Modelli e piattaforme di IA

Garth Rose, CEO di GenRocket, Inc – Intervista

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Garth è il Co-Fondatore e CEO di GenRocket. È un esperto nel lanciare e costruire startup tecnologiche. Ha ricoperto numerosi ruoli di leadership senior in startup negli ultimi 25 anni, tra cui Presidente e CEO di Concentric Visions (sostenuta da VC e acquisita), VP Sales e VP Business Development presso Indus River Networks (sostenuta da VC e acquisita), VP Sales e Marketing presso Digital Products (acquisita) e National Sales Manager presso Leading Edge Products.

Nel 2012 hai co-fondato GenRocket, un’azienda specializzata in automazione dei dati di test per imprese. Qual era la visione iniziale che ti ha ispirato?

Ho incontrato il co-fondatore di GenRocket, Hycel Taylor, nel 2011 e lui mi ha educato sulla necessità di dati di test accurati e condizionati per un testing software efficace. Hycel aveva fatto molte ricerche e aveva trovato un grande vuoto quando si trattava di soluzioni per i dati di test. Hycel ha deciso di progettare la sua piattaforma, che era a basso costo, molto veloce e flessibile.

Quali sono alcuni dei vantaggi dell’utilizzo di dati di test rispetto ai dati di produzione?

Il testing software appropriato significa non solo testare le condizioni “positive” di un’applicazione, ma anche testare le condizioni “negative” e le permutazioni e i casi limite. I dati di produzione sono utili per l’analisi dei dati, ma hanno limitazioni per molti casi di test. Uno dei nostri clienti nel settore finanziario ha condiviso che i loro dati di produzione possono soddisfare solo il 33% delle loro esigenze di testing.

La velocità di generazione dei dati è importante, quali sono le velocità che GenRocket può fornire?

Per un caso di test automatizzato tipico, forniamo dati di test in circa 100 millisecondi. Per i dati di volume, GenRocket genera a una velocità di circa 10.000 righe di dati al secondo. Per le applicazioni di big data, possiamo utilizzare più istanze di GenRocket in parallelo per generare milioni o miliardi di righe di dati in pochi minuti.

C’è sempre una curva di apprendimento quando si tratta di generare sia dati di test che di produzione. Offrite qualche tipo di formazione per gli utenti?

GenRocket University è stata creata nel 2017 per educare i nostri clienti e partner di canale su GenRocket. Offriamo numerosi corsi di formazione online gratuiti, tra cui il nostro corso di formazione “GenRocket Certified Engineer”.

Attualmente servite clienti aziendali in oltre 10 settori verticali. Quali sono questi diversi tipi di clienti aziendali?

Grandi banche, numerose società di servizi finanziari globali, importanti fornitori di servizi sanitari negli Stati Uniti, grandi produttori, società di catena di approvvigionamento globali, società di informazioni sui dati sono alcuni dei nostri clienti in tutto il mondo.

I nostri settori verticali più attivi sono banche, servizi finanziari, assicurazioni, sanità e produzione.

Come si differenzia GenRocket da altri strumenti di gestione dei dati di test?

Le soluzioni tradizionali di gestione dei dati di test (TDM) copiano, mascherano e aggiornano i dati di produzione. Queste soluzioni tendono ad essere costose e complesse e i dati di produzione hanno anche limitazioni per il testing software. GenRocket capovolge il paradigma TDM generando rapidamente e accuratamente la maggior parte dei dati richiesti e interrogando la piccola quantità di dati di produzione necessari per alcuni test. L’approccio di automazione dei dati di test (TDA) di GenRocket è più veloce, a basso costo e più facile da implementare e utilizzare rispetto a TDM.

Potresti dirci un po’ sulla capacità di compatibilità del framework di test dei dati?

Ogni organizzazione ha il proprio framework di testing o strumenti di testing, quindi GenRocket ha la flessibilità di integrarsi in ogni ambiente del cliente. GenRocket può integrarsi con quasi ogni framework di testing in qualsiasi lingua e con qualsiasi strumento di testing come Jenkins o Selenium. GenRocket può anche inserire dati in qualsiasi database e può inviare dati tramite servizi web. GenRocket offre anche l’integrazione con Salesforce (CRM ) e può supportare alimentatori di dati complessi come NACHA nel settore bancario e EDI e HL7 per l’industria sanitaria.

C’è qualcos’altro che ti piacerebbe dirci su GenRocket?

Ci affidiamo a una rete estensiva di partner di canale formati per introdurre e consegnare le soluzioni di dati di test di GenRocket ai nostri clienti globali. Partner come Cognizant, HCL, Wipro, Hexaware, Mindtree e UST Global stanno attivamente lavorando con GenRocket.

Per saperne di più, visita GenRocket.

Antoine è un leader visionario e socio fondatore di Unite.AI, guidato da una passione incrollabile per plasmare e promuovere il futuro dell'AI e della robotica. Un imprenditore seriale, crede che l'AI sarà così disruptiva per la società come l'elettricità, e spesso si lascia trasportare dall'entusiasmo per il potenziale delle tecnologie disruptive e dell'AGI.

Come futurista, è dedicato a esplorare come queste innovazioni plasmeranno il nostro mondo. Inoltre, è il fondatore di Securities.io, una piattaforma focalizzata sugli investimenti in tecnologie all'avanguardia che stanno ridefinendo il futuro e riplasmando interi settori.