Тарун Райсони, генеральный директор и сооснователь Gruve Inc – Интервью

Тарун Райсони является генеральным директором и сооснователем Gruve Inc., компании, специализирующейся на услугах и разработке программного обеспечения в области ИИ, машинного обучения и данных.

Ранее он был сооснователем и руководителем Rahi Systems с 2012 года до ее приобретения компанией Wesco, где он позже занимал должность старшего вице-президента по решениям для центров обработки данных. Под его руководством Rahi выросла до более 500 миллионов долларов годового дохода без внешнего финансирования. Райсони был признан несколько раз компанией Comparably как один из лучших 100 генеральных директоров.

Имея более двух десятилетний опыт работы в отрасли центров обработки данных, он внедрял новые технологии в инфраструктуру, сети и безопасность. Он также является активным инвестором на ранней стадии, поддерживающим молодые стартапы финансированием, стратегическим руководством и доступом к глобальной сети.

Gruve – это платформа сервисов ИИ для предприятий, которая помогает бизнесу перейти от экспериментов с ИИ к полномасштабной реализации. Пятиэтапный каркас включает стратегию, готовность данных, разработку моделей, безопасность и управление. Используя агенты ИИ для автоматизации задач, таких как миграция CRM и мониторинг безопасности, Gruve оптимизирует операции и интегрируется напрямую с системами клиентов, чтобы обеспечить масштабируемые, инженерные решения с эффективностью программного обеспечения.

После руководства несколькими успешными проектами, включая Rahi Systems, что мотивировало вас создать Gruve.ai? Какие конкретные проблемы в области ИИ для предприятий вы увидели, что убедило вас, что это правильное время для создания новой компании?

После Rahi Systems и других проектов я взял шаг назад, чтобы изучить ИИ, устойчивость и системы предприятий в Стэнфорде. То, что я увидел, было повторяющимся шаблоном: предприятия инвестировали大量 средств в стратегии ИИ, но реализация была неудовлетворительной. Все хотели “сделать ИИ”, но немногие могли внедрить его в производство осмысленным образом. Инструменты были незрелыми, интеграция была дорогой, и большинство усилий застряли в пилотном аду. Стало ясно, что компаниям не нужны больше дорожных карт или стратегических презентаций; им нужен партнер, который может работать вместе с внутренними командами и обеспечить реальные результаты. Gruve была создана, чтобы решить эту проблему: “как” ИИ для предприятий.

Большинство проектов ИИ для предприятий испытывают трудности в достижении производства. Каковы основные причины этой широкой неудачи, и как Gruve помогает организациям преодолеть эти проблемы?

Все сводится к трем основным препятствиям: плохая гигиена данных, несвязанная инфраструктура и отсутствие подотчетной реализации. Предприятия часто не имеют данных, готовых для ИИ, не знают, как масштабировать их безопасно, и не имеют партнера, который может помочь им достичь цели. Пятиэтапный каркас Gruve решает все эти проблемы, от готовности данных до управления, и наша встроенная модель обеспечивает, что мы строим вместе с клиентом, а не передаем спецификацию и уходим. Мы не получаем оплату, если не обеспечим влияние, и это изменяет все.

Многие предприятия застревают в “пилотном аду”. Как Gruve меняет ситуацию и помогает компаниям перейти от экспериментов к реализации?

Мы меняем ситуацию, проектируя ROI с первого дня. Каждое взаимодействие начинается с хорошо определенного случая использования и предварительно построенных агентов ИИ, которые обеспечивают немедленную ценность, будь то автоматизация обработки счетов, наboarding сотрудников или улучшение кибербезопасности. Оттуда мы масштабируем итеративно на основе того, что работает. Поскольку мы встраиваем инженеров напрямую в команды предприятий, мы не только консультируем, мы строим, развертываем и эксплуатируем ИИ в реальных средах. Это то, как мы перемещаем компании от идей к результатам за недели, а не за кварталы.

Gruve использует практический подход, встраиваясь напрямую с командами предприятий. Почему вы считаете, что эта модель реализации более эффективна, чем традиционная консультация или поставка программного обеспечения?

Мы обнаружили, что лучшие результаты получаются при работе бок о бок с командами предприятий. Встраиваясь напрямую, наши инженеры могут ориентироваться в реальной сложности систем предприятий, будь то управление инфраструктурой, настройка моделей или интеграция ИИ в существующие рабочие процессы. Этот подход помогает обеспечить качество, безопасность и масштабируемость, поскольку мы присутствуем на протяжении всего жизненного цикла проекта, а не только на этапе планирования. Это модель, построенная на подотчетности, и это то, что позволяет нам эффективно переходить от стратегии к реализации.

Каковы ключевые элементы пятиэтапного каркаса поставки Gruve, и почему каждый этап – от готовности данных до управления – критически важен для успешной реализации ИИ?

