Dodge AI huy động $2.65M để đưa phần mềm doanh nghiệp ra khỏi chế độ chữa cháy

Dodge AI đã huy động $2.65 triệu để tự động hoá một trong những phần ít hấp dẫn nhất nhưng lại tốn kém nhất của công nghệ doanh nghiệp: duy trì phần mềm quan trọng hoạt động sau khi đã được cài đặt.

Accel và Google AI Futures Fund dẫn đầu vòng tài trợ, với sự tham gia của NewBuild Venture Capital, Antler, Schema Ventures, và các nhà đầu tư thiên thần từ hệ sinh thái SAP. Dodge AI không tiết lộ giai đoạn vòng gọi vốn.

Công ty có trụ sở tại San Francisco đang xây dựng những gì họ mô tả là một tầng kiểm soát AI cho việc bảo trì ứng dụng doanh nghiệp. Các tác nhân của họ hoạt động trên các hệ thống như SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics, Kinaxis và Oracle JDE để điều tra các sự cố, đề xuất hoặc thực hiện các sửa chữa, và bảo tồn lý do đằng sau mỗi thay đổi.

Chức năng cuối cùng có thể là quan trọng nhất. Các công ty lớn hiếm khi vận hành phần mềm chính xác như khi nhận được từ nhà cung cấp. Nhiều năm quy tắc tùy chỉnh, tích hợp, giải pháp tạm thời, công việc nền và các ngoại lệ một lần trở nên nhúng sâu trong các hệ thống ghi chép. Khi có sự cố, câu trả lời có thể nằm rải rác trong các phiếu hỗ trợ, tệp cấu hình, tư vấn viên và ký ức của những nhân viên đã có mặt khi quyết định được đưa ra.

Tại sao bảo trì lại là một vấn đề AI

Dodge AI cho biết các doanh nghiệp chi tiêu hơn $600 tỷ mỗi năm cho việc bảo trì các ứng dụng kinh doanh. Cách tiếp cận truyền thống đòi hỏi nhiều nhân lực: các nhà tích hợp hệ thống lớn phân công các đội để giải quyết phiếu hỗ trợ, thực hiện yêu cầu thay đổi, giám sát công việc và phản hồi các lỗi vận hành. Mô hình này có thể khôi phục dịch vụ, nhưng thường không biến mỗi lần sửa chữa thành kiến thức tổ chức bền vững.

Kết quả là một vấn đề ngữ cảnh tích lũy. Các bản sửa chữa được thực hiện, các tùy chỉnh tích tụ, và tổ chức trở nên phụ thuộc hơn vào những người nhớ tại sao hệ thống hoạt động như vậy. Nợ kỹ thuật không chỉ là mã cũ; nó là khoảng cách giữa những gì hệ thống thực hiện và những gì công ty có thể giải thích một cách đáng tin cậy.

Đây cũng là lý do tại sao các tác nhân AI trong môi trường sản xuất cần hơn chỉ quyền truy cập vào các mô hình nền tảng mạnh mẽ. Như Unite.AI đã xem xét gần đây trong bài báo về ngữ cảnh trong tự động hoá doanh nghiệp, các tác nhân trở nên hữu ích khi chúng có thể suy luận dựa trên các chính sách, ngoại lệ và lịch sử vận hành xung quanh một nhiệm vụ. Trong môi trường ERP, một câu trả lời khả dĩ không đủ. Một tác nhân phải hiểu tại sao một kho hàng lại phân bổ tồn kho khác nhau, tại sao một quy tắc giá lại ưu tiên một quy tắc khác, hoặc tại sao một công việc chỉ có thể chạy vào một thời điểm nhất định.

Dodge AI hướng tới việc xây dựng ngữ cảnh đó đồng thời giải quyết công việc bảo trì hàng ngày. Nền tảng của họ kết nối các quy trình kinh doanh, các tùy chỉnh ERP, hệ thống quản lý dịch vụ CNTT và các cấu hình kế thừa, sau đó sử dụng “trí tuệ ngoại lệ” thu được để xác định nguyên nhân gốc rễ và tạo ra một nguồn sự thật cho các tác nhân trong tương lai.

Từ Phiếu Hỗ Trợ đến Bộ Nhớ Vận Hành

“Trong một thời gian dài, cách duy nhất để duy trì các hệ thống doanh nghiệp là tăng thêm nhân lực,” Rebhav Bharadwaj, đồng sáng lập và CEO của Dodge AI, cho biết. Ông lập luận rằng các tác nhân có tầm nhìn dài hạn có thể giúp các doanh nghiệp liên tục cải thiện và khắc phục các hệ thống quan trọng, giải quyết sự cố nhanh hơn đồng thời ghi lại kiến thức thường bị mất trong công việc bảo trì.

