InsightFinder atrage 15 milioane de dolari în seria B, condusă de Yu Galaxy, pentru a aborda fiabilitatea IA în producție

InsightFinder a strâns 15 milioane de dolari în finanțarea Seriei B condusă de Yu Galaxy, ajungând la un total de 35 de milioane de dolari. Această finanțare vine într-un moment în care compania raportează o creștere accelerată a tracțiunii la nivelul întreprinderilor, inclusiv contracte de un milion de dolari cu organizații din Fortune 50, și reflectă o cerere tot mai mare pentru infrastructura care poate face sistemele de inteligență artificială fiabile odată cu implementarea în medii reale.

Trecerea de la performanța IA la fiabilitatea IA

Pe măsură ce întreprinderile mută sistemele de inteligență artificială din medii controlate în producție, un model constant apare: sistemele care funcționează bine în testare adesea se defectează în condiții reale. Problema nu este capacitatea modelului, ci contextul. Cele mai multe sisteme de inteligență artificială lipsesc o înțelegere profundă a mediilor de afaceri specifice în care operează.

InsightFinder se concentrează pe închiderea acestei lacune. Platforma sa este construită în jurul ideii că fiabilitatea în inteligență artificială nu este doar despre monitorizarea metricilor precum întârziere sau ratele de eroare, ci despre înțelegerea a ceea ce înseamnă “normal” în cadrul unui flux de lucru de afaceri specific. Acesta include totul, de la sisteme de plată și conducte de logistică până la operațiuni de suport clienți.

Extinderea observabilității în sistemele de inteligență artificială

Inițial construit pentru a gestiona operațiuni IT complexe, tehnologia de bază a InsightFinder se concentrează pe detectarea anomaliilor, identificarea cauzelor radicale și predicția eșecurilor în sisteme distribuite. Abordarea aceasta este aplicată acum și sistemelor de inteligență artificială, în special celor care implică modele de limbaj mare și fluxuri de lucru bazate pe agenți.

Spre deosebire de instrumentele tradiționale de observabilitate care se concentrează pe infrastructură, platforma InsightFinder analizează date multisursă, multimodale pentru a diagnostica de ce sistemele de inteligență artificială se comportă în mod neașteptat. Acesta include identificarea derapajului modelului, urmărirea eșecurilor de-a lungul fluxurilor de lucru ale agenților și aducerea la suprafață a problemelor care nu declanșează alerte evidente.

Construirea unui buclă de feedback închisă pentru sistemele de inteligență artificială

Un tema central al abordării InsightFinder este nevoia de a conecta ceea ce se întâmplă în producție înapoi la dezvoltare. Multe instrumente de inteligență artificială se concentrează pe evaluarea în timpul testării sau monitorizarea în producție, dar puține leagă cele două într-un buclă continuă.

Platforma InsightFinder introduce capacități proiectate pentru a închide această buclă:

• Unelte de comparație a prompturilor care evaluează performanța pe seturi de date, modele și metrice de cost
• Modele de limbaj mic (SLM) specifice domeniului, utilizate ca evaluatori care înțeleg standardele de calitate specifice afacerii
• Conducte de reglare fină automate care utilizează eșecurile din producție pentru a îmbunătăți performanța modelului
• Urmărirea multiagent care reconstruiește căile de execuție de-a lungul fluxurilor de lucru complexe

Împreună, aceste funcții urmăresc să transforme datele de producție în insight-uri acționabile care îmbunătățesc continuu sistemele de inteligență artificială.

De ce inteligența artificială generică nu reușește în medii de întreprindere

Una dintre provocările principale pe care InsightFinder le abordează este discrepanța dintre modelele de inteligență artificială generice și cerințele specifice domeniului. Modelele fundamentale sunt antrenate pe seturi de date largi și excelează la recunoașterea modelelor, dar lipsesc o înțelegere a nuanțelor specifice industriei.

Acesta creează un strat de risc care este adesea subestimat. În sectoare precum sănătatea, finanțele și logistica, deviațiile mici pot avea consecințe deosebite. Abordarea InsightFinder este de a încorpora conștientizarea domeniului în procesele de evaluare și monitorizare, permițând sistemelor să fie evaluate în funcție de criterii specifice afacerii, mai degrabă decât de repere generice.

Un model de serviciu construit în jurul implementării, nu doar a software-ului

Un alt aspect distinctiv al InsightFinder este modul în care livrează platforma sa. În loc de un model SaaS tradițional în care clienții sunt lăsați să configureze instrumentele independent, compania lucrează îndeaproape cu organizațiile pentru a adapta sistemele la mediile lor.

Acesta include alinierea platformei cu fluxurile de lucru interne, definirea criteriilor de evaluare și integrarea logicii specifice domeniului. Scopul este de a asigura că insight-urile generate de sistem sunt acționabile în contextul operațiunilor fiecărei organizații.

Noua finanțare va fi utilizată în parte pentru a extinde această capacitate orientată către client, în special în ceea ce privește vânzările și funcțiile de succes ale clienților la nivel de întreprindere.

Imaginea de ansamblu: Inteligența artificială ca infrastructură critică

Momentul finanțării InsightFinder evidențiază o schimbare mai largă în modul în care inteligența artificială este percepută. Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin integrate în infrastructura critică, cum ar fi spitalele, sistemele financiare și lanțurile de aprovizionare, fiabilitatea devine mai puțin o preocupare tehnică și mai mult una societală.

Conceptul care apare aici este că sistemele de inteligență artificială necesită ceva similar cu un “sistem imunitar” care poate detecta, diagnostica și răspunde la eșecuri în timp real. Acesta este stratul pe care InsightFinder se poziționează să îl construiască.

În loc să se concentreze pe crearea de modele mai puternice, compania se axează pe o problemă diferită: făcându-le demne de încredere. Pe măsură ce adoptarea inteligenței artificiale accelerează, această distincție este probabil să devină din ce în ce mai importantă.