Gou Rao, NeuBirdin CEO ja Co-Perustaja – Haastattelusarja

Goutham (Gou) Rao on NeuBirdin CEO ja co-perustaja, joka on luonut Hawkeyen, maailman ensimmäisen generatiivisen AI-pohjaisen ITOps-insinöörin, jonka tarkoituksena on auttaa IT-tiimejä diagnosoida ja ratkaista teknisiä ongelmia välittömästi, mahdollistaen samalla ihmisten ja AI-järjestelmien välistä yhteistyötä.

Rao on sarjayrittäjä, jolla on todistettu menestys. Hän on perustanut ja myynyt useita yrityksiä. Hän perusti Portworxin, joka myytiin Pure Storagelle; Ocarina Networksin, joka myytiin Dellille; ja Net6:n, joka myytiin Citrixille. Hän on myös tunnettu keksijä, jolla on yli 50 patenttia tietoverkkorakenteen, tallennuksen ja tietoturvan alalla.

NeuBird kehittää generatiivisia AI-ratkaisuja IT-toiminnan tueksi, jotta voidaan ratkaista osaavaan ammattiin tarvittavien ammattilaisten puute, jotka tarvitaan modernien, monimutkaisten teknologiapinnoitusten hallintaan. Yritys keskittyy tietojen analytiikkaan ja tarjoaa reaaliaikaisia toimintavinkkejä, joiden tavoitteena on parantaa tehokkuutta ja tukea innovaatioita IT-hallinnassa.

Mikä innoitti sinua perustamaan NeuBirdin, ja miten tunnistit tarpeen AI-vetoiseen IT-toiminnan automaatioon?

NeuBird syntyi kasvavan yritysten IT-pinojen monimutkaisuudesta ja osaavaan ammattiin tarvittavien ammattilaisten puutteesta. Perinteiset työkalut eivät pystyneet seuraamaan mukana, mikä pakotti IT-tiimit käyttämään 30 % budjetistaan eristettyjen tietolähteiden navigointiin sijaan innovaatioiden ajamiseen. Näimme mahdollisuuden luoda AI-pohjainen ITOps-insinööri – Hawkeye – joka voisi välittömästi osoittaa IT-ongelmat, vähentää ratkaisuaikaan päivistä minuutteihin ja mahdollistaa yritysten IT-toimintojen skaalautumisen ilman, että työvoimapulasta aiheutuu pullonkauloja.

MITen NeuBird on uranuurtaja AI-pohjaisissa digitaalisissa tiimikumppaneissa, ja mitä erottaa Hawkeyen perinteisistä IT-automatisointityökaluista?

Toisin kuin staattiset, sääntöpohjaiset IT-automatisointityökalut, meidän AI-pohjainen digitaalinen tiimikumppani, Hawkeye, prosessoi dynaamisesti laajoja telemetria-tietoja ja diagnosoi ongelmia välittömästi. Se poistaa ennalta määritettyjen havaintotyökalujen harhan, joka perustuu moninaisiin yritysten tietolähteisiin – mukaan lukien Slack, pilvipalvelut, tietokannat ja mukautetut sovellukset – antaen IT-tiimille holistisen, asiayhteyden mukaisen näkymän infrastruktuuristaan.

Hawkeye ei vain tuo esiin hälytyksiä; se toimii myös yhteistyössä insinöörien kanssa keskustelupohjaisen käyttöliittymän kautta, diagnosoiden syitä ja ehdottaen korjauksia monimutkaisiin IT-ongelmiin. Tämä muuttaa perustavanlaatuisesti sitä, miten IT-toimintoja tehdään, auttaen niitä minimoihin käyttökatkoksia ja reagoimaan IT-tilanteisiin ennennäkemättömällä nopeudella.

Yritykset kamppailevat usein tietopöhön kanssa IT-toiminnassa. Miten Hawkeye suodattaa massiiviset tietojoukot ja tarjoaa toimintavinkkejä?

Perinteiset IT-työkalut kamppailevat tietovirtauksen kanssa – lokit, järjestelmän mittaukset ja pilvipalvelujen suorituskykyindikaattorit – johtuen hälytysväsymyksestä ja hitaasta vianmäärityksestä.

