Gou Rao, CEO & Co-Founder di NeuBird – Serie di Interviste

Goutham (Gou) Rao è il CEO e co-fondatore di NeuBird, i creatori di Hawkeye, il primo ingegnere ITOps alimentato da intelligenza artificiale generativa, progettato per aiutare i team IT a diagnosticare e risolvere problemi tecnici istantaneamente, consentendo una collaborazione senza soluzione di continuità tra team umani e intelligenza artificiale.

Un imprenditore seriale con un curriculum di successi, Rao ha co-fondato e venduto con successo diverse aziende. Ha co-fondato Portworx, acquisita da Pure Storage; Ocarina Networks, acquisita da Dell; e Net6, acquisita da Citrix. È anche un inventore di successo con oltre 50 brevetti rilasciati che coprono la rete informatica, l’archiviazione e la sicurezza.

NeuBird sta sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale generativa per le operazioni IT per aiutare a risolvere la carenza di professionisti qualificati necessari per gestire pile tecnologiche moderne e complesse. L’azienda si concentra sul semplificare l’analisi dei dati e fornire informazioni azionabili in tempo reale, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza e sostenere l’innovazione nella gestione IT.

Cosa ti ha ispirato a lanciare NeuBird e come hai identificato la necessità di automazione delle operazioni IT guidata da intelligenza artificiale?

NeuBird è nata dalla crescente complessità degli stack IT aziendali e dalla carenza di professionisti IT qualificati. Gli strumenti tradizionali non stavano tenendo il passo, costringendo i team IT a spendere il 30% del loro budget per navigare fonti di dati isolate invece di guidare l’innovazione. Abbiamo visto un’opportunità per creare un ingegnere ITOps alimentato da intelligenza artificiale – Hawkeye – che potesse individuare istantaneamente i problemi IT, ridurre il tempo di risoluzione da giorni a minuti e consentire alle aziende di scalare le operazioni IT senza essere bloccate dalle limitazioni del lavoro.

Come NeuBird sta facendo da pioniere nell’ambito dei colleghi digitali alimentati da intelligenza artificiale e cosa distingue Hawkeye dagli strumenti di automazione IT tradizionali?

A differenza degli strumenti di automazione IT statici e basati su regole, il nostro collega digitale alimentato da intelligenza artificiale, Hawkeye, elabora dinamicamente grandi quantità di dati di telemetria e diagnostica istantaneamente i problemi. Elimina il bias degli strumenti di osservabilità pre-programmati attingendo informazioni da diverse fonti di dati aziendali, tra cui Slack, servizi cloud, database e applicazioni personalizzate, fornendo ai team IT una visione olistica e contestualizzata della loro infrastruttura.

Hawkeye non si limita a segnalare gli allarmi; collabora attivamente con gli ingegneri attraverso un’interfaccia conversazionale, diagnosticando le cause radice e proponendo soluzioni a problemi IT complessi. Ciò cambia fondamentalmente il modo in cui funzionano le operazioni IT, aiutandole a minimizzare il tempo di fermo e a rispondere agli incidenti IT con una velocità senza precedenti.

Le aziende spesso lottano con il sovraccarico di dati nelle operazioni IT. Come Hawkeye filtra attraverso grandi set di dati per fornire informazioni azionabili?

Gli strumenti IT tradizionali faticano a elaborare il flusso di dati di telemetria – log, metriche di sistema e indicatori di prestazioni cloud – portando a una stanchezza degli allarmi e a una lenta risoluzione degli incidenti.

Hawkeye taglia il rumore analizzando continuamente i dati in tempo reale e rilevando modelli che segnalano problemi di prestazioni o guasti. Complementa gli strumenti di osservabilità e monitoraggio esistenti andando oltre il monitoraggio passivo per intraprendere un’azione proattiva. Agendo come un ingegnere del tuo team, interpreta i dati di telemetria e di sistema dai tuoi strumenti attuali, immergendosi nei problemi e risolvendoli man mano che si verificano.

Fornisce informazioni azionabili chiare e concise in linguaggio naturale, riducendo i tempi di risposta da giorni a minuti.

L’approccio unico di Hawkeye sfrutta il potere dei modelli di linguaggio LLM per guidare l’analisi degli incidenti senza condividere mai i dati dei clienti con i modelli LLM, garantendo un approccio pensato e sicuro.

Sicurezza e fiducia sono preoccupazioni maggiori per l’adozione di intelligenza artificiale nelle operazioni IT. Come NeuBird sta affrontando queste sfide?

L’approccio unico di Hawkeye sfrutta il potere dei modelli di linguaggio LLM per guidare l’analisi degli incidenti senza condividere mai i dati dei clienti con i modelli LLM, garantendo un approccio pensato e sicuro.

Hawkeye opera all’interno del perimetro di sicurezza dell’azienda, utilizzando solo fonti di dati interne per generare informazioni – eliminando le allucinazioni che affliggono i sistemi basati su LLM generici. Assicura inoltre la trasparenza fornendo raccomandazioni tracciabili, in modo che i team IT mantengano il pieno controllo sulla presa di decisioni. Questo approccio lo rende un collega affidabile e sicuro piuttosto che una soluzione a scatola chiusa.

Come Hawkeye si integra con l’infrastruttura IT esistente e qual è il processo di onboarding per le aziende?

Hawkeye si integra senza problemi con gli ambienti IT aziendali connettendosi agli strumenti di osservabilità, monitoraggio e risposta agli incidenti esistenti, ad esempio AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) e PagerDuty. Funziona accanto ai team IT, DevOps e SRE senza richiedere modifiche significative all’infrastruttura.

