Sri Iyer, CTO en mede-oprichter van Kovr.ai – Interviewreeks

Sri Iyer, CTO en mede-oprichter van Kovr.ai, is een ervaren technologie-leider met uitgebreide ervaring in het stimuleren van innovatie in kunstmatige intelligentie, data-analyse, quantum computing en automatisering. Voordat hij Kovr.ai oprichtte, bekleedde hij senior functies bij Amazon (AMZN ), Guidehouse, PwC en Raytheon, waar hij teams leidde die next-generation-oplossingen ontwikkelden voor zowel de publieke als private sector. Met meer dan een decennium ervaring in opkomende technologieën en talloze industrie-certificaten, heeft Iyer een reputatie opgebouwd voor het helpen van organisaties bij het benutten van disruptieve tools om complexe bedrijfs- en beveiligingsuitdagingen op te lossen.

Kovr.ai herdefinieert cybercompliance via een AI-native platform dat is ontworpen voor cloud- en hybride omgevingen. Het bedrijf automatiseert complexe regelgevingskaders, zoals FedRAMP en CMMC, met behulp van real-time, code-gedreven intelligentie, waardoor ondernemingen in slechts 15 minuten een autorisatie tot opereren (ATO) kunnen verkrijgen. Door traditionele manuele consulting en inflexibele compliance-tools te vervangen, biedt Kovr.ai een schaalbare, adaptieve benadering van risicobeheer, waardoor hoog gereguleerde organisaties veilig, compliant en klaar blijven voor voortdurende verandering.

Voordat u Kovr.ai mede-oprichtte, had u leiderschapsrollen bij AWS, PwC en verschillende startups met een focus op de federale overheid. Welke persoonlijke of professionele ervaringen leidden ertoe dat u besefte dat er een betere manier was om federale IT-compliance aan te pakken – en uiteindelijk Kovr.ai te lanceren?

Ik heb federale IT-compliance-uitdagingen van beide kanten meegemaakt – eerst als systeemeigenaar die grote platforms bouwde voor het ministerie van Defensie, en later als leider van cloud- en AI-initiatieven bij AWS. In een geval nam een systeem dat ik hielp bouwen jaren in beslag om te ontwikkelen, om vervolgens nog langer in compliance te worden gehouden. Die frustratie was een keerpunt.

Bij AWS leidde ik teams die diensten ondersteunden die via FedRAMP en soortgelijke compliance-processen gingen. Ondanks de uitgebreide middelen van Amazon, kan het verkrijgen van dienstautoriteit in nieuwe regio’s nog steeds drie jaar duren. Zelfs op die schaal waren de beste interne oplossingen in wezen verheerlijkte spreadsheets – tools zoals Quip of Google Docs – om het proces te volgen en te beheren. De inefficiëntie was verbluffend, en ik zag met eigen ogen dat de meeste agentschappen met hetzelfde probleem werden geconfronteerd.

Jarenlang geloofde ik dat er een betere manier moest zijn, maar de complexiteit van het in kaart brengen van duizenden controles over codebases en documentatie maakte echte automatisering onbereikbaar. Dat veranderde toen ik het AI/ML-oplossingsarchitectuurteam bij AWS leidde. Het zien van hoe generatieve AI handmatige workflows kon transformeren, was openbaring. Plotseling leek wat onmogelijk leek – het verlichten van de compliance-werklast in plaats van deze alleen maar te verplaatsen naar een ander instrument – haalbaar.

Na enige experimenten en R&D, realiseerden mijn nu mede-oprichter en ik dat we een platform konden bouwen dat niet alleen compliance bijhield, maar deze ook echt versnelde. Die inzicht was de oorsprong van Kovr.ai, een manier om AI te gebruiken om de last van federale IT-compliance te verlichten.

Veel technologie-startups worstelen met de complexiteit, kosten en het tempo van federale compliance-eisen. Wat waren enkele van de grootste obstakels die u in het begin tegenkwam – en hoe navigeerde Kovr.ai deze uitdagingen succesvol om een levensvatbare oplossing te bouwen?

