Tarun Raisoni, CEO e Co-Fondatore di Gruve Inc – Serie di Interviste

Tarun Raisoni è il CEO e Co-Fondatore di Gruve Inc., un’azienda specializzata in servizi e sviluppo software nel settore dell’intelligenza artificiale, del machine learning e dei dati.

In precedenza, ha co-fondato e diretto Rahi Systems dal 2012 fino all’acquisto da parte di Wesco, dove in seguito ha ricoperto il ruolo di SVP di Data Center Solutions. Sotto la sua guida, Rahi è cresciuta a oltre 500 milioni di dollari di entrate annuali senza finanziamenti esterni. Raisoni è stato riconosciuto più volte da Comparably come uno dei 100 migliori CEO.

Con oltre due decenni di esperienza nel settore dei data center, ha introdotto tecnologie emergenti in infrastrutture, networking e sicurezza. È anche un investitore attivo nella fase di seed, supportando le startup iniziali con finanziamenti, orientamento strategico e accesso a una rete globale.

Gruve è una piattaforma di servizi di intelligenza artificiale per aziende che aiuta le imprese a passare dall’esperimentazione all’implementazione su larga scala. Il suo framework a cinque fasi copre strategia, preparazione dei dati, sviluppo del modello, sicurezza e governance. Utilizzando agenti di intelligenza artificiale per automatizzare attività come la migrazione del CRM e il monitoraggio della sicurezza, Gruve semplifica le operazioni e si integra direttamente con i sistemi dei clienti per offrire soluzioni ingegneristiche con efficienza a livello di software.

Dopo aver guidato molte imprese di successo, tra cui Rahi Systems, cosa ti ha motivato a fondare Gruve.ai? Quali sono le sfide specifiche nell’intelligenza artificiale aziendale che hai visto e che ti hanno convinto che era il momento giusto per costruire di nuovo?

Dopo Rahi Systems e altre imprese, mi sono preso un passo indietro per studiare l’intelligenza artificiale, la sostenibilità e i sistemi aziendali a Stanford. Ciò che ho visto è stato un modello ripetuto: le imprese stavano investendo molto in strategie di intelligenza artificiale, ma l’esecuzione stava fallendo. Tutti volevano “fare” intelligenza artificiale, ma pochi potevano metterla in produzione in modo significativo. Gli strumenti erano immaturi, l’integrazione era costosa e la maggior parte degli sforzi si fermava nella fase di prova. È diventato chiaro che le aziende non avevano bisogno di altre mappe stradali o deck di strategia; avevano bisogno di un partner che potesse arrotolarsi le maniche, integrarsi con i team interni e offrire risultati reali. Gruve è nata per risolvere quel pezzo mancante: il “come” dell’intelligenza artificiale aziendale.

La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale aziendale lotta per raggiungere la produzione. Quali sono le ragioni principali dietro questo fallimento diffuso e come Gruve aiuta le organizzazioni a superare queste sfide?

Si tratta di tre blocchi fondamentali: scarsa igiene dei dati, infrastrutture disconnesse e mancanza di esecuzione responsabile. Le imprese spesso non hanno dati pronti per l’intelligenza artificiale, non sanno come scalarla in modo sicuro e non hanno un partner per aiutarle a raggiungere l’obiettivo. Il framework a cinque fasi di Gruve affronta tutto ciò, dalla preparazione dei dati alla governance, e il nostro modello integrato ci consente di costruire insieme al cliente, non di consegnare solo una specifica e andare via. Non ci pagano se non conseguiamo un impatto e questo allineamento cambia tutto.

Molte imprese si ritrovano bloccate nel “limbo dei progetti pilota”. Come Gruve sta cambiando le cose e aiutando le aziende a passare dall’esperimentazione all’esecuzione?

Cambiamo le cose progettando il ROI fin dal primo giorno. Ogni coinvolgimento inizia con un caso d’uso ben definito e agenti di intelligenza artificiale preconfigurati che offrono valore immediato, che si tratti di automatizzare l’elaborazione delle fatture, di onboarding dei dipendenti o di migliorare la sicurezza informatica. Da lì, scaliamo in modo iterativo in base a ciò che funziona. Poiché i nostri ingegneri si integrano direttamente con i team aziendali, non stiamo solo consigliando, stiamo costruendo, distribuendo e mettendo in opera l’intelligenza artificiale in ambienti reali. È così che spostiamo le aziende dalle idee ai risultati in settimane, non in trimestri.

Gruve adotta un approccio pratico integrandosi direttamente con i team aziendali. Perché credi che questo modello di esecuzione sia più efficace del tradizionale consulenza o fornitura di software?

Abbiamo scoperto che i migliori risultati derivano dal lavorare a fianco a fianco con i team aziendali. Integrando direttamente, i nostri ingegneri possono navigare la complessità reale dei sistemi aziendali, che si tratti di gestire l’infrastruttura, regolare i modelli o integrare l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro esistenti. Questo approccio aiuta a garantire la qualità, la sicurezza e la scalabilità perché siamo presenti per l’intero ciclo di vita del progetto, non solo nella fase di pianificazione. È un modello basato sulla responsabilità e questo ci consente di passare dalla strategia all’esecuzione in modo efficace.

Quali sono gli elementi chiave del framework di consegna a cinque fasi di Gruve e perché ogni fase – dalla preparazione dei dati alla governance – è critica per l’implementazione di successo dell’intelligenza artificiale?

