Tarun Raisoni, administrerende direktør og medstifter af Gruve Inc – Interviewserie

Tarun Raisoni er administrerende direktør og medstifter af Gruve Inc., et selskab, der specialiserer sig i tjenester og softwareudvikling inden for AI, maskinlæring og data.

Tidligere var han medstifter og leder af Rahi Systems fra 2012 til det blev opkøbt af Wesco, hvor han senere fungerede som vicepræsident for datacenterløsninger. Under hans ledelse voksede Rahi til over 500 millioner dollars i årlig omsætning uden ekstern finansiering. Raisoni blev flere gange anerkendt af Comparably som en af de 100 bedste administrerende direktører.

Med over to årtiers erfaring inden for datacenterindustrien har han introduceret nye teknologier inden for infrastruktur, netværk og sikkerhed. Han er også en aktiv seed-investor, der støtter tidlige startups med finansiering, strategisk vejledning og adgang til et globalt netværk.

Gruve er en enterprise AI-tjenestepatform, der hjælper virksomheder med at gå fra AI-eksperimenter til fuld udbygning. Deres femtrins ramme omfatter strategi, dataklarhed, modeludvikling, sikkerhed og governance. Ved at bruge AI-agenter til at automatisere opgaver som CRM-migration og sikkerheds-overvågning, strømliner Gruve operationer og integrerer direkte i kundesystemer for at levere skalerbare, ingeniør-drevne løsninger med software-niveau-effektivitet.

Efter at have ledt flere succesfulde virksomheder, herunder Rahi Systems, hvad motiverede dig til at starte Gruve.ai? Hvad var de specifikke udfordringer inden for enterprise AI, som du så, og som overbeviste dig om, at det var det rette tidspunkt at bygge igen?

Efter Rahi Systems og andre virksomheder trådte jeg tilbage for at studere AI, bæredygtighed og enterprise-systemer på Stanford. Det, jeg så, var en gentaget mønster: virksomheder investerede massivt i AI-strategier, men udførelsen fik ikke følge. Alle ville “gøre AI”, men få kunne få det i produktion på en meningsfuld måde. Værktøjerne var umodne, integrationen var dyr, og de fleste bestræbelser stoppede i pilot-helvede. Det blev klart, at virksomhederne ikke havde brug for flere vejvisere eller strategideklarationer; de havde brug for en partner, der kunne rulle op ærmerne, integrere med interne hold og levere reelle resultater. Gruve blev født for at løse for den manglende del: “hvordan” med enterprise AI.

De fleste enterprise AI-projekter kæmper med at nå produktion. Hvad er de væsentlige årsager bag denne udbredte fiasko, og hvordan hjælper Gruve organisationer med at overvinde disse udfordringer?

Det kommer ned til tre kerneblokkeringer: dårlig datahygiejne, frakoblet infrastruktur og mangel på ansvarlig udførelse. Virksomheder har ofte ikke data, der er klar til AI, ved ikke, hvordan de skal skala det sikkert, og har ikke en partner til at hjælpe dem med at gå hele vejen. Gruves femtrins ramme adresserer alt dette, fra dataklarhed til governance, og vores integrerede model sikrer, at vi bygger sammen med kunden, ikke blot overleverer en specifikation og går væk. Vi bliver ikke betalt, medmindre vi leverer impact, og den tilknytning ændrer alt.

Mange virksomheder har svært ved at komme ud af ‘pilot-helvede.’ Hvordan flipper Gruve manuskriptet og hjælper virksomheder med at gå fra eksperimenter til udførelse?

Vi flipper manuskriptet ved at designe for ROI fra dag én. Hver engagement starter med en veldefineret brugstilfælde og forudbyggede AI-agenter, der leverer øjeblikkelig værdi, uanset om det er automatisering af fakturabehandling, påboarding af medarbejdere eller forbedring af cybersikkerhed. Derefter skalerer vi iterativt baseret på, hvad der fungerer. Fordi vores ingeniører er integreret direkte i virksomhedshold, er vi ikke kun rådgivere, men bygger, implementerer og operationaliserer AI i virkelige miljøer. Det er, hvordan vi flytter virksomheder fra idéer til resultater på uger, ikke kvartaler.

Gruve tager en hånd-til-hånd-tilgang ved at integrere direkte med virksomhedshold. Hvorfor tror du, at denne udførelse-først-model er mere effektiv end traditionel rådgivning eller softwarelevering?

Vi har fundet, at de bedste resultater kommer fra at arbejde side om side med virksomhedshold. Ved at integrere direkte kan vores ingeniører navigere i den virkelige kompleksitet af virksomhedssystemer, uanset om det er at håndtere infrastruktur, tune modeller eller integrere AI i eksisterende arbejdsgange. Denne tilgang sikrer kvalitet, sikkerhed og skalerbarhed, fordi vi er der hele projektets livscyklus, ikke kun i planlægningsfasen. Det er en model bygget på ansvar, og det er, hvad der tillader os at gå fra strategi til udførelse effektivt.

Hvad er de væsentlige elementer i Gruves femtrins leveringsramme, og hvorfor er hver fase – fra dataklarhed til governance – kritisk for en succesfuld AI-implementering?