Kovr.ai stuitte op verschillende grote obstakels in de beginfase van het aanpakken van federale compliance voor technologie-startups, waaronder:

• Complexiteit en handmatige processen: Startups vonden federale compliance vaak overweldigend vanwege het grote aantal controles (bijv. NIST 800-53 heeft meer dan 1200 controles) en de handmatige, spreadsheet-gedreven processen die gewoonlijk werden gebruikt. Dit maakte compliance langzaam, foutgevoelig en resource-intensief.
• Langzame feedback en iteratie: Traditionele compliance-processen vereisten lange cycli van heen en weer tussen teams en consultants, waardoor de voortgang werd vertraagd en het voor startups moeilijk werd om te weten waar ze stonden of wat ze moesten repareren.
• Hoge kosten en resource-last: Startups, met beperkte tijd en geld, worstelden om compliance prioriteit te geven boven hun kernproductroadmap, en vertraagden vaak overheidsopdrachten voor jaren.

We overwonnen deze obstakels door automatisering, flexibele invoer, snelle iteratie en diepe workflow-integratie te gebruiken om compliance toegankelijker te maken voor startups. Het platform scant automatisch documentatie, code en cloud-omgevingen om deze in kaart te brengen naar compliance-controles en biedt directe gap-analyses. Het ondersteunt artefacten in elk formaat, waardoor de toegang tot de markt wordt vergemakkelijkt, en legt de nadruk op snelle gebruikersfeedback om ervoor te zorgen dat de compliance-relevant is voor de praktijk. Door compliance-controles rechtstreeks in ontwikkelingspijplijnen in te bedden, helpt Kovr.ai teams bij het integreren van compliance zonder grote verstoringen.

Hoe heeft de verschuiving naar machine-leesbare compliance-formats zoals OSCAL [Open Security Controls Assessment Language] de manier veranderd waarop zowel leveranciers als agentschappen benaderen van beveiliging?

OSCAL heeft het potentieel om compliance meer geautomatiseerd en efficiënt te maken, maar de impact is momenteel beperkt door het tempo van adoptie onder zowel leveranciers als agentschappen. Naarmate meer partijen OSCAL gebruiken, zullen de voordelen van automatisering en standaardisatie in compliance-processen naar verwachting toenemen. Kovr.ai is native gebouwd op OSCAL, waardoor het compliance-informatie in dit formaat kan verzenden en verwerken, maar bredere voordelen zullen alleen worden gerealiseerd als meer stakeholders OSCAL-gebaseerde workflows adopteren.

U beschrijft Kovr.ai als een “compliance-co-piloot”. Loop ons door wat dat in de praktijk betekent – van documentatie tot audit-klaarheid. Wat gebeurt er achter de schermen dat dit proces sneller of gemakkelijker maakt?

Achter de schermen gebruikt Kovr.ai AI en automatisering om handmatig werk te elimineren, directe feedback te bieden en compliance-documentatie up-to-date te houden, waardoor het hele proces, van documentatie tot audit-klaarheid, veel sneller en gemakkelijker wordt voor gebruikers.

Gebruikers kunnen alle compliance-artefacten die ze al hebben, in elk formaat – documenten, code, cloud-omgevingsgegevens, architectuurdiagrammen, enz. – invoeren. Vervolgens scant Kovr.ai automatisch elke regel van elke document, codebase en omgeving, en brengt alle informatie in kaart naar relevante beveiligingscontroles, zoals die in NIST 800-53. Dit gebeurt met behulp van AI-modellen die een uitgebreide kennisgraaf van de compliance-landschap van de gebruiker bouwen.

Vervolgens evalueert ons systeem elke controle, identificeert gaten en genereert actievere aanbevelingen voor herstel. Gebruikers kunnen deze gaten aanpakken door hun omgeving of documentatie bij te werken en opnieuw te uploaden naar Kovr.ai, dat dan directe feedback biedt over of de problemen zijn opgelost. Het goede nieuws is dat dit proces zo vaak kan worden herhaald als nodig is, waardoor gebruikers hun compliance-houding iteratief kunnen verbeteren met snelle, geautomatiseerde feedback, waardoor de traditionele vertragingen tussen teams en consultants worden geëlimineerd.

Kovr.ai kan ook alle vereiste compliance-documentatie genereren, inclusief overheidsformulieren, zoals FedRAMP SSP’s, met behulp van de informatie in de kennisgraaf.

Ten slotte houdt het platform alle compliance-informatie up-to-date en kan deze voor auditors verpakken. Steeds vaker kunnen auditors zelfs rechtstreeks toegang krijgen tot Kovr.ai om compliance-gegevens te controleren en te doorzoeken, waardoor het auditproces wordt gestroomlijnd.

