Tarun Raisoni, CEO y Co-Fundador de Gruve Inc – Serie de Entrevistas

Tarun Raisoni es el CEO y Co-Fundador de Gruve Inc., una empresa especializada en servicios y desarrollo de software en AI, aprendizaje automático y datos.

Anteriormente, co-fundó y lideró Rahi Systems desde 2012 hasta su adquisición por Wesco, donde más tarde se desempeñó como Vicepresidente de Soluciones de Centros de Datos. Bajo su liderazgo, Rahi creció a más de $500 millones en ingresos anuales sin financiamiento externo. Raisoni fue reconocido múltiples veces por Comparably como uno de los 100 mejores CEOs.

Con más de dos décadas de experiencia en la industria de centros de datos, ha introducido tecnologías emergentes en infraestructura, redes y seguridad. También es un inversor activo en etapa de semilla, apoyando a startups tempranas con financiamiento, orientación estratégica y acceso a una red global.

Gruve es una plataforma de servicios de AI empresarial que ayuda a las empresas a pasar de la experimentación con AI a la implementación a gran escala. Su marco de cinco pasos cubre estrategia, preparación de datos, desarrollo de modelos, seguridad y gobernanza. Al utilizar agentes de AI para automatizar tareas como la migración de CRM y el monitoreo de seguridad, Gruve simplifica las operaciones y se integra directamente con los sistemas de los clientes para ofrecer soluciones escalables y eficientes a nivel de software.

Después de liderar múltiples empresas exitosas, incluyendo Rahi Systems, ¿qué te motivó a iniciar Gruve.ai? ¿Qué desafíos específicos en AI empresarial viste que te convencieron de que era el momento adecuado para construir de nuevo?

Después de Rahi Systems y otras empresas, me tomé un paso atrás para estudiar AI, sostenibilidad y sistemas empresariales en Stanford. Lo que vi fue un patrón repetido: las empresas estaban invirtiendo mucho en estrategias de AI, pero la ejecución estaba fallando. Todos querían “hacer AI”, pero pocos podían llevarlo a producción de manera significativa. Las herramientas eran inmaduras, la integración era costosa y la mayoría de los esfuerzos se estancaban en la fase de prueba. Se hizo claro que las empresas no necesitaban más mapas de carreteras o presentaciones de estrategia; necesitaban un socio que pudiera trabajar con ellos, integrarse con los equipos internos y entregar resultados reales. Gruve nació para resolver esa pieza que faltaba: el “cómo” de AI empresarial.

La mayoría de los proyectos de AI empresarial luchan por alcanzar la producción. ¿Cuáles son las razones clave detrás de este fracaso generalizado, y cómo ayuda Gruve a las organizaciones a superar estos desafíos?

Se reduce a tres bloqueadores fundamentales: mala higiene de datos, infraestructura desconectada y falta de ejecución responsable. Las empresas a menudo no tienen datos listos para AI, no saben cómo escalarlos de manera segura y no tienen un socio que les ayude a llegar al final. El marco de cinco pasos de Gruve aborda todo esto, desde la preparación de datos hasta la gobernanza, y nuestro modelo de integración garantiza que estemos construyendo junto con el cliente, no entregando una hoja de especificaciones y retirándonos. No nos pagan a menos que entreguemos impacto, y esa alineación cambia todo.

Muchas empresas se encuentran atrapadas en el “purgatorio de pruebas”. ¿Cómo está Gruve cambiando el guion y ayudando a las empresas a pasar de la experimentación a la ejecución?

Cambiamos el guion diseñando para ROI desde el primer día. Cada compromiso comienza con un caso de uso bien definido y agentes de AI preconstruidos que entregan valor inmediato, ya sea automatizando el procesamiento de facturas, incorporando a empleados o mejorando la ciberseguridad. A partir de ahí, escalamos de manera iterativa según lo que funcione. Como nuestros ingenieros se integran directamente con los equipos empresariales, no solo estamos asesorando, estamos construyendo, desplegando y operacionalizando AI en entornos del mundo real. Eso es cómo movemos a las empresas de ideas a resultados en semanas, no trimestres.

Gruve adopta un enfoque práctico al integrarse directamente con los equipos empresariales. ¿Por qué cree que este modelo de ejecución primero es más efectivo que la consultoría tradicional o la entrega de software?

Hemos encontrado que los mejores resultados provienen de trabajar lado a lado con los equipos empresariales. Al integrarnos directamente, nuestros ingenieros pueden navegar la complejidad del mundo real de los sistemas empresariales, ya sea gestionando infraestructura, ajustando modelos o integrando AI en flujos de trabajo existentes. Este enfoque ayuda a garantizar la calidad, la seguridad y la escalabilidad porque estamos allí durante todo el ciclo de vida del proyecto, no solo en la fase de planificación. Es un modelo basado en la responsabilidad, y es lo que nos permite pasar de la estrategia a la ejecución de manera efectiva.

¿Cuáles son los elementos clave del marco de entrega de cinco pasos de Gruve, y por qué cada fase, desde la preparación de datos hasta la gobernanza, es crítica para la implementación exitosa de AI?