Hawkeye leikkaa melun läpi jatkuvasti analysoimalla reaaliaikaisia tietoja ja havaitsemalla kaavoja, jotka merkitsevät suorituskyvyn ongelmia tai viat. Se täydentää olemassa olevia havainto- ja valvontatyökaluja menemällä passiivisen valvonnan lisäksi proaktiiviseen toimintaan. Toimien insinöörinä tiimissä, se tulkkaa IT-telemetria- ja järjestelmätietoja nykyisistä työkaluista, syventyen ongelmien pariin ja ratkaisemalla ne niiden ilmetessä.

Se toimittaa selkeät, toimintavinkkejä antavat tiedot luonnollisessa kielellä, vähentäen reagointiajoista päivistä minuutteihin.

Hawkeyen ainutlaatuinen lähestymistapa hyödyntää LLM:n voimaa ohjaamaan vian analyysiä ilman, että asiakastietoja jaetaan LLM:lle, varmistaa tarkoituksenmukaisen ja turvallisen lähestymistavan.

Tietoturva ja luottamus ovat suuria huolenaiheita AI:n omaksumisessa IT:ssä. Miten NeuBird kohtaa nämä haasteet?

Hawkeyen ainutlaatuinen lähestymistapa hyödyntää LLM:n voimaa ohjaamaan vian analyysiä ilman, että asiakastietoja jaetaan LLM:lle, varmistaa tarkoituksenmukaisen ja turvallisen lähestymistavan.

Hawkeye toimii yrityksen turvallisuusalueella, käyttäen ainoastaan sisäisiä tietolähteitä johtopäätösten luomiseen – poistaa harhat, jotka vaivaavat yleisiä LLM-pohjaisia järjestelmiä. Se myös varmistaa avoimuuden tarjoamalla jäljitettävät suositukset, jotta IT-tiimit säilyttävät täydellisen hallinnan päätöksenteosta. Tämä lähestymistapa tekee siitä luotettavan ja turvallisen AI-kumppanin eikä mustan laatikon ratkaisun.

Miten Hawkeye integroituu olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin, ja mitä onboarding-prosessi on yrityksille?

Hawkeye integroituu yritysten IT-ympäristöön yhdistämällä olemassa oleviin havainto-, valvonta- ja vikailmoitusvälineisiin, kuten AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) ja PagerDuty. Se toimii IT-, DevOps- ja SRE-tiimien rinnalla ilman, että vaaditaan merkittäviä infrastruktuurimuutoksia.

Tässä on, miten se toimii:

• Deploy: Hawkeye on käyttövalmis yrityksen ympäristössä, yhdistäen olemassa oleviin työkaluihin ja tietolähteisiin.
• Oppiminen ja mukautuminen: Se analysoi historiallisia tapauksia ja reaaliaikaisia telemetria-tietoja ymmärtääkseen normaalin järjestelmätoiminnan ja tunnistaa kaavoja.
• Mukauttaminen: Alusta mukautuu yrityskohtaisiin työnkulkuihin, räätälöiden vastauksia ja suosituksia liiketoimintatarpeisiin.
• Yhteistyö: Chat-pohjaisen käyttöliittymän kautta tiimit saavat reaaliaikaisia diagnooseja, ratkaisuja ja automaattisia ratkaisuja, missä sovellettavissa.

Tämä sujuva integrointiprosessi nopeuttaa vian ratkaisua, vähentää MTTR:a ja parantaa järjestelmän luotettavuutta – mahdollistaen yritysten skaalautumisen IT-toimintoja tehokkaasti ilman, että henkilöstöä on lisättävä.

Mikä on ihmisten insinöörien rooli AI-kumppaneiden, kuten Hawkeyen, rinnalla? Miten näet tämän yhteistyön kehittyvän?

Hawkeye täydentää, eikä korvaa, ihmisten IT-ammattilaisia. IT-tiimit ohjaavat edelleen strategisia päätöksiä, mutta sen sijaan, että he manuaalisesti vianmäärittävät jokaisen ongelman, he työskentelevät Hawkeyen kanssa nopeammin ongelmien diagnosoinnissa ja ratkaisemisessa. Kun AI-kumppanit kehittyvät, IT-ammattilaiset siirtyvät korkeamman arvon tehtäviin – arkkitehtuuriin, tietoturvaan ja uuden teknologian nopeuttamiseen.

