارة، عبء الامتثال لتكنولوجيا المعلومات الفيدرالية.

تجاهل العديد من شركات التكنولوجيا الناشئة تعقيدات وآثار وتكلفة الامتثال الفيدرالي. ما هي أكبر العوائق التي واجهتها في البداية – وكيف نجحت Kovr.ai في التغلب على تلك التحديات بنجاح لإنشاء حل عملي؟

واجهت Kovr.ai العديد من العوائق الرئيسية في البداية في معالجة الامتثال الفيدرالي للشركات الناشئة، بما في ذلك:

• الcomplexity والعمليات اليدوية: غالبًا ما وجدت الشركات الناشئة أن الامتثال الفيدرالي معقدًا بسبب عدد كبير من التحكمات (مثل NIST 800-53 التي تحتوي على أكثر من 1200 تحكم) والعمليات اليدوية التي تستخدم عادةً جداول بيانات. هذا جعل الامتثال بطيئًا ومليئًا بالأخطاء ومكلفًا من حيث الموارد.
• التغذية المرتجعة البطيئة والتحديث: Processes التقليدية للامتثال تتطلب دورات طويلة من التفاعل بين الفرق والاستشاريين، مما يؤخر التقدم ويجعل من الصعب على الشركات الناشئة معرفة مكانها أو ماذا يجب إصلاحه بعد ذلك.
• التكلفة والعبء المالي العالي: الشركات الناشئة، مع الوقت والمال المحدود، عانوا من صعوبة تحديد الأولويات للامتثال على خطة منتجاتهم الأساسية، وأحيانًا تأخير العمل الحكومي لسنوات.

تجاوزنا هذه العوائق من خلال استخدام التautomatisation، والمدخلات المرنة، والتحديث السريع، والتكامل العميق للعملية لجعل الامتثال أكثر سهولة للشركات الناشئة. المنصة تتمتع بفحص تلقائي للوثائق والكود والبيئات السحابية لربطها بتحكمات الامتثال وتقديم تقييمات الفجوات الفورية. تدعم الملفات بأي صيغة، مما يقلل من حواجز الدخول، وتشدد على التغذية المرتجعة السريعة للمستخدمين لضمان الصلة بالعالم الحقيقي. من خلال دمج فحص الامتثال في خطوط أنابيب التطوير، تساعد Kovr.ai الفرق على دمج الامتثال بشكل متكامل دون أي تعطيل كبير.

كيف غيرت التحول نحو صيغ الامتثال القابلة للقراءة الآلية مثل OSCAL [لغة تقييم التحكم الأمني المفتوح] طريقة تعامل كل من الموردين والوكالات مع الأمن؟

OSCAL لديها القدرة على جعل الامتثال أكثر تautomatisation وفعالية، ولكن تأثيرها الحالي محدود بسبب وتيرة اعتمادها بين الموردين والوكالات. مع زيادة استخدام OSCAL، من المتوقع أن تزيد منافع التautomatisation والتوحيد في عمليات الامتثال. Kovr.ai مبنية بشكل أصلي على OSCAL، مما يسمح لها بنقل ومعالجة معلومات الامتثال بهذا الشكل، ولكن المنافع الأكبر ستتحقق فقط مع زيادة عدد أصحاب المصلحة الذين يعتمدون سير العمل القائم على OSCAL.

توصف Kovr.ai بأنها “شريك امتثال”. اشرح لنا كيف يبدو ذلك في الممارسة – من الوثائق حتى استعداد المراجعة. ما الذي يحدث خلف الكواليس لجعل هذه العملية أسرع أو أسهل؟

خلف الكواليس، Kovr.ai تستخدم الذكاء الاصطناعي والتautomatisation لإزالة العمل اليدوي، وتقديم التغذية المرتجعة الفورية، والحفاظ على وثائق الامتثال محدثة، مما يجعل العملية بأكملها، من الوثائق حتى استعداد المراجعة، أسرع وأسهل للمستخدمين.

يمكن للمستخدمين إحضار أي وثائق امتثال موجودة لديهم، بأي صيغة – وثائق، كود، بيانات بيئة سحابية، مخططات بنائية، إلخ. من هناك، Kovr.ai تتمتع بفحص كل سطر من كل وثيقة وكود وبيئة، وتربط جميع هذه المعلومات بتحكمات أمنية ذات صلة، مثل تلك الموجودة في NIST 800-53. يتم ذلك باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تبني مخططًا شاملاً لمساحة الامتثال للمستخدم.

ثم تقييم نظامنا كل تحكم، وتحديد الفجوات، وتوليد توصيات قابلة للتنفيذ لتصحيحها. يمكن للمستخدمين معالجة هذه الفجوات عن طريق تحديث بيئتهم أو وثائقهم وإعادة تحميلها إلى Kovr.ai، والتي تقدم بعد ذلك تغذية مرتجعة فورية حول ما إذا كانت القضايا محلولة. الجانب الجيد هو أن هذه العملية يمكن تكرارها كما هو مطلوب، مما يسمح للمستخدمين بتحسين وضعهم الامتثالي بشكل متكرر مع تغذية مرتجعة سريعة وآلية، وبالتالي القضاء على التأخيرات التقليدية بين الفرق والاستشاريين.