Nuestro marco de cinco pasos incluye:

1. Estrategia y Taller de AI: Alinear a los interesados, identificar oportunidades y establecer una hoja de ruta para la implementación.
2. Preparación de Datos: Evaluar y preparar las fuentes de datos empresariales para apoyar el uso efectivo de AI.
3. Arquitectura y Integración de AI: Diseñar infraestructura escalable e integrar con sistemas y ecosistemas de proveedores existentes.
4. Desarrollo y Afinamiento de Modelos de AI: Construir y optimizar modelos para maximizar el impacto en las prioridades comerciales.
5. Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza: Garantizar que las implementaciones cumplan con los requisitos de nivel empresarial, cumpliendo con HIPAA, GDPR, SOX y FISMA desde el primer día.

Cada fase aborda un punto de falla frecuente. Sin datos, los modelos están ciegos. Sin infraestructura, no pueden escalar. Sin gobernanza, no se pueden confiar o auditar. El éxito significa tratar a AI como un sistema de pila completa, no como un experimento independiente.

Desde el cómputo y la red hasta la implementación de modelos de AI, Gruve proporciona servicios de infraestructura de pila completa. ¿Cómo garantiza la escalabilidad, el rendimiento y la seguridad en este diverso paisaje técnico?

Construímos Gruve con la escalabilidad en mente. Nuestro equipo tiene décadas de experiencia en la gestión de infraestructura global compleja, y traemos esa rigidez a cada implementación de AI. Desde la optimización del cómputo en Cisco Nexus y ACI, hasta la implementación de entornos de AI contenerizados en Kubernetes, hasta garantizar arquitecturas de confianza cero, nuestro enfoque es modular y seguro. Cada implementación se prueba para el rendimiento, se endurece para la seguridad y está lista para escalar en entornos híbridos.

¿Cómo se integra la infraestructura de AI de Gruve con sistemas heredados y plataformas modernas como Cisco, Snowflake y Databricks para crear una experiencia empresarial fluida?

Gruve se creó con la realidad de la complejidad empresarial moderna en mente. La mayoría de las empresas no pueden permitirse retirar y reconstruir sistemas básicos, así que en lugar de forzar el cambio, nos centramos en la integración. Nuestros equipos de ingeniería se especializan en tender puentes entre la infraestructura heredada y las plataformas modernas como Cisco, Snowflake y Databricks. Hemos desarrollado conectores preconstruidos y marcos de automatización que permiten a los agentes de AI operar dentro de los CRM, ERP y pipelines de datos existentes. Este enfoque ayuda a los equipos a moverse más rápido sin interrumpir lo que ya funciona.

¿Qué papel desempeñan los agentes de AI, copilotos y asistentes con LLM en las ofertas de Gruve, y cómo se están aplicando en flujos de trabajo empresariales del mundo real hoy en día?

Los agentes de AI son una parte fundamental de las ofertas de Gruve. Hemos construido más de 35 agentes específicos de dominio que se conectan directamente a los sistemas empresariales, manejando tareas como la verificación de seguros, restablecimiento de contraseñas, análisis de contratos y incorporación de empleados. Estos no son chatbots genéricos. Están afinados, integrados y gobernados para casos de uso reales. También apoyamos el afinamiento, las tuberías RAG y el monitoreo continuo para garantizar que los agentes permanezcan relevantes y seguros con el tiempo.

Has llamado a Gruve la “capa de cómo” de AI empresarial. ¿Puedes elaborar sobre eso y cómo ves tu papel evolucionando a medida que la adopción de AI madura en las industrias?

Todos hablan del “qué” de AI, pero pocos resuelven el “cómo”. Gruve es esa capa que falta: el socio práctico que hace que AI funcione en entornos empresariales del mundo real. A medida que la adopción de AI madura, nos convertiremos en la capa de ejecución predeterminada para la empresa, integrándonos con los equipos, gestionando la infraestructura, desplegando agentes y garantizando la gobernanza. No es algo llamativo, pero es esencial, y es donde prosperamos.

Como operador y como inversor, ¿cómo ha influido tu experiencia en la financiación y mentoría de otras startups en tu liderazgo en Gruve?

He disfrutado de la oportunidad de ayudar a otros emprendedores a alcanzar su potencial y desarrollar nuevos productos y aplicaciones innovadoras durante muchos años, y me ha proporcionado perspectiva sobre mis propias empresas y las lecciones que he aprendido pueden ayudar a otros. La mentoría es un privilegio y me esfuerzo por brindar consejos sólidos y perspectiva a startups grandes y pequeñas sobre cómo establecer su valor empresarial y navegar los complejos desafíos de crecimiento.

Mirando hacia adelante, ¿cuál es tu visión a largo plazo para Gruve? ¿Ves a Gruve convirtiéndose en una capa fundamental para AI empresarial, similar a cómo AWS se convirtió en la infraestructura en la nube?

AI es un mercado masivo, y los servicios que ofrecemos hoy continuarán evolucionando a medida que las empresas enfrenten la creciente complejidad de la conectividad de agentes, la multimodalidad y la gobernanza de AI. Al igual que AWS proporcionó flexibilidad a los clientes que necesitaban crecer a través de los servicios en la nube, Gruve cree que nuestro enfoque flexible basado en resultados en los servicios ayudará a las empresas a crecer sus capacidades de AI y mejorar significativamente los servicios que ofrecen a sus propios clientes. Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Gruve.