Gou Rao, CEO y cofundador de NeuBird – Serie de entrevistas

Goutham (Gou) Rao es el CEO y cofundador de NeuBird, los creadores de Hawkeye, el primer ingeniero de ITOps con inteligencia artificial generativa, diseñado para ayudar a los equipos de TI a diagnosticar y resolver problemas técnicos de inmediato, permitiendo una colaboración fluida entre equipos humanos y de IA.

Un empresario serial con un historial comprobado, Rao ha cofundado y salido con éxito de varias empresas. Cofundó Portworx, adquirida por Pure Storage; Ocarina Networks, adquirida por Dell; y Net6, adquirida por Citrix. También es un inventor destacado con más de 50 patentes emitidas en redes de computadoras, almacenamiento y seguridad.

NeuBird está desarrollando soluciones de inteligencia artificial generativa para operaciones de TI para ayudar a abordar la escasez de profesionales capacitados necesarios para administrar pilas de tecnología modernas y complejas. La empresa se centra en simplificar el análisis de datos y proporcionar información operativa en tiempo real, con el objetivo de mejorar la eficiencia y apoyar la innovación en la administración de TI.

¿Qué te inspiró a lanzar NeuBird, y cómo identificaste la necesidad de automatización de operaciones de TI impulsada por IA?

NeuBird nació de la creciente complejidad de las pilas de TI empresariales y la escasez de profesionales de TI capacitados. Las herramientas tradicionales no estaban dando respuesta, lo que obligaba a los equipos de TI a gastar el 30% de sus presupuestos en la navegación de fuentes de datos segmentadas en lugar de impulsar la innovación. Vimos una oportunidad para crear un ingeniero de ITOps con inteligencia artificial, Hawkeye, que pudiera identificar instantáneamente los problemas de TI, reducir el tiempo de resolución de días a minutos y permitir que las empresas escalen las operaciones de TI sin ser limitadas por restricciones laborales.

¿Cómo está NeuBird pionera en la creación de compañeros de trabajo digitales impulsados por IA, y qué distingue a Hawkeye de las herramientas de automatización de TI tradicionales?

A diferencia de las herramientas de automatización de TI estáticas y basadas en reglas, nuestro compañero de trabajo digital con inteligencia artificial, Hawkeye, procesa dinámicamente grandes cantidades de datos de telemetría y diagnostica problemas de inmediato. Elimina el sesgo de las herramientas de observabilidad preprogramadas al extraer información de diversas fuentes de datos empresariales, incluyendo Slack, servicios en la nube, bases de datos y aplicaciones personalizadas, lo que da a los equipos de TI una visión holística y contextualizada de su infraestructura.

Hawkeye no solo muestra alertas; colabora activamente con los ingenieros a través de una interfaz conversacional, diagnosticando las causas raíz y proponiendo soluciones a problemas de TI complejos. Esto cambia fundamentalmente la forma en que funcionan las operaciones de TI, ayudándolos a minimizar el tiempo de inactividad y responder a incidentes de TI con una velocidad sin precedentes.

Las empresas a menudo luchan con la sobrecarga de datos en las operaciones de TI. ¿Cómo filtra Hawkeye a través de grandes conjuntos de datos para proporcionar información operativa?

Las herramientas de TI tradicionales luchan por procesar la inundación de datos de telemetría, lo que lleva a una fatiga de alertas y una resolución lenta de incidentes.

Hawkeye corta el ruido analizando continuamente los datos en tiempo real y detectando patrones que indican problemas de rendimiento o fallos. Complementa las herramientas de observabilidad y monitoreo existentes al ir más allá del monitoreo pasivo para tomar medidas proactivas. Actúa como un ingeniero en su equipo, interpreta los datos de telemetría y del sistema de sus herramientas actuales, sumergiéndose en los problemas y resolviéndolos a medida que surgen.

Proporciona información clara y operativa en lenguaje natural, reduciendo los tiempos de respuesta de días a minutos.

El enfoque único de Hawkeye aprovecha el poder de los modelos de lenguaje grande para guiar el análisis de incidentes sin compartir nunca los datos del cliente con los modelos de lenguaje, garantizando un enfoque reflexivo y seguro.

La seguridad y la confianza son preocupaciones importantes para la adopción de IA en TI. ¿Cómo está abordando NeuBird estos desafíos?

El enfoque único de Hawkeye aprovecha el poder de los modelos de lenguaje grande para guiar el análisis de incidentes sin compartir nunca los datos del cliente con los modelos de lenguaje, garantizando un enfoque reflexivo y seguro.

Hawkeye opera dentro del perímetro de seguridad de la empresa, utilizando solo fuentes de datos internas para generar información, eliminando las “alucinaciones” que afectan a los sistemas genéricos basados en modelos de lenguaje. También garantiza la transparencia al proporcionar recomendaciones trazables, lo que permite a los equipos de TI mantener el control total sobre la toma de decisiones. Este enfoque lo convierte en un compañero de trabajo de IA confiable y seguro en lugar de una solución de caja negra.

¿Cómo se integra Hawkeye con la infraestructura de TI existente, y cuál es el proceso de incorporación para las empresas?