Startups worden vaak geconfronteerd met een moeilijke keuze: snel bewegen en dingen breken, of vertragen om compliance te bereiken. Hoe benaderde u deze keuze bij het bouwen van Kovr.ai – en wat is uw advies aan andere innovators die proberen om op te schalen naar gereguleerde markten?

Kovr.ai is gebouwd met compliance en beveiliging in gedachten vanaf het begin, met functies zoals luchtgeïsoleerde systemen, sterke authenticatie en encryptie om gereguleerde omgevingen te ondersteunen. We hebben ook geautomatiseerde compliance-controles rechtstreeks in onze DevOps-pijplijn geïntegreerd, waardoor vroegtijdige probleemdetectie mogelijk werd en langdurige beoordelingen werden vermeden, en hebben ons gefocust op snelle prototyping en integratie op basis van gebruikersfeedback, waardoor het product aan gebruikersbehoeften voldeed en compliant bleef. Automatisering verder verlaagde de handmatige overhead, waardoor snelle en veilige ontwikkeling op grote schaal mogelijk werd.

Voor innovators is het cruciaal om compliance en beveiliging vanaf het begin in hun product te integreren, vooral voor gereguleerde markten. Integreer geautomatiseerde compliance-controles in uw DevOps-pijplijn om problemen vroeg te detecteren en breng menselijke compliance-experts naar binnen wanneer nodig. Hoewel compliance de ontwikkeling van functies kan vertragen, bespaart het uiteindelijk tijd door dure herwerking te vermijden.

U hebt gesproken over de noodzaak om federale inkoop te moderniseren. Welke delen van het huidige systeem voelen het meest verouderd – en welke praktische veranderingen zouden het voor startende bedrijven gemakkelijker maken om te concurreren?

Het federale inkoop-systeem voelt vaak verouderd, met langzame acquisitie-cycli, financiering die operaties prioriteit geeft boven innovatie, en complexe aankoopmechanismen die het voor startups moeilijk maken om door te breken. Om startende bedrijven te ondersteunen, zijn praktische hervormingen het toewijzen van meer flexibele, innovatie-georiënteerde financiering, het verlagen van acquisitie-drempels voor snellere, kleinere aankopen, het uitbreiden van toegang tot inkoopvoertuigen zoals DOD’s Tradewinds, en het creëren van gestroomlijnde, “app-store”-achtige platforms om het voor agentschappen gemakkelijker te maken om nieuwe technologieën te ontdekken en te kopen.

Als we terugkijken, welke fundamentele beslissingen – rond architectuur, go-to-market-strategie of werving – bleken het belangrijkst om Kovr.ai te brengen waar het nu is?

De meest belangrijke fundamentele beslissingen voor Kovr.ai waren snelle prototyping en iteratie, een gebruikersgedreven productvisie, flexibele productiestrategieën, het opbouwen van een feedback-gemeenschap, en het behouden van een sterke focus op klantbehoeften. Deze keuzes stelden ons in staat om een oplossing te bouwen die de uitdagingen van federale compliance daadwerkelijk aanpakte.

Als CTO, hoe slaat u de balans tussen snelle innovatie en het behouden van luchtdichte compliance? Zijn er enkele kaders of interne praktijken die u heeft aangenomen om beide prioriteiten op het spoor te houden?

Ik balans tussen innovatie en compliance door compliance in elke fase van de ontwikkeling te integreren, automatisering te gebruiken, flexibele productie-omgevingen te behouden, en nauw verbonden te blijven met gebruikersbehoeften en expertbegeleiding. Deze praktijken garanderen dat beide prioriteiten – snelle innovatie en luchtdichte compliance – consistent worden nagestreefd.

Als we vooruitkijken, waar ziet u Kovr.ai zich uitbreiden – ofwel naar staats- en lokale overheden, andere gereguleerde industrieën zoals financiën en energie, of zelfs internationale markten?

Het team zal de Kovr.ai-technologie voor continue en geautomatiseerde compliance-beheer blijven ontwikkelen, en zich uitbreiden in verschillende richtingen buiten de huidige focus op federale overheid-compliance. Dit omvat uitbreiding naar staats- en lokale overheden, andere gereguleerde industrieën zoals financiën, energie en gezondheidszorg, en internationale markten. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Kovr.ai.