Cách tiếp cận này chuyển đổi việc bảo trì từ một trung tâm chi phí sang một lớp thu thập dữ liệu. Mỗi sự cố đều chứa thông tin về cách doanh nghiệp thực sự vận hành. Bằng cách bảo tồn nguyên nhân, giải pháp và ngoại lệ liên quan, Dodge AI có thể làm cho cuộc điều tra tiếp theo nhanh hơn và cung cấp cho các tác nhân sản xuất một hướng dẫn vận hành đáng tin cậy hơn.

Công ty cho biết họ đã hợp tác với hơn một tá doanh nghiệp, một nửa trong số đó niêm yết công khai. Nền tảng của họ xử lý hàng trăm truy vấn mỗi giờ trong các quy trình quản lý sự cố và tối ưu hoá quy trình.

Trong một trường hợp, một xe tải không thể xếp hàng tại kho vì Biên bản Nhận Hàng in ra thông tin sai. Dodge AI đã truy vết vấn đề qua SAP, Kinaxis và phần mềm kho nội bộ và đưa ra giải pháp chỉ trong vài phút. Trong một triển khai khác, một khách hàng đã phải thực hiện lập kế hoạch tồn kho qua đêm vì SAP gặp sự cố khi quy trình chạy vào buổi sáng. Dodge AI cho biết họ đã hiện đại hoá quy trình, làm cho nó nhanh hơn 132 lần, giải phóng một đội ngũ 10 người khỏi việc bảo trì, và cải thiện thời gian phân bổ đơn hàng lên tám giờ.

Tại sao các nhà đầu tư lại ủng hộ lớp bảo trì

Cơ hội này rộng hơn việc giải quyết phiếu hỗ trợ. Các doanh nghiệp muốn triển khai các tác nhân AI trong tài chính, chuỗi cung ứng, hoạt động khách hàng và các chức năng quan trọng khác, nhưng những tác nhân này không thể an toàn hành động trên các hệ thống mà chúng không hiểu. Các quy tắc chưa được ghi chép khiến các ứng dụng kế thừa khó bảo trì chính là những quy tắc mà một hệ thống tự động cần trước khi thực hiện một thay đổi đáng tin cậy.

“Bảo trì ứng dụng là một trong những danh mục lớn nhất và ít được hiện đại hoá nhất trong công nghệ doanh nghiệp,” Prayong Swaroop, nhà đầu tư tại Accel, cho biết. Bằng cách bắt đầu từ bảo trì, ông nói, Dodge AI đang xây dựng lớp ngữ cảnh mà các doanh nghiệp cần trước khi các tác nhân có thể vận hành an toàn trong môi trường sản xuất.

Nhóm kết hợp Bharadwaj với đồng sáng lập kiêm CTO Aditya Thakur và COO Aditya Patil. Thách thức gần hạn của họ sẽ là chứng minh rằng lớp bảo trì có tính năng đại lý có thể tổng quát hoá trên các môi trường được tùy chỉnh mạnh mà không tạo ra rủi ro vận hành mới. Mỗi ngăn xếp doanh nghiệp mang các quyền hạn, yêu cầu quản trị và chế độ lỗi khác nhau, và thành công sẽ phụ thuộc không chỉ vào khả năng kiểm toán và thực thi kiểm soát mà còn vào hiệu suất mô hình.

Cược Lớn Hơn

Luận điểm của Dodge AI là bảo trì là điểm khởi đầu cho sự chuyển đổi doanh nghiệp, không chỉ là một vấn đề cần tự động hoá. Các CIO thường gặp khó khăn trong việc hiện đại hoá vì ngân sách và sự chú ý bị tiêu tốn bởi các sự cố hàng ngày, trong khi rủi ro gây gián đoạn các hệ thống đã hoạt động khiến các dự án thay thế quy mô lớn khó có thể biện minh.

Nếu Dodge AI có thể giải quyết những sự cố đó đồng thời ghi lại logic ẩn phía sau chúng, công ty có thể cung cấp cho doanh nghiệp một con đường an toàn hơn từ hỗ trợ phản ứng sang hiện đại hoá liên tục. Cùng một đồ thị tri thức giải thích lỗi của ngày hôm qua có thể giúp một đại lý đánh giá yêu cầu thay đổi của ngày mai, xác định phụ thuộc có rủi ro, hoặc tự động hoá một quy trình mà không vi phạm quy tắc đã bị chôn vùi từ nhiều năm trước.

Vòng gọi vốn 2,65 triệu đô la là khiêm tốn so với quy mô thị trường mà Dodge AI đang nhắm tới. Tuy nhiên, công ty đang đặt một cược chiến lược quan trọng: trước khi các đại lý AI có thể vận hành doanh nghiệp, ai đó phải dạy cho chúng cách doanh nghiệp thực sự hoạt động.