Tarun Raisoni, CEO og medgrunnlegger av Gruve Inc – Intervju-serie

Tarun Raisoni er CEO og medgrunnlegger av Gruve Inc., et selskap som spesialiserer seg på tjenester og programvareutvikling innen AI, maskinlæring og data.

Tidligere var han medgrunnlegger og leder av Rahi Systems fra 2012 til det ble kjøpt av Wesco, hvor han senere var SVP for Data Center Solutions. Under hans ledelse vokste Rahi til over 500 millioner dollar i årlig omsetning uten ekstern finansiering. Raisoni ble flere ganger kåret til en av de 100 beste CEO-ene av Comparably.

Med over to tiårs erfaring i datacenter-industrien, har han introdusert nye teknologier innen infrastruktur, nettverk og sikkerhet. Han er også en aktiv seed-investor, og støtter tidlige start-ups med finansiering, strategisk veiledning og tilgang til et globalt nettverk.

Gruve er en bedrifts AI-tjenesteplattform som hjelper bedrifter å gå fra AI-eksperimenter til fullskala utrulling. Deres femtrinns rammeverk dekker strategi, data-beredskap, modellutvikling, sikkerhet og styring. Ved å bruke AI-agenter til å automatisere oppgaver som CRM-migrering og sikkerhetsovervåking, strømlinjeformer Gruve drift og integrerer direkte i kundesystemer for å levere skalerbare, ingeniør-drevne løsninger med programvare-nivå effektivitet.

Etter å ha ledet flere vellykkede bedrifter, inkludert Rahi Systems, hva motiverte deg til å starte Gruve.ai? Hva var de spesifikke utfordringene i bedrifts AI som du så, og som overbeviste deg om at det var riktig tid å bygge igjen?

Etter Rahi Systems og andre bedrifter, tok jeg et skritt tilbake for å studere AI, bærekraft og bedriftssystemer ved Stanford. Det jeg så, var et gjentakende mønster: bedrifter investerte tungt i AI-strategier, men gjennomføringen sviktet. Alle ønsket å “gjøre AI”, men få kunne få det i produksjon på en meningsfull måte. Verktøyene var umodne, integrering var dyrt, og de fleste innsatsene stoppet i pilot-helvete. Det ble klart at bedrifter ikke trengte flere veikart eller strategidekning; de trengte en partner som kunne rulle opp ermene, integrere med interne team og levere reelle resultater. Gruve ble født for å løse for denne mangelen: “hvordan” av bedrifts AI.

De fleste bedrifts AI-prosjekter sliter med å nå produksjon. Hva er de viktigste grunnene bak denne utbredte fiaskoen, og hvordan hjelper Gruve organisasjoner å overvinne disse utfordringene?

Det kommer ned til tre kjerne-utfordringer: dårlig data-hygiene, frakoblet infrastruktur og manglende ansvarlig gjennomføring. Bedrifter har ofte ikke data som er klare for AI, vet ikke hvordan de skal skalerer det trygt, og har ikke en partner som kan hjelpe dem å gå hele veien. Gruves femtrinns rammeverk løser alle disse problemene, fra data-beredskap til styring, og vår integrerte modell sikrer at vi bygger sammen med kunden, ikke bare håndterer en spesifikasjon og går vår vei. Vi får ikke betalt med mindre vi leverer innvirkning, og den tilknytningen endrer alt.

Mange bedrifter finner seg selv fast i ‘pilot-helvete.’ Hvordan snur Gruve skriptet og hjelper selskaper å gå fra eksperimenter til gjennomføring?

Vi snur skriptet ved å designe for ROI fra dag én. Hver engasjement starter med en godt definert brukstilfelle og forhåndsbygde AI-agenter som leverer umiddelbar verdi, enten det er å automatisere fakturabehandling, påmelding av ansatte eller forbedre sikkerhet. Deretter skalerer vi iterativt basert på hva som fungerer. Fordi vi integrerer ingeniører direkte i bedriftsteam, er vi ikke bare rådgivere, men bygger, deployer og opererer AI i virkelige miljøer. Det er hvordan vi flytter bedrifter fra ideer til resultater på uker, ikke kvartaler.

Gruve tar en hånd-til-hånd-tilpakning ved å integrere direkte med bedriftsteam. Hvorfor tror du at denne gjennomføring-først-modellen er mer effektiv enn tradisjonell rådgivning eller programvare-levering?

Vi har funnet at de beste resultater kommer fra å arbeide side om side med bedriftsteam. Ved å integrere direkte, kan våre ingeniører navigere i den virkelige kompleksiteten av bedriftssystemer, enten det er å håndtere infrastruktur, finjustere modeller eller integrere AI i eksisterende arbeidsflyter. Denne tilnærmingen hjelper å sikre kvalitet, sikkerhet og skalerbarhet, fordi vi er der hele livssyklusen til prosjektet, ikke bare i planleggingsfasen. Det er en modell bygget på ansvar, og det er hva som gjør at vi kan gå fra strategi til gjennomføring effektivt.

Hva er de viktigste elementene i Gruves femtrinns leveringsramme, og hvorfor er hver fase – fra data-beredskap til styring – kritisk for vellykket AI-gjennomføring?