Il nostro framework a cinque fasi include:

1. Strategia e workshop di intelligenza artificiale: Allineare gli stakeholder, identificare le opportunità e definire una roadmap per l’implementazione.
2. Preparazione dei dati: Valutare e preparare le fonti di dati aziendali per supportare l’uso efficace dell’intelligenza artificiale.
3. Architettura e integrazione dell’intelligenza artificiale: Progettare un’infrastruttura scalabile e integrarla con i sistemi e gli ecosistemi di vendor esistenti.
4. Sviluppo e ottimizzazione del modello di intelligenza artificiale: Costruire e ottimizzare i modelli per massimizzare l’impatto sulle priorità aziendali.
5. Sicurezza, conformità e governance: Garantire che i dispiegamenti siano di livello aziendale, rispettando i requisiti HIPAA, GDPR, SOX e FISMA fin dal primo giorno.

Ogni fase affronta un punto di fallimento frequente. Senza dati, i modelli sono ciechi. Senza infrastrutture, non possono scalare. Senza governance, non si può fidarsi o revisionarli. Il successo significa trattare l’intelligenza artificiale come un sistema full-stack, non come un esperimento isolato.

Dal calcolo e networking alla distribuzione dei modelli di intelligenza artificiale, Gruve fornisce servizi di infrastruttura full-stack. Come garantisci la scalabilità, le prestazioni e la sicurezza in questo panorama tecnico diversificato?

Abbiamo costruito Gruve con la scalabilità in mente. Il nostro team ha decenni di esperienza nella gestione di infrastrutture globali complesse e portiamo quella rigorosità in ogni distribuzione di intelligenza artificiale. Dall’ottimizzazione del calcolo su Cisco Nexus e ACI, all’implementazione di ambienti di intelligenza artificiale containerizzati su Kubernetes, alla garanzia di architetture di zero-trust, il nostro approccio è sia modulare che sicuro. Ogni distribuzione è testata per le prestazioni, rinforzata per la sicurezza e pronta a scalare in ambienti ibridi.

Come l’infrastruttura di intelligenza artificiale di Gruve si integra con i sistemi legacy e le piattaforme moderne come Cisco, Snowflake e Databricks per creare un’esperienza aziendale senza soluzione di continuità?

Gruve è stata costruita con la realtà della complessità aziendale moderna in mente. La maggior parte delle aziende non può permettersi di rimuovere e ricostruire i sistemi core, quindi invece di forzare il cambiamento, ci concentriamo sull’integrazione. I nostri team di ingegneri si specializzano nel collegare l’infrastruttura legacy con piattaforme moderne come Cisco, Snowflake e Databricks. Abbiamo sviluppato connettori preconfigurati e framework di automazione che consentono agli agenti di intelligenza artificiale di operare all’interno dei CRM, ERP e pipeline di dati esistenti. Questo approccio aiuta i team a muoversi più velocemente senza disturbare ciò che già funziona.

Qual è il ruolo degli agenti di intelligenza artificiale, dei co-piloti e degli assistenti alimentati da LLM nei servizi di Gruve e come vengono applicati nei flussi di lavoro aziendali reali?

Gli agenti di intelligenza artificiale sono una parte fondamentale dell’offerta di Gruve. Abbiamo costruito oltre 35 agenti specifici del dominio che si integrano direttamente con i sistemi aziendali, gestendo attività come la verifica delle assicurazioni, il reset delle password, l’analisi dei contratti e l’onboarding dei dipendenti. Questi non sono chatbot generici. Sono sintonizzati, integrati e governati per casi d’uso reali. Sosteniamo anche la fine-tuning, le pipeline RAG e il monitoraggio continuo per garantire che gli agenti rimangano rilevanti e sicuri nel tempo.

Hai definito Gruve come il “come” dell’intelligenza artificiale aziendale. Puoi elaborare su questo e su come vedi il tuo ruolo evolversi man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale matura attraverso i settori?

Tutti parlano del “cosa” dell’intelligenza artificiale, ma pochi stanno risolvendo il “come”. Gruve è quel livello mancante: il partner che mette in pratica l’intelligenza artificiale in ambienti aziendali reali. Man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale matura, diventeremo il livello di esecuzione predefinito per l’azienda – integrandoci con i team, gestendo l’infrastruttura, distribuendo gli agenti e garantendo la governance. Non è sfarzoso, ma è essenziale e questo è dove ci distinguiamo.

Come operatore e investitore, come la tua esperienza nel finanziare e mentorare altre startup ha plasmato la tua leadership in Gruve?

Ho avuto il piacere di aiutare altri imprenditori a raggiungere il loro potenziale e sviluppare nuovi prodotti e applicazioni innovative per molti anni e questo mi ha dato prospettiva sulle mie aziende e sui miei stessi insegnamenti. La mentorship è un privilegio e mi sforzo di fornire consigli solidi e prospettive a startup di tutte le dimensioni su come stabilire il valore aziendale e navigare le sfide di crescita complesse.

Guardando avanti, qual è la tua visione a lungo termine per Gruve? Vedi Gruve come un livello fondamentale per l’intelligenza artificiale aziendale – simile a come AWS è diventata per l’infrastruttura cloud?

L’intelligenza artificiale è un mercato enorme e i servizi che offriamo oggi continueranno a evolversi man mano che le aziende saranno sempre più confrontate con la crescente complessità della connettività degli agenti, della multimodalità e della governance dell’intelligenza artificiale. Proprio come AWS ha offerto flessibilità ai customers who needed to grow through cloud services, Gruve believes our flexible outcome-based approach on services will help enterprises grow their AI capabilities and greatly improve the services they offer to their own customers. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Gruve.