Kosmos pozyskuje 5 milionów dolarów, aby pomóc przedsiębiorstwom wyeliminować ukryty koszt dochodzeń incydentów IT

Startup z Chicago, Kosmos, pozyskał 5 milionów dolarów w ramach finansowania seed pod przewodnictwem Norwest, uruchamiając platformę operacyjnej inteligencji opartej na sztucznej inteligencji, zaprojektowanej w celu rozwiązania jednego z najbardziej uporczywych i kosztownych wyzwań w przedsiębiorstwach IT: czasu spędzonego na dochodzeniach.

Podczas gdy organizacje zainwestowały znaczne środki w narzędzia obserwacyjne, monitorowania i zarządzania usługami IT, zespoły wsparcia i inżynieryjne nadal spędzają niezliczone godziny na ręcznym śledzeniu przyczyn awarii i problemów wpływających na klientów w systemach rozproszonych. Kosmos ma na celu zmniejszenie tego, co nazywa “kosztami dochodzeń” – operacyjnym obciążeniem powstałym, gdy inżynierowie, liderzy wsparcia i zespoły reagowania na incydenty są zmuszeni do ręcznego połączenia informacji rozproszonych w systemach ticketowych, repozytoriach kodu, platformach wsparcia klienta i narzędziach obserwacyjnych.

Rosnący problem kosztów dochodzeń

W ciągu ostatniej dekady przedsiębiorstwa przyjęły rosnącą kolekcję narzędzi do monitorowania infrastruktury i zarządzania operacjami oprogramowania. Platformy takie jak Jira, ServiceNow , GitHub, Salesforce (CRM ), Datadog (DDOG ), Grafana i Splunk zapewniają cenne informacje na temat różnych części stosu technologicznego. Jednak gdy występują incydenty, krytyczne konteksty często pozostają rozproszone w tych systemach.

Wraz ze wzrostem złożoności nowoczesnych architektur oprogramowania, wyzwanie skorelowania informacji na różnych platformach nasiliło się. Zespoły mogą dysponować wszystkimi niezbędnymi danymi, ale znalezienie i połączenie ich w szybki sposób pozostaje trudne. W efekcie czas rozwiązania problemu wydłuża się, incydenty powtarzają się, a zasoby inżynieryjne są odwracane od rozwoju produktu i innowacji.

Dla wielu organizacji najbardziej doświadczeni inżynierowie stają się domyślnymi śledczymi, gdy pojawia się poważny problem klienta. Ci inżynierowie są często odwoływani od pracy strategicznej, aby odtworzyć chronologie, przejrzeć zmiany kodu, analizować bilety wsparcia i określić, co spowodowało incydent. Ukryty koszt tych dochodzeń sięga znacznie dalej niż sama awaria.

Podejście AI do operacyjnej inteligencji

Kosmos pozycjonuje się jako warstwa, która znajduje się na górze istniejących systemów przedsiębiorstw, zamiast ich zastępować. Platforma łączy dane z GitHub, Jira, Salesforce, ServiceNow, Datadog, Grafana, Splunk i innych narzędzi operacyjnych, tworząc zjednoczony widok incydentów i eskalacji klienta.

Zdaniem firmy, jej platforma automatycznie koreluje przypadki klientów, zmiany kodu, incydenty usług i sygnały infrastruktury, aby ujawnić prawdopodobne przyczyny. Zamiast polegać wyłącznie na autonomicznych decyzjach AI, Kosmos zatrudnia podejście “człowiek w pętli”, w którym korelacje generowane przez maszynę są przeglądane i walidowane przez użytkowników przed tym, jak stają się częścią bazy wiedzy platformy.

To tworzy ciągłą pętlę sprzężenia zwrotnego, która poprawia zdolność systemu do identyfikowania wzorców w czasie, utrzymując przejrzystość i zaufanie. Zamiast generować więcej alertów, celem jest dostarczenie zespołom kontekstu niezbędnego do zrozumienia, dlaczego problemy wystąpiły w pierwszej kolejności.

Zbudowane z doświadczenia

Założyciel i dyrektor generalny Sanjay Gidwani zbudował firmę wokół problemu, z którym spotkał się wielokrotnie podczas ponad dwóch dekad pracy w dostawie przedsiębiorstw i w ekosystemie Salesforce.

W trakcie swojej kariery Gidwani obserwował ten sam wzorzec: gdy pojawił się poważny problem klienta, organizacje mobilizowały swoich najbardziej doświadczonych personelu technicznego do dochodzenia. Jednak ci eksperci często spędzali dni na gromadzeniu informacji z rozłączonych systemów, zanim dotarli do przyczyny.

To doświadczenie ukształtowało podstawową tezę Kosmosu: jeden z największych operacyjnych nieefektywności w przedsiębiorstwach IT występuje przed rozpoczęciem naprawy. Jeśli organizacje mogą zidentyfikować źródło problemu szybciej, mogą rozwiązać incydenty szybciej i zmniejszyć prawdopodobieństwo powtarzania się podobnych problemów.

Spójrzmy w przyszłość

Uruchomienie Kosmos odzwierciedla szerszy trend występujący w technologii przedsiębiorstw. Wraz z tym, jak organizacje przyjmują coraz bardziej złożone środowiska chmurowe, architektury mikrousług i aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, operacyjne dane nadal rosną, pozostając rozproszone w dziesiątkach platform.

Następne pokolenie narzędzi operacyjnej inteligencji ma na celu pomostowanie tych luk, automatycznie łącząc sygnały, identyfikując wzorce i zachowując wiedzę instytucjonalną, która w przeciwnym razie pozostawałaby zamknięta w poszczególnych zespołach. Poza szybszym rozwiązaniem incydentów, te systemy mogą pomóc organizacjom zmniejszyć inżynieryjne trudności, zapobiec powtarzającym się problemom i pozwolić talentom technicznym na więcej czasu na budowanie produktów, zamiast dochodzenia do awarii.

Wraz ze wzrostem złożoności środowisk przedsiębiorstw, zdolność do przekształcenia rozproszonych operacyjnych danych w działającą inteligencję może stać się równie ważna, jak monitorowanie samych systemów. Kosmos stawia na to, że zmniejszenie kosztów dochodzeń będzie kluczową częścią tej przyszłości.