Vores femtrins ramme omfatter:

1. AI-strategi & workshop: Alignér interessenter, identificér muligheder og fastsæt en vejviser for implementering.
2. Dataklarhed: Vurder og forbered virksomhedens datakilder til at understøtte effektiv AI-brug.
3. AI-arkitektur & integration: Design skalerbar infrastruktur og integrer med eksisterende systemer og leverandør-økosystemer.
4. AI-modeludvikling & finjustering: Byg og optimer modeller for at maksimere impact på virksomhedens prioriteringer.
5. Sikkerhed, compliance & governance: Sikr, at installationer er enterprise-klasse, opfylder HIPAA, GDPR, SOX og FISMA-krav fra dag én.

Hver fase adresserer et hyppigt punkt for fiasko. Uden data er modellerne blinde. Uden infrastruktur kan de ikke skala. Uden governance kan man ikke stole på eller auditere dem. Succes betyder at behandle AI som et fuldt udbygget system, ikke en selvstændig eksperiment.

Fra compute og netværk til AI-modelinstallation, tilbyder Gruve fuld-stack infrastrukturtjenester. Hvordan sikrer du skalerbarhed, ydeevne og sikkerhed på tværs af dette diverse tekniske landskab?

Vi byggede Gruve med skala i mente. Vores team har årtiers erfaring med at håndtere komplekse globale infrastrukturer, og vi bringer den rigor til hver AI-installation. Fra at optimere compute på Cisco Nexus og ACI til at implementere containeriserede AI-miljøer på Kubernetes til at sikre zero-trust-arkitekturer, er vores tilgang både modulær og sikker. Hver installation er ydeevne-testet, sikkerheds-hærdet og klar til at skala på tværs af hybrid-miljøer.

Hvordan integrerer Gruves AI-infrastruktur med legacy-systemer og moderne platforme som Cisco, Snowflake og Databricks for at skabe en samlet enterprise-oplevelse?

Gruve blev bygget med den virkelighed af moderne enterprise-kompleksitet i mente. De fleste virksomheder kan ikke nøjes med at fjerne og genopbygge kerne-systemer, så i stedet for at tvinge forandring fokuserer vi på integration. Vores ingeniørteam specialiserer sig i at brobygge legacy-infrastruktur med moderne platforme som Cisco, Snowflake og Databricks. Vi har udviklet forudbyggede connectorer og automatiserings-rammer, der tillader AI-agenter at operere inden for eksisterende CRMs, ERPs og data-pipelines. Denne tilgang hjælper hold med at flytte hurtigere uden at forstyrre, hvad der allerede fungerer.

Hvad er rollen af AI-agenter, co-piloter og LLM-drevne assistenter i Gruves tilbud, og hvordan anvendes de i virkelige enterprise-arbejdsgange i dag?

AI-agenter er en kerndel af Gruves tilbud. Vi har bygget 35+ domæne-specifikke agenter, der plugger direkte ind i virksomhedssystemer og håndterer opgaver som forsikringsverifikation, adgangskode-nulstilling, kontrakt-parsing og medarbejder-påboarding. Disse er ikke generiske chatbots. De er justerede, integrerede og styrede for virkelige brugstilfælde. Vi støtter også finjustering, RAG-pipelines og løbende overvågning for at sikre, at agenterne forbliver relevante og sikre over tid.

Du har kaldt Gruve for “hvordan”-laget af enterprise AI. Kan du uddybe dette, og hvordan ser du din rolle udvikle sig, når AI-adopteringsmoden modnes på tværs af brancher?

Alle taler om “hvad”-aspektet af AI, men få løser for “hvordan”. Gruve er det manglende lag: den hånd-til-hånd-partner, der gør AI til at fungere i virkelige forretningsmiljøer. Når AI-adopteringsmoden modnes, vil vi blive det standard-udførelseslag for virksomhederne – integreret med hold, håndtering af infrastruktur, installation af agenter og sikring af governance. Det er ikke flashy, men det er essentiel, og det er, hvor vi trives.

Som både operatør og investor, hvordan har din erfaring med at finansiere og vejlede andre startups formet din ledelse i Gruve?

Jeg har nydt muligheden for at hjælpe andre iværksættere med at nå deres potentiale og udvikle nye, innovative produkter og anvendelser i mange år, og det har givet mig perspektiv på mine egne virksomheder og mine egne lærdomme, som måske kan hjælpe andre. Mentorering er en privilegium, og jeg stræber efter at give solid rådgivning og perspektiv til startups store og små om, hvordan de kan etablere deres forretningsværdi og navigere komplekse vækst-udfordringer.

Settende blikket fremad, hvad er din langsigtede vision for Gruve? Ser du det som et grundlæggende lag for enterprise AI – ligesom AWS blev for cloud-infrastruktur?

AI er en massiv marked, og de tjenester, vi tilbyder i dag, vil fortsætte med at udvikle sig, når virksomheder står over for den øgede kompleksitet af agent-forbindelse, multi-modalitet og AI-governance. Ligesom AWS gav kunder fleksibilitet, der havde brug for at vokse gennem cloud-tjenester, tror Gruve, at vores fleksible resultat-baserede tilgang på tjenester vil hjælpe virksomheder med at vokse deres AI-kapaciteter og forbedre de tjenester, de tilbyder til deres egne kunder. Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Gruve.