Hawkeye väittää vähentävän keskimääräistä ratkaisuaikaa (MTTR) 90 %. Voitko jakaa jotain todellisia esimerkkejä tai case-tutkimuksia, jotka osoittavat tämän vaikutuksen?

Kansallinen elintarvikkeiden vähittäiskauppias integroi Hawkeyen käsitelläkseen kasvavan monimutkaisuuden verkkokauppa-alustallaan. Heidän SRE-tiimi oli ylikuormittunut massiivisilla telemetria-tiedoilla ja hitailla manuaalisilla tutkinnoilla, erityisesti huippukaupankäyntiaikoina.

Hawkeyen avulla heidän GenAI-pohjaisena kumppaninaan he näkivät:

• ~90 % MTTR-vähennys – Välitön tietojen korrelaatio AWS CloudWatchin, AWS MSK:n ja PagerDutyn kanssa.
• 24/7 reaaliaikainen analyysi – Poisti yöaikaiset eskaloitumiset.
• Automaattinen vian ratkaisu – Ennakkoon hyväksytyt korjaukset asennettiin autonomisesti.

Heidän juhlaostosten aikana Hawkeye optimoi kapasiteetin, tunnisti varhaisia ongelmia ja teki reaaliaikaisia skaalautusmuutoksia, varmistaen lähes 100 % käytettävyyden – ratkaisu heidän IT-toiminnalleen.

Mikä on visiosi AI-agenttien kehityksestä passiivisista avustajista aktiivisiksi ongelmanratkaisijaksi yritysten toiminnassa, ja mitkä avainkehykeet ajavat tätä muutosta?

AI on siirtymässä passiivisesta havainnosta aktiiviseen ongelmanratkaisuun. Hawkeye tarjoaa jo nyt syynmäärityksen ja ratkaisut, mutta seuraava vaihe on täysi autonomia – jossa AI proaktiivisesti optimoi IT-toimintoja ja itsekorjaa infrastruktuuria reaaliajassa. Tämä kehitys, jota ajavat edistyneet GenAI- ja kognitiiviset päätöksentekomallit, määrittelee uudelleen yritysten IT-toiminnan.

Missä näet AI-vetoisen yritysten automaation olevan seuraavien viiden vuoden aikana, ja mitä suuria haasteita tai läpimurtoja odotat matkan varrella?

AI siirtyy avustavasta insinöörin roolista täysin autonomiseen IT-toimintaan, joka ennustaa ja ratkaisee ongelmia ennen niiden eskaloitumista. Moniagenttinen AI-työnkulku mahdollistaa samanaikaisen yhteistyön IT-, tietoturva- ja DevOps-tiimien välillä, murtamalla siloja osastojen välillä. Suurimmat läpimurrot sisältävät itsekorjaavan infrastruktuurin, AI-vetoisen monitoimisen yhteistyön ja vahvemman ihmisen ja AI:n välisen luottamuksen, joka sallii AI-kumppaneiden ottaa vastuun monimutkaisemmista päätöksistä. Suurimmat haasteet liittyvät AI:n avoimuuden varmistamiseen ja työvoiman sopeuttamiseen työskentelemään AI:n rinnalla, tasapainottaen automaation ja ihmisen valvonnan välillä.

Olet johtanut useita startup-yrityksiä menestykseen. Mitä neuvoja antaisit yrittäjille, jotka rakentavat AI-vetoisia yrityksiä tänään?

Yrittäjien tulisi keskittyä ratkaisemaan todellisia, korkean arvon ongelmia eikä ajaa AI-huumaa. AI on rakennettava yritysten luottamuksen kannalta, varmistaen avoimuuden ja hallinnan liiketoiminnalle, joka omaksuu sitä. Soveltuvuus on avain – AI-järjestelmien on kehittynä liiketoimintatarpeiden mukaan eikä oltava jähmeitä, yksi-kaikki-ratkaisuja. Sen sijaan, että AI korvaisi ihmisten asiantuntemusta, se tulisi asettaa tiimikumppaniksi, joka parantaa päätöksentekoa ja toiminnan tehokkuutta. Lopulta, yritysten on priorisoitava skaalautuvuus ja pitkän aikavälin vaikutus lyhytaikaisen trendin sijaan, jotta ne voivat nousta johtaviksi toimialallaan. Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla NeuBirdissa.