Hawkeye se integra sin esfuerzo con los entornos de TI empresariales conectándose a herramientas de observabilidad, monitoreo y respuesta a incidentes existentes, como AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) y PagerDuty. Funciona junto con los equipos de TI, DevOps y SRE sin requerir cambios importantes en la infraestructura.

Aquí está cómo funciona:

• Implementación: Hawkeye se implementa dentro de su entorno, conectándose a herramientas y fuentes de datos existentes.
• Aprendizaje y adaptación: Analiza incidentes históricos y telemetría en tiempo real para comprender las operaciones del sistema normales e identificar patrones.
• Personalización: La plataforma se adapta a los flujos de trabajo específicos de la empresa, ajustando respuestas y recomendaciones a las necesidades operativas.
• Colaboración: A través de una interfaz de chat, los equipos reciben diagnósticos, soluciones y resoluciones automatizadas en tiempo real.

Este proceso de integración simplificado acelera la resolución de incidentes, reduce el MTTR y mejora la confiabilidad del sistema, permitiendo a las empresas escalar las operaciones de TI de manera eficiente sin aumentar el personal.

¿Cuál es el papel de los ingenieros humanos junto a los compañeros de trabajo de IA como Hawkeye? ¿Cómo ves esta colaboración evolucionando?

Hawkeye complementa, en lugar de reemplazar, a los profesionales de TI humanos. Los equipos de TI aún toman decisiones estratégicas, pero en lugar de solucionar manualmente cada problema, trabajan junto a Hawkeye para diagnosticar y resolver problemas más rápido. A medida que los compañeros de trabajo de IA se vuelvan más avanzados, los profesionales de TI se dirigirán hacia tareas de mayor valor, como optimizar arquitecturas, mejorar la seguridad y acelerar la adopción de nuevas tecnologías.

Hawkeye afirma reducir el tiempo medio de resolución (MTTR) en un 90%. ¿Puedes compartir algún ejemplo o estudio de caso que demuestre este impacto?

Un minorista nacional de alimentos integró Hawkeye para manejar la creciente complejidad de su plataforma de comercio electrónico. Su equipo de SRE estaba abrumado por la gran cantidad de datos de telemetría y las investigaciones manuales lentas, especialmente durante los períodos pico de compras.

Con Hawkeye como compañero de trabajo de IA, vieron:

• Reducción del MTTR del 90% – Correlación instantánea de datos a través de AWS CloudWatch, AWS MSK y PagerDuty.
• Análisis en tiempo real las 24 horas del día, los 7 días de la semana – Eliminación de escalaciones después del horario laboral.
• Resolución de incidentes automatizada – Soluciones aprobadas previamente implementadas de forma autónoma.

Durante su auge de compras navideñas, Hawkeye optimizó la capacidad, detectó problemas temprano y realizó ajustes de escalado en tiempo real, garantizando un tiempo de actividad cercano al 100% —un juego cambiador para sus operaciones de TI.

¿Cuál es tu visión para la evolución de los agentes de IA desde asistentes pasivos a solucionadores de problemas activos en las operaciones empresariales, y qué avances clave están impulsando este cambio?

La IA está cambiando de la observabilidad pasiva a la resolución activa de problemas. Hawkeye ya proporciona análisis de causa raíz y resoluciones, pero la próxima fase es la autonomía total, donde la IA optimiza proactivamente las operaciones de TI y se auto-repara la infraestructura en tiempo real. Esta evolución, impulsada por avances en IA generativa y modelos de toma de decisiones cognitivas, redefinirá las operaciones de TI empresariales.

¿Dónde ves la automatización de empresas impulsada por IA en los próximos cinco años, y qué desafíos o avances importantes anticipas en el camino?

La IA cambiará de asistir a los ingenieros a operaciones de TI completamente autónomas, prediciendo y resolviendo problemas antes de que escalen. Los flujos de trabajo de IA multiagente permitirán una colaboración fluida entre TI, seguridad y DevOps, rompiendo los silos entre departamentos. Los avances más importantes incluirán infraestructura auto-reparable, colaboración cruzada funcional impulsada por IA y una confianza más fuerte entre humanos y IA, lo que permitirá a los compañeros de trabajo de IA tomar decisiones más complejas. Los principales desafíos serán garantizar la transparencia de la IA y adaptar la fuerza laboral para trabajar junto a la IA, equilibrando la automatización con la supervisión humana.

Al haber liderado múltiples startups con éxito, ¿qué consejo darías a los empresarios que están construyendo empresas impulsadas por IA hoy en día?

Los empresarios deben centrarse en resolver problemas reales y de alto valor en lugar de perseguir el hype de la IA. La IA debe construirse con la confianza empresarial en mente, garantizando la transparencia y el control para las empresas que la adoptan. La adaptabilidad es clave: los sistemas de IA deben evolucionar con las necesidades empresariales en lugar de ser soluciones rígidas y de un tamaño único. En lugar de reemplazar la experiencia humana, la IA debe posicionarse como un compañero de trabajo que mejora la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Finalmente, la adopción de IA empresarial lleva tiempo, así que las empresas que prioricen la escalabilidad y el impacto a largo plazo sobre las tendencias a corto plazo eventualmente emergerán como líderes en el espacio.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar NeuBird.