Gou Rao, PDG et co-fondateur de NeuBird – Série d’entretiens

Goutham (Gou) Rao est le PDG et co-fondateur de NeuBird, les créateurs de Hawkeye, le premier ingénieur ITOps alimenté par l’IA générative au monde, conçu pour aider les équipes IT à diagnostiquer et résoudre les problèmes techniques instantanément, permettant une collaboration transparente entre les équipes humaines et l’IA.

Entrepreneur en série avec un parcours éprouvé, Rao a co-fondé et vendu avec succès plusieurs entreprises. Il a co-fondé Portworx, acquis par Pure Storage ; Ocarina Networks, acquis par Dell ; et Net6, acquis par Citrix. Il est également un inventeur accompli avec plus de 50 brevets déposés dans les domaines du réseau informatique, du stockage et de la sécurité.

NeuBird développe des solutions d’IA générative pour les opérations IT afin d’aider à résoudre le manque de professionnels qualifiés nécessaires pour gérer les piles technologiques modernes et complexes. L’entreprise se concentre sur la simplification de l’analyse des données et la fourniture d’informations exploitables en temps réel, visant à améliorer l’efficacité et à soutenir l’innovation dans la gestion des TI.

Qu’est-ce qui vous a inspiré pour lancer NeuBird, et comment avez-vous identifié le besoin d’automatisation des opérations IT alimentée par l’IA ?

NeuBird est né de la complexité croissante des piles TI d’entreprise et du manque de professionnels IT qualifiés. Les outils traditionnels ne suivaient pas, obligeant les équipes IT à consacrer 30 % de leurs budgets à la navigation dans des sources de données cloisonnées au lieu de stimuler l’innovation. Nous avons vu une opportunité de créer un ingénieur ITOps alimenté par l’IA – Hawkeye – qui pourrait instantanément identifier les problèmes IT, réduire le temps de résolution de plusieurs jours à quelques minutes, et permettre aux entreprises de faire évoluer les opérations IT sans être freinées par les contraintes de main-d’œuvre.

Comment NeuBird est-elle pionnière dans les équipiers numériques alimentés par l’IA, et qu’est-ce qui distingue Hawkeye des outils d’automatisation IT traditionnels ?

Contrairement aux outils d’automatisation IT statiques et basés sur des règles, notre équipier numérique alimenté par l’IA, Hawkeye, traite dynamiquement d’importantes données de télémétrie et diagnostique les problèmes instantanément. Il élimine les préjugés des outils d’observabilité préprogrammés en tirant des connaissances de diverses sources de données d’entreprise – y compris Slack, services cloud, bases de données et applications personnalisées – donnant aux équipes IT une vue holistique et contextualisée de leur infrastructure.

Hawkeye ne se contente pas de signaler les alertes ; il collabore activement avec les ingénieurs via une interface de conversation, diagnostiquant les causes profondes et proposant des solutions aux problèmes IT complexes. Cela modifie fondamentalement la façon dont les opérations IT fonctionnent, aidant ainsi à minimiser les temps d’arrêt et à répondre aux incidents IT avec une rapidité sans précédent.

Les entreprises ont souvent du mal avec la surcharge de données dans les opérations IT. Comment Hawkeye parvient-elle à filtrer les grands ensembles de données pour fournir des informations exploitables ?

Les outils IT traditionnels ont du mal à traiter le flot de données de télémétrie – journaux, métriques de système et indicateurs de performance cloud – ce qui conduit à une fatigue d’alerte et à une résolution lente des incidents.

Hawkeye coupe à travers le bruit en analysant en continu les données en temps réel et en détectant les modèles qui signalent des problèmes de performance ou des défaillances. Il complète les outils d’observabilité et de surveillance existants en allant au-delà de la surveillance passive pour prendre des mesures proactives. En agissant comme un ingénieur de votre équipe, il interprète les données de télémétrie et de système IT à partir de vos outils actuels, plongeant dans les problèmes et les résolvant à mesure qu’ils surviennent.

Il fournit des informations claires et exploitables en langage naturel, réduisant les temps de réponse de plusieurs jours à quelques minutes.

L’approche unique de Hawkeye tire parti de la puissance des LLM pour guider l’analyse des incidents sans partager les données des clients avec les LLM, garantissant une approche réfléchie et sécurisée.

La sécurité et la confiance sont des préoccupations majeures pour l’adoption de l’IA dans les TI. Comment NeuBird répond-elle à ces défis ?

L’approche unique de Hawkeye tire parti de la puissance des LLM pour guider l’analyse des incidents sans partager les données des clients avec les LLM, garantissant une approche réfléchie et sécurisée.

Hawkeye fonctionne dans le périmètre de sécurité de l’entreprise, n’utilisant que des sources de données internes pour générer des informations – éliminant les hallucinations qui affectent les systèmes génériques basés sur les LLM. Il garantit également la transparence en fournissant des recommandations traçables, permettant ainsi aux équipes IT de conserver le contrôle total de la prise de décision. Cette approche en fait un équipier AI fiable et sécurisé plutôt qu’une solution noire.

Comment Hawkeye s’intègre-t-elle aux infrastructures IT existantes, et à quoi ressemble le processus d’intégration pour les entreprises ?