Наш пятиэтапный каркас включает:

1. Стратегия ИИ и семинар: Согласовать заинтересованные стороны, определить возможности и установить дорожную карту для реализации.
2. Готовность данных: Оценить и подготовить источники данных предприятий для поддержки эффективного использования ИИ.
3. Архитектура ИИ и интеграция: Проектировать масштабируемую инфраструктуру и интегрировать с существующими системами и экосистемами поставщиков.
4. Разработка и тонкая настройка моделей ИИ: Построить и оптимизировать модели для максимизации влияния на бизнес-приоритеты.
5. Безопасность, соответствие и управление: Обеспечить, чтобы развертывания были на уровне предприятия, удовлетворяя требованиям HIPAA, GDPR, SOX и FISMA с первого дня.

Каждый этап решает частую точку неудачи. Без данных модели слепы. Без инфраструктуры они не могут масштабироваться. Без управления вы не можете им доверять или аудировать их. Успех означает рассмотрение ИИ как полноценной системы, а не отдельного эксперимента.

От вычислений и сетей до развертывания моделей ИИ, Gruve предоставляет полноценные сервисы инфраструктуры. Как вы обеспечиваете масштабируемость, производительность и безопасность в этом разнообразном техническом ландшафте?

Мы построили Gruve с учетом масштаба. Наша команда имеет десятилетний опыт управления сложной глобальной инфраструктурой, и мы привносим эту строгость в каждый развертывание ИИ. От оптимизации вычислений на Cisco Nexus и ACI до реализации контейнеризированных сред ИИ на Kubernetes, до обеспечения архитектур с нулевым доверием, наш подход является как модульным, так и безопасным. Каждое развертывание тестируется на производительность, укрепляется безопасностью и готово к масштабированию в гибридных средах.

Как инфраструктура ИИ Gruve интегрируется с устаревшими системами и современными платформами, такими как Cisco, Snowflake и Databricks, для создания бесшовного опыта предприятия?

Gruve была построена с учетом реальности современной сложности предприятий. Большинство компаний не могут позволить себе удалить и перестроить основные системы, поэтому вместо того, чтобы заставлять измениться, мы фокусируемся на интеграции. Наши инженерные команды специализируются на соединении устаревшей инфраструктуры с современными платформами, такими как Cisco, Snowflake и Databricks. Мы разработали предварительно построенные соединители и автоматические каркасы, которые позволяют агентам ИИ работать в существующих CRM, ERP и трубопроводах данных. Этот подход помогает командам работать быстрее без нарушения того, что уже работает.

Какую роль играют агенты ИИ, ко-пилоты и помощники LLM в предложениях Gruve, и как они применяются в реальных рабочих процессах предприятий сегодня?

Агенты ИИ являются ключевой частью предложений Gruve. Мы построили 35+ агентов, специфичных для области, которые подключаются напрямую к системам предприятий, обрабатывая задачи, такие как верификация страхования, сброс пароля, парсинг контрактов и наboarding сотрудников. Это не являются общими чат-ботами. Они настроены, интегрированы и управляемы для реальных случаев использования. Мы также поддерживаем тонкую настройку, трубопроводы RAG и постоянный мониторинг, чтобы обеспечить, что агенты остаются актуальными и безопасными со временем.

Вы назвали Gruve “слоем как” ИИ для предприятий. Можете ли вы рассказать об этом, и как вы видите свою роль, эволюционирующую по мере созревания принятия ИИ в отраслях?

Все говорят о “что” ИИ, но немногие решают проблему “как”. Gruve – это этот отсутствующий слой: практический партнер, который делает ИИ работоспособным в реальных бизнес-средах. По мере созревания принятия ИИ мы станем стандартным слоем реализации для предприятий – встраиваясь с командами, управляя инфраструктурой, развертывая агентов и обеспечивая управление. Это не блестяще, но это важно, и это то, где мы процветаем.

Как оператор и инвестор, как ваш опыт финансирования и наставления других стартапов повлиял на ваше руководство в Gruve?

Мне понравилась возможность помочь другим предпринимателям достичь своего потенциала и разработать новые, инновационные продукты и применения на протяжении многих лет, и это дало мне перспективу на моих компаниях и мои собственные уроки, которые могут помочь другим. Наставничество – это привилегия, и я стремлюсь предоставить солидные советы и перспективу стартапам большим и малым о том, как установить бизнес-ценность и преодолеть сложные проблемы роста.

Глядя вперед, каково ваше долгосрочное видение для Gruve? Видите ли вы ее как основной слой для ИИ предприятий – как AWS стала для облачной инфраструктуры?

ИИ – это огромный рынок, и сервисы, которые мы предоставляем сегодня, будут продолжать эволюционировать, поскольку компании сталкиваются с растущей сложностью подключения агентов, многомодальности и управления ИИ. Как и AWS предоставила гибкость клиентам, которым нужно было расти через облачные сервисы, Gruve считает, что наш гибкий подход к результатам на основе сервисов поможет предприятиям расти в своих возможностях ИИ и значительно улучшить сервисы, которые они предлагают своим клиентам.

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