Гоу Рао, генеральный директор и сооснователь NeuBird – Интервью

Гутхам (Гоу) Рао является генеральным директором и сооснователем NeuBird, создателей Hawkeye, первого в мире генеративного ИИ-инженера для ИТ-операций, предназначенного для помощи ИТ-командам в диагностике и решении технических проблем мгновенно, обеспечивая бесшовное сотрудничество между человеческими командами и ИИ.

Как серийный предприниматель с доказанной репутацией, Рао стал сооснователем и успешно вышел из нескольких компаний. Он стал сооснователем Portworx, приобретенной Pure Storage; Ocarina Networks, приобретенной Dell; и Net6, приобретенной Citrix. Он также является известным изобретателем с более чем 50 выданными патентами, охватывающими компьютерные сети, хранилища и безопасность.

NeuBird разрабатывает генеративные ИИ-решения для ИТ-операций, чтобы помочь решить проблему нехватки квалифицированных специалистов, необходимых для управления современными, сложными технологическими стеками. Компания фокусируется на упрощении анализа данных и предоставлении реальных действенных рекомендаций, направленных на повышение эффективности и поддержку инноваций в управлении ИТ.

Что вдохновило вас на запуск NeuBird, и как вы определили необходимость автоматизации ИТ-операций с помощью ИИ?

NeuBird родился из растущей сложности корпоративных ИТ-стеков и нехватки квалифицированных ИТ-специалистов. Традиционные инструменты не справлялись, заставляя ИТ-команды тратить 30% своего бюджета на навигацию в разрозненных источниках данных вместо того, чтобы стимулировать инновации. Мы увидели возможность создать ИИ-инженера для ИТ-операций – Hawkeye, который мог бы мгновенно выявить ИТ-проблемы, сократить время разрешения с дней до минут и позволить предприятиям масштабировать ИТ-операции без того, чтобы быть ограниченными ограничениями на труд.

Как NeuBird пионерит в области цифровых партнеров, работающих на ИИ, и чем Hawkeye отличается от традиционных инструментов автоматизации ИТ?

В отличие от статических, основанных на правилах инструментов ИТ-автоматизации, наш цифровой партнер, работающий на ИИ, Hawkeye, динамически обрабатывает огромные данные телеметрии и диагностирует проблемы мгновенно. Он устраняет предвзятость предпрограммированных инструментов наблюдения, извлекая информацию из различных источников корпоративных данных, включая Slack, облачные сервисы, базы данных и пользовательские приложения, предоставляя ИТ-командам целостный, контекстуализированный вид их инфраструктуры.

Hawkeye не только обнаруживает оповещения, но и активно сотрудничает с инженерами через разговорный интерфейс, диагностируя коренные причины и предлагая решения для сложных ИТ-проблем. Это фундаментально меняет то, как работают ИТ-операции, помогая им минимизировать время простоя и реагировать на ИТ-инциденты с беспрецедентной скоростью.

Предприятия часто сталкиваются с перегрузкой данных в ИТ-операциях. Как Hawkeye фильтрует огромные наборы данных, чтобы предоставить действенные рекомендации?

Традиционные ИТ-инструменты испытывают трудности с обработкой потока данных телеметрии – журналов, системных метрик и показателей производительности облака, что приводит к усталости от оповещений и медленному разрешению инцидентов.

Hawkeye прорезает шум, непрерывно анализируя реальные данные и обнаруживая закономерности, которые сигнализируют о проблемах с производительностью или сбоях. Он дополняет существующие инструменты наблюдения и мониторинга, переходя от пассивного мониторинга к активным действиям. Работая как инженер в вашей команде, он интерпретирует данные телеметрии и системные данные из ваших текущих инструментов, погружаясь в проблемы и решая их по мере их возникновения.

Он предоставляет четкие, действенные рекомендации на естественном языке, сокращая время реагирования с дней до минут.

Уникальный подход Hawkeye использует силу моделей ИИ для руководства анализом инцидентов без обмена данными клиентов с моделями ИИ, обеспечивая вдумчивый и безопасный подход.

Безопасность и доверие являются серьезными проблемами для принятия ИИ в ИТ. Как NeuBird решает эти проблемы?

Уникальный подход Hawkeye использует силу моделей ИИ для руководства анализом инцидентов без обмена данными клиентов с моделями ИИ, обеспечивая вдумчивый и безопасный подход.

Hawkeye работает внутри периметра безопасности предприятия, используя только внутренние источники данных для генерации рекомендаций, исключая “галлюцинации”, которые поражают общие системы, основанные на моделях ИИ. Он также обеспечивает прозрачность, предоставляя отслеживаемые рекомендации, чтобы ИТ-команды сохраняли полный контроль над принятием решений. Этот подход делает его надежным и безопасным ИИ-партнером, а не черным ящиком.

Как Hawkeye интегрируется с существующей ИТ-инфраструктурой, и какой выглядит процесс настройки для предприятий?

