Resolve AI atrage 40 de milioane de dolari în cadrul unei extensii a Seriei A la o valoare de 1,5 miliarde de dolari pentru a aborda cea mai grea problemă a software-ului: producția

Resolve AI a obținut o extensie de 40 de milioane de dolari pentru Seria A la o valoare de 1,5 miliarde de dolari, condusă de DST Global și Salesforce Ventures (CRM ). Finanțarea vine într-un moment în care inteligența artificială a accelerat dramatic modul în care se construiește software-ul, dar nu și modul în care este întreținut odată ce este implementat.

În paralel cu majorarea, compania a introdus Resolve AI Labs, o inițiativă de cercetare dedicată care vizează închiderea uneia dintre cele mai critice lacune din stiva de inteligență artificială: capacitatea de a opera în mod fiabil software-ul în medii de producție.

Îngustarea pe care nimeni nu a rezolvat-o: Producția

Inteligența artificială a făcut ca scrierea codului să fie mai rapidă ca oricând. Uneltele alimentate de modelele de limbaj mare pot genera acum aplicații complete în câteva minute. Dar odată ce codul este implementat, realitatea devine mult mai complexă.

Mediile de producție sunt sisteme fragmentate alcătuite din infrastructură, telemetrie, jurnale, dependențe și servicii care se schimbă în mod constant. Inginerii trebuie să interpreteze semnalele de pe toate acestea pentru a diagnostica defectele, adesea sub presiunea timpului și cu informații incomplete.

Acesta este punctul în care se axează Resolve AI. Platforma sa conectează codul, infrastructura și telemetria pentru a investiga incidentele, a identifica cauzele de bază și a lua măsuri – în esență, acționând ca un inginer de producție autonom.

Provocarea nu este doar complexitatea tehnică. Este și scară. Pe măsură ce inteligența artificială accelerează generarea codului, organizațiile produc mai mult software decât echipele lor pot gestiona în mod realist. Rezultatul este o lacună tot mai mare între viteza de dezvoltare și fiabilitatea operațională.

De ce modelele generale de inteligență artificială nu reușesc

O teză centrală din spatele abordării Resolve AI este că modelele generale de inteligență artificială nu sunt proiectate pentru medii de producție.

În timp ce modelele de bază se îmbunătățesc rapid, acestea nu sunt optimizate pentru realitățile sistemelor operaționale. Producția necesită raționamentul în timp, gestionarea incertitudinii, interacțiunea cu multiple unelte și funcționarea în cadrul unor constrângeri stricte. De asemenea, necesită niveluri ridicate de acuratețe, fiabilitate și control, unde greșelile pot duce la întreruperi, pierderi financiare sau riscuri de securitate.

Resolve AI abordează acest lucru prin construirea de modele specifice domeniului și sisteme agențice adaptate fluxurilor de lucru de producție. Aceste sisteme pot interpreta jurnalele, analiza modificările sistemului, corela evenimentele și executa procese de remediere multietapă pe mai multe unelte – sarcini care, în mod tradițional, necesită ingineri experimentați.

În interiorul Resolve AI Labs

Nou-lansatul Resolve AI Labs este proiectat pentru a promova această viziune prin construirea tehnologiei fundamentale necesare pentru ca inteligența artificială să opereze sistemele de producție de la capăt la capăt.

Labul va fi condus de Dhruv Mahajan, fost angajat al Meta, unde a lucrat la post-antrenarea modelelor Llama.

În loc să se concentreze îngust pe agenți, laboratorul va adopta o abordare full-stack pentru inteligența artificială operațională. Acesta include dezvoltarea:

• Modelelor specifice domeniului antrenate pe date de producție
• Sistemelor care raționează pe jurnale, metrice, urme și evenimente de infrastructură
• Cadrelor de evaluare pentru a măsura fiabilitatea în fluxurile de lucru reale
• Mediilor de simulare pentru testarea și îmbunătățirea modelelor
• Straturilor de guvernanță pentru a asigura automatizarea sigură și controlată

Acest lucru reflectă o schimbare mai amplă în dezvoltarea inteligenței artificiale: trecerea de la capacitatea brută a modelului la sisteme care pot opera în mod sigur în medii reale, cu risc ridicat.

De la asistență la autonomie

Resolve AI face parte dintr-o categorie în creștere, adesea numită “inteligență artificială pentru producție” sau inginerie de fiabilitate a site-ului (SRE) alimentată de inteligență artificială. În contrast cu asistenții de codare, aceste sisteme sunt proiectate pentru a opera medii live – triajând alerte, diagnosticând defecte și rezolvând incidente în timp real.

Platforma companiei permite deja echipelor de ingineri să investigheze incidentele semnificativ mai rapid, cu sisteme de inteligență artificială capabile să analizeze comportamentul sistemului și să identifice cauzele de bază pe dependențe complexe.

În timp, ambiția este de a trece de la asistență la autonomie. În loc ca inginerii să răspundă manual la alerte, sistemele de inteligență artificială ar putea gestiona majoritatea lucrului operațional, cu supraveghere umană aplicată pe baza riscului și contextului.

Tracțiune timpurie cu clienți enterprise

Traseul de finanțare rapid al Resolve AI reflectă o cerere puternică din partea întreprinderilor pentru această capacitate. Compania a strâns peste 190 de milioane de dolari în mai puțin de doi ani și lucrează deja cu organizații precum Coinbase, DoorDash (DASH ), Salesforce, MSCI și Zscaler.

Acestea sunt medii în care timpul de întrerupere este costisitor și fiabilitatea este critică. Chiar și îmbunătățirile mici ale timpului de răspuns la incidente sau stabilitatea sistemului pot avea un impact semnificativ asupra afacerii.

Apariția companiilor precum Resolve AI semnalează o evoluție mai amplă în ecosistemul inteligenței artificiale.

Prima undă de inteligență artificială generativă s-a axat pe creare: scrierea codului, generarea conținutului și accelerarea fluxurilor de lucru. Următoarea fază se concentrează pe operare – asigurarea faptului că ceea ce se construiește poate rula în mod fiabil la scară.

Acestă schimbare introduce noi provocări tehnice. Ea necesită sisteme care pot raționa în timp, gestiona incertitudinea, interacționa cu multiple unelte și opera în cadrul unor constrângeri stricte. De asemenea, necesită noi metode de evaluare, deoarece benchmark-urile tradiționale nu captează performanța operațională din lumea reală.

Ce înseamnă acest lucru pentru viitor

Pe măsură ce inteligența artificială continuă să accelereze dezvoltarea software-ului, producția va deveni tot mai mult factorul limitativ. Capacitatea de a opera sisteme complexe în mod fiabil poate defini următoarea generație de platforme de inteligență artificială pentru întreprinderi.

Ultima finanțare a Resolve AI și lansarea laboratorului de cercetare sugerează că această problemă se află în prim-plan. Dacă va reuși, compania nu construiește doar o unealtă de inteligență artificială – ea ajută la redefinirea modului în care sunt operate sistemele software.

Implicația pe termen lung este o schimbare către medii în care sistemele de inteligență artificială și inginerii umani lucrează în tandem, cu mașinile care gestionează complexitatea producției și oamenii care se concentrează pe designul de nivel superior, strategie și inovare.