Vår femtrinns rammeverk inkluderer:

1. AI-strategi og workshop: Alignere interessenter, identifisere muligheter og sette en veikart for implementering.
2. Data-beredskap: Vurdere og forberede bedriftsdatakilder til å støtte effektiv AI-bruk.
3. AI-arkitektur og integrasjon: Designe skalerbar infrastruktur og integrere med eksisterende systemer og leverandør-økosystemer.
4. AI-modellutvikling og finjustering: Bygge og optimere modeller for å maksimere innvirkning på bedriftens prioriteringer.
5. Sikkerhet, overholdelse og styring: Sikre at utrullinger er bedrifts-klare, og møter kravene til HIPAA, GDPR, SOX og FISMA fra dag én.

Hver fase løser en hyppig punkt for feil. Uten data, er modellene blinde. Uten infrastruktur, kan de ikke skaleres. Uten styring, kan de ikke stole eller auditeres. Suksess betyr å behandle AI som et fullstendig system, ikke et enkelt eksperiment.

Fra beregning og nettverk til AI-modell utrulling, tilbyr Gruve fullstendige infrastruktur-tjenester. Hvordan sikrer du skalerbarhet, ytelse og sikkerhet på tvers av dette diverse tekniske landskapet?

Vi bygde Gruve med skala i tankene. Vårt team har tiårs erfaring med å håndtere komplekse globale infrastrukturer, og vi bringer denne rigor til hver AI-utrulling. Fra å optimere beregning på Cisco Nexus og ACI, til å implementere containeriserte AI-miljøer på Kubernetes, til å sikre null-tillit-arkitekturer, er vår tilnærming både modulær og sikker. Hver utrulling er ytelses-testet, sikkerhets-forsterket og klar til å skaleres på tvers av hybride miljøer.

Hvordan integrerer Gruves AI-infrastruktur med legacy-systemer og moderne plattformer som Cisco, Snowflake og Databricks for å skape en sammenhengende bedriftserfaring?

Gruve ble bygget med virkeligheten av moderne bedriftskompleksitet i tankene. De fleste selskaper kan ikke engage seg i å fjernet og bygge om kjerne-systemer, så i stedet for å tvinge endring, fokuserer vi på integrasjon. Våre ingeniørteam spesialiserer seg på å brobygge legacy-infrastruktur med moderne plattformer som Cisco, Snowflake og Databricks. Vi har utviklet forhåndsbygde koblinger og automatiserings-rammeverk som tillater AI-agenter å operere innen eksisterende CRMs, ERPs og datapiper. Denne tilnærmingen hjelper team å flytte raskere uten å forstyrre hva som allerede fungerer.

Hva rolle spiller AI-agenter, co-piloter og LLM-drevne assistenter i Gruves tilbud, og hvordan brukes de i virkelige bedrifts-arbeidsflyter i dag?

AI-agenter er en kjerne-del av Gruves tilbud. Vi har bygget 35+ domene-spesifikke agenter som kobler direkte inn i bedriftssystemer, håndterer oppgaver som forsikringsverifisering, passord-tilbakestilling, kontrakt-parsing og ansatt-påmelding. Disse er ikke generiske chatbots. De er finjustert, integrert og styrt for virkelige brukstilfeller. Vi støtter også finjustering, RAG-piper og kontinuerlig overvåking for å sikre at agentene forblir relevante og sikre over tid.

Du har kalt Gruve “hvordan”-laget av bedrifts AI. Kan du forklare dette, og hvordan ser du din rolle utvikle seg når AI-antagelse modnes på tvers av industrier?

Alle snakker om “hva”-delen av AI, men få løser for “hvordan”-delen. Gruve er det manglende laget: den hånd-til-hånd-partneren som gjør AI til å fungere i virkelige forretnings-miljøer. Når AI-antagelse modnes, vil vi bli standard-eksekverings-laget for bedrifter – integrere med team, håndtere infrastruktur, deployere agenter og sikre styring. Det er ikke flashy, men det er essensielt, og det er der vi trives.

Som både operatør og investor, hvordan har din erfaring med å finansiere og veilede andre start-ups påvirket din ledelse i Gruve?

Jeg har nydt muligheten til å hjelpe andre entreprenører å nå deres potensiale og utvikle nye, innovative produkter og applikasjoner i mange år, og det har gitt meg perspektiv på mine egne selskaper og mine egne lærdommer kan hjelpe andre. Mentorering er en privilegium og jeg streber etter å gi solid råd og perspektiv til start-ups store og små på hvordan de kan etablere sin forretningsverdi og navigere komplekse vekst-utfordringer.

Ser fremover, hva er din langsiktige visjon for Gruve? Ser du det som et grunnleggende lag for bedrifts AI – lignende hvordan AWS ble for sky-infrastruktur?

AI er et enormt marked, og tjenestene vi tilbyr i dag vil fortsette å utvikle seg når bedrifter møter økende kompleksitet i agent-tilkobling, multi-modalitet og AI-styring. Like som AWS ga fleksibilitet til kunder som trengte å vokse gjennom sky-tjenester, tror Gruve at vår fleksible resultat-baserte tilnærming til tjenester vil hjelpe bedrifter å vokse sine AI-egenskaper og forbedre tjenestene de tilbyr til sine egne kunder. Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke Gruve.