Hawkeye s’intègre sans effort aux environnements IT d’entreprise en se connectant aux outils d’observabilité, de surveillance et de réponse aux incidents existants, tels qu’AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) et PagerDuty. Il fonctionne aux côtés des équipes IT, DevOps et SRE sans nécessiter de changements majeurs dans l’infrastructure.

Voici comment cela fonctionne :

• Déploiement : Hawkeye est déployé dans votre environnement, se connectant aux outils et sources de données existants.
• Apprentissage et adaptation : Il analyse les incidents historiques et les données de télémétrie en temps réel pour comprendre les opérations système normales et identifier les modèles.
• Personnalisation : La plate-forme s’adapte aux flux de travail spécifiques à l’entreprise, adaptant les réponses et les recommandations aux besoins opérationnels.
• Collaboration : Grâce à une interface de conversation, les équipes reçoivent des diagnostics, des solutions et des résolutions automatisées en temps réel, le cas échéant.

Ce processus d’intégration rationalisé accélère la résolution des incidents, réduit le MTTR et améliore la fiabilité du système, permettant ainsi aux entreprises de faire évoluer les opérations IT de manière efficace sans augmenter les effectifs.

Quel rôle les ingénieurs humains jouent-ils aux côtés des équipiers AI comme Hawkeye ? Comment voyez-vous cette collaboration évoluer ?

Hawkeye complète, plutôt que remplace, les professionnels IT humains. Les équipes IT dirigent toujours les décisions stratégiques, mais au lieu de résoudre manuellement chaque problème, elles travaillent aux côtés de Hawkeye pour diagnostiquer et résoudre les problèmes plus rapidement. À mesure que les équipiers AI deviennent plus avancés, les professionnels IT se tourneront vers des tâches à plus forte valeur – optimiser les architectures, améliorer la sécurité et accélérer l’adoption de nouvelles technologies.

Hawkeye affirme réduire le temps moyen de résolution (MTTR) de 90 %. Pouvez-vous partager des exemples ou des études de cas réels qui démontrent cet impact ?

Un détaillant national a intégré Hawkeye pour gérer la complexité croissante de sa plate-forme de commerce électronique. L’équipe SRE était submergée par les données de télémétrie massives et les investigations manuelles lentes, en particulier pendant les périodes de pointe de vente.

Avec Hawkeye en tant qu’équipier AI, ils ont constaté :

• ~ 90 % de réduction du MTTR – Corrélation instantanée des données entre AWS CloudWatch, AWS MSK et PagerDuty.
• Analyse en temps réel 24/7 – Élimination des escalades après les heures de travail.
• Résolution automatisée des incidents – Mises en œuvre autonomes de correctifs approuvés.

Pendant leur période de pointe de vente, Hawkeye a optimisé la capacité, détecté les problèmes précoces et effectué des ajustements de mise à l’échelle en temps réel, garantissant un temps d’activité presque de 100 % – un changement de jeu pour leurs opérations IT.

Quelle est votre vision de l’évolution des agents AI d’équipiers passifs à des solveurs de problèmes actifs dans les opérations d’entreprise, et quels sont les progrès clés qui déterminent ce changement ?

L’IA passe d’une observabilité passive à un solveur de problèmes actif. Hawkeye fournit déjà une analyse de cause profonde et des résolutions, mais la prochaine phase est l’autonomie totale – où l’IA optimise proactivement les opérations IT et auto-répare l’infrastructure en temps réel. Cette évolution, impulsée par les progrès de l’IA générative et des modèles de prise de décision cognitive, redéfinira les TI d’entreprise.

Où voyez-vous l’automatisation des entreprises alimentée par l’IA dans les cinq prochaines années, et quels sont les défis ou les avancées majeurs que vous anticipez sur la voie ?

L’IA passera de l’assistance aux ingénieurs à des opérations IT entièrement autonomes, prédisant et résolvant les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. Les flux de travail d’IA multi-agents permettront une collaboration transparente entre les équipes IT, la sécurité et les DevOps, brisant les silos entre les départements. Les plus grandes avancées incluront l’infrastructure auto-réparatrice, la collaboration interfonctionnelle alimentée par l’IA et une confiance humaine-IA plus solide, permettant aux équipiers AI de prendre des décisions plus complexes. Les principaux défis seront de garantir la transparence de l’IA et d’adapter la main-d’œuvre pour travailler aux côtés de l’IA, en équilibrant l’automatisation avec la surveillance humaine.

Ayant dirigé plusieurs startups à succès, quels conseils donneriez-vous aux entrepreneurs qui construisent des entreprises alimentées par l’IA aujourd’hui ?

Les entrepreneurs devraient se concentrer sur la résolution de problèmes réels et à forte valeur plutôt que de poursuivre l’hystérie de l’IA. L’IA doit être construite en tenant compte de la confiance de l’entreprise, garantissant la transparence et le contrôle pour les entreprises qui l’adoptent. L’adaptabilité est clé – les systèmes AI doivent évoluer avec les besoins commerciaux au lieu d’être rigides et des solutions universelles. Plutôt que de remplacer l’expertise humaine, l’IA devrait être positionnée comme un équipier qui améliore la prise de décision et l’efficacité opérationnelle. Enfin, l’adoption de l’IA d’entreprise prend du temps, donc les entreprises qui donnent la priorité à la scalabilité et à l’impact à long terme plutôt qu’aux tendances à court terme émergeront finalement comme des leaders dans l’espace.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter NeuBird.