Kovr.ai يمكنها أيضًا توليد جميع وثائق الامتثال المطلوبة، بما في ذلك قوالب الحكومة، مثل FedRAMP SSPs، باستخدام المعلومات في مخطط المعرفة.

أخيرًا، تحافظ المنصة على جميع معلومات الامتثال محدثة ويمكنها تجميعها للمراجعين. ngàyًا ما، يمكن للمراجعين الوصول إلى Kovr.ai مباشرة لمراجعة وطرح أسئلة حول بيانات الامتثال، مما يبسط عملية المراجعة.

غالبًا ما تواجه الشركات الناشئة صراعًا صعبًا: التحرك بسرعة وتحطيم الأشياء، أو التباطؤ لتحقيق الامتثال. كيف تناولت هذا الصراع أثناء بناء Kovr.ai – وما النصيحة التي تقدمها لشركات أخرى تحاول التوسع في الأسواق الخاضعة للتنظيم؟

تم بناء Kovr.ai مع مراعاة الامتثال والأمان منذ البداية، مع تضمين ميزات مثل الأنظمة المعزولة، والتحقق القوي، والتشفير لدعم البيئات الخاضعة للتنظيم. كما دمجنا فحص الامتثال الآلي مباشرة في خط أنابيب التطوير لدينا، مما يسمح بالكشف المبكر عن القضايا وتجنب المراجعات الطويلة. كما ركزنا على التطوير السريع والتكامل بناءً على التغذية المرتجعة للمستخدم، مما يضمن أن المنتج يلبي احتياجات المستخدم مع الحفاظ على الامتثال.

للمبتكرين، من المهم دمج الامتثال والأمان في المنتج منذ البداية، خاصة في الأسواق الخاضعة للتنظيم. دمج فحص الامتثال الآلي في خط أنابيب التطوير لاكتشاف القضايا في وقت مبكر وجلب خبراء امتثال بشريين عند الحاجة. في حين قد يبطئ الامتثال من تطوير الميزات، فإنه في النهاية يوفر الوقت من خلال تجنب الأعمال الإضافية المكلفة.

لقد تحدثت عن الحاجة إلى تحديث الشراء الفيدرالي. ما هي الأجزاء الأكثر عفاءً في النظام الحالي – وما التغييرات العملية التي يمكن أن تجعلها أكثر سهولة للشركات الناشئة للمنافسة؟

نظام الشراء الفيدرالي غالبًا ما يبدو عفاءً، مع دورات شراء بطيئة، وتمويل يفضل العمليات على الابتكار، وآليات شراء معقدة تجعل من الصعب على الشركات الناشئة اختراق السوق. لدعم الشركات الناشئة، الإصلاحات العملية تشمل تخصيص تمويل أكثر مرونة وموجهًا للابتكار، وتخفيض عتبات الشراء لشراء أسرع وأصغر، وتوسيع الوصول إلى آليات الشراء مثل Tradewinds التابعة لوزارة الدفاع، وإنشاء منصات مبسطة تشبه متجر التطبيقات لتسهيل اكتشاف وشراء تقنيات جديدة.

نظرًا إلى الماضي، ما هي القرارات التأسيسية – حول الهندسة المعمارية و استراتيجية التوجه للسوق أو التوظيف – التي أثبتت أهميتها في جعل Kovr.ai ما هو عليه اليوم؟

القرارات التأسيسية الأكثر أهمية ل Kovr.ai كانت التطوير السريع والتجريب، ورؤية المنتج التي تقودها المستخدم، والاستراتيجيات الإنتاجية المرنة، وبناء مجتمع التغذية المرتجعة، والحفاظ على التركيز القوي على احتياجات العملاء. هذه الخيارات مكنتنا من بناء حل يعالج بشكل حقيقي تحديات الامتثال الفيدرالي.

كما الرئيس التنفيذي للتقنية، كيف تحقق التوازن بين الابتكار السريع والحفاظ على امتثال محكم؟ هل هناك إطارات أو ممارسات داخلية اعتمدتها للاحتفاظ بكل من الأولويات على المسار الصحيح؟

أحقق التوازن بين الابتكار والامتثال عن طريق دمج الامتثال في كل مرحلة من مراحل التطوير، والاستفادة من التautomatisation، والحفاظ على بيئات الإنتاج المرنة، والبقاء على اتصال وثيق بالاحتياجات المستخدمة وتوجيه الخبراء. هذه الممارسات تضمن أن كلا الأولويات – الابتكار السريع والامتثال المحكم – يتم تلبيةهما باستمرار.

نظرًا إلى المستقبل، إلى哪里 تري Kovr.ai تتوسع بعد ذلك – سواء في حكومة الولاية والمحلية، أو في صناعات أخرى خاضعة للتنظيم مثل المالية والطاقة، أو حتى في الأسواق الدولية؟

سوف يستمر الفريق في تقدم تكنولوجيا Kovr.ai للاستمرار في إدارة الامتثال الآلي، وتوسيع نطاقها في عدة اتجاهات أبعد من التركيز الحالي على الامتثال الحكومي الفيدرالي. هذا يشمل التوسع في حكومة الولاية والمحلية، وصناعات أخرى خاضعة للتنظيم مثل المالية والطاقة والرعاية الصحية، والسوق الدولية.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Kovr.ai.