Hawkeye без проблем интегрируется с корпоративными ИТ-средами, подключаясь к существующим инструментам наблюдения, мониторинга и реагирования на инциденты, например, AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) и PagerDuty. Он работает вместе с ИТ-, DevOps- и SRE-командами без необходимости значительных изменений в инфраструктуре.

Вот как это работает:

• Развертывание: Hawkeye развертывается внутри вашей среды, подключаясь к существующим инструментам и источникам данных.
• Обучение и адаптация: Он анализирует исторические инциденты и реальные данные телеметрии, чтобы понять нормальные операции системы и выявить закономерности.
• Настройка: Платформа адаптируется к рабочим процессам предприятия, настраивая ответы и рекомендации в соответствии с операционными потребностями.
• Сотрудничество: Через интерфейс чата команды получают реальные диагностики, решения и автоматические решения, когда это применимо.

Этот упрощенный процесс интеграции ускоряет разрешение инцидентов, сокращает среднее время разрешения (MTTR) и повышает надежность системы, позволяя предприятиям масштабировать ИТ-операции эффективно без увеличения штата.

Какую роль играют человеческие инженеры наряду с ИИ-партнерами, такими как Hawkeye? Как вы видите эволюцию этого сотрудничества?

Hawkeye дополняет, а не заменяет, человеческих ИТ-специалистов. ИТ-команды по-прежнему принимают стратегические решения, но вместо того, чтобы вручную устранять каждую проблему, они работают вместе с Hawkeye, чтобы диагностировать и решать проблемы быстрее. По мере того, как ИИ-партнеры становятся более совершенными, ИТ-специалисты будут смещаться в сторону задач более высокой ценности – оптимизации архитектур, улучшения безопасности и ускорения принятия новых технологий.

Hawkeye утверждает, что сокращает среднее время разрешения (MTTR) на 90%. Можете ли вы поделиться реальными примерами или кейс-стади, которые демонстрируют это влияние?

Национальный розничный продавец интегрировал Hawkeye, чтобы справиться с растущей сложностью своей электронной коммерческой платформы. Их команда SRE была перегружена огромными данными телеметрии и медленными ручными расследованиями, особенно в пиковые периоды шопинга.

С помощью Hawkeye в качестве партнера, работающего на ИИ, они увидели:

• ~90% сокращение MTTR – мгновенная корреляция данных через AWS CloudWatch, AWS MSK и PagerDuty.
• 24/7 реальный анализ – исключение послечасовых эскалаций.
• Автоматическое разрешение инцидентов – предварительно утвержденные исправления, развернутые автономно.

Во время их праздничного шопинга Hawkeye оптимизировал емкость, обнаружил ранние проблемы и сделал реальные корректировки масштабирования, обеспечив почти 100% время безотказной работы – прорыв для их ИТ-операций.

Каково ваше видение эволюции ИИ-агентов от пассивных помощников к активным решателям проблем в корпоративных операциях, и какие ключевые достижения стимулируют этот сдвиг?

ИИ смещается от пассивной наблюдаемости к активному решению проблем. Hawkeye уже предоставляет анализ коренных причин и решения, но следующая фаза – полная автономность – когда ИИ активно оптимизирует ИТ-операции и самоисцеляет инфраструктуру в реальном времени. Эта эволюция, обусловленная достижениями в генеративном ИИ и моделях принятия решений, переопределит корпоративные ИТ.

Где вы видите ИИ-автоматизацию в корпоративном секторе в течение следующих пяти лет, и какие значительные проблемы или прорывы вы ожидаете на этом пути?

ИИ сместится от помощи инженерам к полностью автономным ИТ-операциям, предсказывая и решая проблемы, прежде чем они эскалируют. Мульти-агентные рабочие процессы ИИ позволят бесшовно сотрудничать между ИТ, безопасностью и DevOps, разрушая барьеры между отделами. Самые значительные прорывы будут включать самоисцеляющую инфраструктуру, ИИ-обусловленное межфункциональное сотрудничество и более сильное доверие между человеком и ИИ, позволяя ИИ-партнерам брать на себя более сложные решения. Основными проблемами будут обеспечение прозрачности ИИ и адаптация рабочей силы к работе вместе с ИИ, балансируя автоматизацию с человеческим надзором.

Как лидер нескольких стартапов, добившихся успеха, какой совет вы дадите предпринимателям, строящим ИИ-компании сегодня?

Предприниматели должны сосредоточиться на решении реальных, высокоценных проблем, а не гоняться за ИИ-гипом. ИИ должен быть построен с учетом доверия предприятия, обеспечивая прозрачность и контроль для бизнеса, принимающего его. Адаптивность является ключом – системы ИИ должны развиваться вместе с бизнес-потребностями, а не быть жесткими, универсальными решениями. Вместо того, чтобы заменять человеческую экспертизу, ИИ должен быть позиционирован как партнер, который усиливает принятие решений и операционную эффективность. Наконец, принятие ИИ в корпоративном секторе занимает время, поэтому компании, которые отдают приоритет масштабируемости и долгосрочному влиянию над краткосрочными тенденциями, в конечном итоге выйдут лидерами в этой области.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить NeuBird.