인사이트파인더, AI 에이전트 오류 해결을 위해 1,500만 달러 투자 유치

가시성 도구의 역할은 다시 한번 진화했습니다. 기술 시스템의 안정성을 보장하는 솔루션 시장은 시간이 지남에 따라 확대되었지만, 그 초점은 ‘모든 것을 추적하는 것’에서 ‘복잡성을 관리하고 비용을 통제하는 것’으로 꾸준히 이동해 왔습니다. 한편, 기업 내 AI 에이전트의 급속한 유입과 도입으로 인해 관찰이 필요한 완전히 새로운 유형의 워크로드가 등장했습니다.

15년간의 학술 연구를 바탕으로 설립된 스타트업인 InsightFinder AI는 이러한 과제를 깊이 이해하고 있습니다.

이 회사는 2016년부터 머신러닝을 활용해 IT 인프라 문제를 모니터링하고, 식별하며, 선제적으로 해결해 왔습니다. 현재는 탐지 및 진단부터 수정 및 예방에 이르기까지 모든 과정을 처리할 수 있는 AI 에이전트 솔루션을 통해 현대적인 AI 모델의 신뢰성 문제를 해결하고 있습니다.

노스캐롤라이나 주립대학교 컴퓨터 공학 교수이자 전 IBM 및 구글 직원인 헬렌 구(Helen Gu) CEO가 설립한 이 회사는 최근 유 갤럭시(Yu Galaxy)가 주도한 시리즈 B 투자 라운드에서 1,500만 달러를 유치했다고 테크크런치가 단독으로 확인했다.

구 CEO에 따르면, 오늘날 업계가 직면한 가장 큰 과제는 AI 모델 오류의 모니터링과 진단 그 이상이다. 이는 AI가 필수적인 구성 요소가 된 상황에서 전체 기술 스택이 어떻게 작동하는지 진단하는 것을 포함한다.

구 CEO는 테크크런치와의 인터뷰에서 "AI 모델의 문제를 효과적으로 진단하려면 데이터, 모델, 그리고 기반 인프라를 종합적으로 모니터링하고 분석해야 합니다"라고 설명했다. "문제는 항상 모델이나 데이터에만 국한된 것이 아니라, 종종 이 둘의 조합인 경우가 많습니다. 때로는 근본 원인이 단순히 인프라에 있을 수도 있습니다."

구 씨는 이를 실제 사례로 설명했습니다. 인사이트파인더(InsightFinder)의 고객사 중 하나인 미국의 한 대형 신용카드 회사는 사기 탐지 모델에서 드리프트(drift) 현상을 겪었습니다. 인사이트파인더가 해당 회사의 전체 인프라를 모니터링하고 있었기 때문에, 특정 서버 노드의 오래된 캐시 데이터가 모델 드리프트의 원인임을 파악할 수 있었습니다.

"흔히 AI 가시성이 개발 및 테스트 단계에서의 대규모 언어 모델(LLM) 평가에만 국한된다고 오해합니다. 실제로 견고한 AI 가시성 플랫폼은 개발, 평가, 운영 단계를 아우르는 종단간 피드백 루프 지원을 제공해야 합니다,"라고 그녀는 말했다.

인사이트파인더의 최신 제품인 '오토노머스 리라이어빌리티 인사이트(Autonomous Reliability Insights)'는 비지도 학습, 독자적인 대규모 및 소규모 언어 모델, 예측 AI, 인과 추론을 결합하여 이를 실현합니다. 구(Gu)에 따르면, 이 기반 레이어는 데이터에 구애받지 않아 시스템이 전체 데이터 스트림을 수집 및 분석하고, 신호를 포착하며, 이를 상호 연관시키고 교차 검증하여 근본 원인을 정확히 파악할 수 있게 합니다.

현재 관측 가능성(observability) 시장은 AI 도구의 확산으로 창출된 새로운 시장의 점유율을 놓고 경쟁하는 업체들로 붐비고 있다. 약 10년 동안 운영해 온 인사이트파인더는 그래파나 랩스(Grafana Labs), 피들러(Fiddler), 데이터독(Datadog), 다이나트레이스(Dynatrace), 뉴 릴릭(New Relic), 빅판다(BigPanda)와 같은 기업들과 경쟁하고 있으며, 이들 모두는 AI가 제기하는 새로운 과제를 해결하기 위한 역량을 개발 중이다.

그러나 구 대표는 여전히 자신감을 보이고 있습니다. 그녀는 InsightFinder의 전문성, 경험, 그리고 맞춤형 기능이 강력한 경쟁 우위를 형성한다고 주장합니다. "우리는 경쟁사에게 고객을 빼앗기는 일이 거의 없습니다... 결국 핵심은 인사이트에 있습니다. 문제는 많은 데이터 과학자가 AI는 이해하지만 시스템은 이해하지 못하는 반면, 많은 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 개발자는 시스템은 이해하지만 AI는 이해하지 못한다는 점입니다... 그들은 종종 이 둘 사이의 본질적인 관계를 놓치고 있습니다."

현재 인사이트파인더의 고객 포트폴리오에는 UBS, NBC유니버설, 레노버, 델, 구글 클라우드, 컴캐스트가 포함되어 있다. 구 대표는 이러한 성공을 대기업 고객의 요구를 이해하기 위해 10년 동안 기울인 노력 덕분이라고 평가한다.

"이는 포춘 50대 기업 고객들과 긴밀히 협력하여 우리의 접근 방식을 개선하고, 이러한 모델을 배포하기 위한 기업 환경의 요구 사항을 이해하는 과정을 포함했습니다,"라고 그녀는 말했습니다. "우리는 델과 협력하여 주요 대형 고객사를 대상으로 전 세계적으로 AI 시스템을 배포해 왔습니다. 이는 단순히 기초적인 AI 모델을 머신 데이터에 적용하는 것만으로는 달성할 수 없는 일입니다."

구 대표는 회사의 매출 흐름이 "견고하다"며, 지난 1년 동안 "3배 이상" 성장했다고 보고했다. 사실, 이 회사는 이번 시리즈 B 투자를 적극적으로 모색하고 있지 않았으나, 인사이트파인더가 3개월 만에 포춘 50대 기업과 7자리 수의 계약을 체결한 후 투자자들이 먼저 접근해 왔다.

인사이트파인더는 이번 투자 자금을 활용해 30명 미만의 팀을 확장하기 위해 영업 및 마케팅 인력을 처음으로 채용하고, 시장 진출 전략에 투자할 계획이다. 현재까지 이 회사는 총 3,500만 달러를 조달했다.