Ecco come funziona:

• Distribuzione: Hawkeye viene distribuito all’interno del tuo ambiente, connettendosi agli strumenti e alle fonti di dati esistenti.
• Apprendimento e adattamento: Analizza gli incidenti storici e i dati di telemetria in tempo reale per comprendere le operazioni di sistema normali e identificare i modelli.
• Personalizzazione: La piattaforma si adatta ai flussi di lavoro specifici dell’azienda, adattando le risposte e le raccomandazioni alle esigenze operative.
• Collaborazione: Attraverso un’interfaccia basata su chat, i team ricevono diagnosi, soluzioni e risoluzioni automatizzate in tempo reale.

Questo processo di integrazione semplificato accelera la risoluzione degli incidenti, riduce il tempo medio di risoluzione (MTTR) e migliora l’affidabilità del sistema, consentendo alle aziende di scalare le operazioni IT in modo efficiente senza aggiungere personale.

Qual è il ruolo degli ingegneri umani accanto ai colleghi come Hawkeye? Come vedi evolversi questa collaborazione?

Hawkeye integra, piuttosto che sostituire, i professionisti IT umani. I team IT guidano ancora le decisioni strategiche, ma invece di risolvere manualmente ogni problema, lavorano accanto a Hawkeye per diagnosticare e risolvere i problemi più velocemente. Man mano che i colleghi di intelligenza artificiale diventano più avanzati, i professionisti IT si sposteranno verso attività a più alto valore – ottimizzazione delle architetture, miglioramento della sicurezza e accelerazione dell’adozione di nuove tecnologie.

Hawkeye afferma di ridurre il tempo medio di risoluzione (MTTR) del 90%. Puoi condividere esempi o casi di studio reali che dimostrano questo impatto?

Un rivenditore di generi alimentari nazionale ha integrato Hawkeye per gestire la crescente complessità della sua piattaforma di e-commerce. Il team SRE era sopraffatto da enormi quantità di dati di telemetria e indagini manuali lente, soprattutto durante i periodi di picco dello shopping.

Con Hawkeye come collega di intelligenza artificiale generativa, hanno visto:

• Riduzione del MTTR del 90% – Correlazione istantanea dei dati tra AWS CloudWatch, AWS MSK e PagerDuty.
• Analisi in tempo reale 24/7 – Eliminazione delle escalation dopo le ore di lavoro.
• Risoluzione automatizzata degli incidenti – Fix approvati autonomamente.

Durante il loro picco di shopping natalizio, Hawkeye ha ottimizzato la capacità, rilevato problemi precoci e apportato regolazioni di scala in tempo reale, garantendo quasi il 100% di uptime – un fattore di svolta per le loro operazioni IT.

Qual è la tua visione per l’evoluzione degli agenti di intelligenza artificiale da assistenti passivi a risolutori di problemi attivi nelle operazioni aziendali e quali sono le principali innovazioni che stanno guidando questo cambiamento?

L’intelligenza artificiale sta passando da un’osservabilità passiva a un problema attivo di risoluzione. Hawkeye già fornisce analisi della causa radice e risoluzioni, ma la prossima fase è la piena autonomia – dove l’intelligenza artificiale ottimizza proattivamente le operazioni IT e auto-guarisce l’infrastruttura in tempo reale. Questa evoluzione, guidata dalle innovazioni nei modelli di intelligenza artificiale generativa e decisionale cognitiva, ridefinirà le operazioni IT aziendali.

Dove vedi l’automazione aziendale guidata da intelligenza artificiale nei prossimi cinque anni e quali sono le principali sfide o innovazioni che prevedi lungo la strada?

L’intelligenza artificiale passerà dall’assistenza agli ingegneri a operazioni IT completamente autonome, prevedendo e risolvendo problemi prima che si verifichino. I flussi di lavoro di intelligenza artificiale multi-agente consentiranno una collaborazione senza soluzione di continuità tra IT, sicurezza e DevOps, rompendo i silos tra i dipartimenti. Le principali innovazioni includeranno infrastrutture auto-guarenti, collaborazione cross-funzionale guidata da intelligenza artificiale e una maggiore fiducia tra uomo e intelligenza artificiale, consentendo ai colleghi di intelligenza artificiale di assumere decisioni più complesse. Le principali sfide saranno garantire la trasparenza dell’intelligenza artificiale e adattare la forza lavoro per lavorare accanto all’intelligenza artificiale, bilanciando l’automazione con la supervisione umana.

Avendo guidato diverse startup al successo, quali consigli daresti agli imprenditori che stanno costruendo aziende guidate da intelligenza artificiale oggi?

Agli imprenditori consiglio di concentrarsi sul risolvere problemi reali e di alto valore piuttosto che inseguire l’ipotesi dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale deve essere costruita tenendo presente la fiducia aziendale, garantendo la trasparenza e il controllo per le aziende che la adottano. L’adattabilità è fondamentale – i sistemi di intelligenza artificiale devono evolversi con le esigenze aziendali invece di essere soluzioni rigide e universali. Piuttosto che sostituire l’esperienza umana, l’intelligenza artificiale dovrebbe essere posizionata come un collega che migliora la presa di decisioni e l’efficienza operativa. Infine, l’adozione di intelligenza artificiale aziendale richiede tempo, quindi le aziende che danno priorità alla scalabilità e all’impatto a lungo termine rispetto alle tendenze a breve termine emergeranno alla fine come leader nello spazio.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare NeuBird.