A InsightFinder levanta US$ 15 milhões para corrigir falhas em agentes de IA

O papel das ferramentas de observabilidade evoluiu mais uma vez. Embora o mercado de soluções que garantem a confiabilidade dos sistemas tecnológicos tenha se expandido ao longo do tempo, o foco tem mudado gradualmente de “rastrear tudo” para “gerenciar a complexidade e controlar os custos”. Enquanto isso, o rápido influxo e a adoção de agentes de IA nas empresas introduziram uma categoria totalmente nova de cargas de trabalho que exigem observação.

A InsightFinder AI, uma startup construída com base em 15 anos de pesquisa acadêmica, está intimamente familiarizada com esse desafio.

A empresa utiliza aprendizado de máquina desde 2016 para monitorar, identificar e resolver proativamente problemas de infraestrutura de TI. Agora, ela está abordando as preocupações atuais com a confiabilidade dos modelos de IA com uma solução de agente de IA capaz de lidar com tudo, desde a detecção e o diagnóstico até a correção e a prevenção.

Fundada pela CEO Helen Gu, professora de ciência da computação na North Carolina State University e ex-funcionária da IBM e do Google, a empresa recentemente garantiu US$ 15 milhões em uma rodada de financiamento da Série B liderada pela Yu Galaxy, segundo informações exclusivas do TechCrunch.

De acordo com Gu, o desafio mais significativo enfrentado pelo setor hoje vai além do monitoramento e diagnóstico de falhas em modelos de IA. Envolve diagnosticar como toda a pilha de tecnologia funciona agora que a IA é um componente integral.

“Para diagnosticar efetivamente problemas com modelos de IA, é preciso monitorar e analisar os dados, o modelo e a infraestrutura subjacente de forma coletiva”, explicou Gu ao TechCrunch. “O problema nem sempre se limita ao modelo ou aos dados; muitas vezes é uma combinação. Às vezes, a causa raiz é simplesmente a sua infraestrutura.”

Gu ilustrou isso com um exemplo do mundo real: um dos clientes da InsightFinder, uma grande empresa de cartões de crédito dos EUA, enfrentou um desvio em seu modelo de detecção de fraudes. Como a InsightFinder monitorava toda a infraestrutura da empresa, identificou que o desvio do modelo foi causado por dados de cache desatualizados em nós de servidor específicos.

“Um equívoco comum é que a observabilidade de IA se limita à avaliação de LLM durante o desenvolvimento e os testes. Na realidade, uma plataforma robusta de observabilidade de IA deve oferecer suporte a um ciclo de feedback de ponta a ponta, abrangendo as etapas de desenvolvimento, avaliação e produção”, afirmou ela.

O mais recente produto da InsightFinder, chamado Autonomous Reliability Insights, consegue isso combinando aprendizado de máquina não supervisionado, modelos de linguagem grandes e pequenos proprietários, IA preditiva e inferência causal. De acordo com Gu, essa camada fundamental é independente de dados, permitindo que o sistema ingira e analise fluxos de dados completos, colete sinais e os correlacione e valide cruzadamente para identificar as causas raiz.

O cenário de observabilidade está agora repleto de concorrentes disputando uma fatia do novo mercado criado pela proliferação de ferramentas de IA. Após quase uma década em operação, a InsightFinder concorre com empresas como Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic e BigPanda, todas desenvolvendo recursos para enfrentar os novos desafios impostos pela IA.

No entanto, Gu continua confiante. Ela afirma que a expertise, a experiência e a personalização da InsightFinder constituem uma forte vantagem competitiva. “Raramente perdemos clientes para os concorrentes... No fim das contas, tudo se resume aos insights. O problema é que muitos cientistas de dados entendem de IA, mas não do sistema, enquanto muitos desenvolvedores de engenharia de confiabilidade de sistemas (SRE) entendem do sistema, mas não da IA... Muitas vezes, eles não percebem as relações intrínsecas entre ambos.”

Hoje, a carteira de clientes da InsightFinder inclui UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud e Comcast. Gu atribui esse sucesso a uma década de esforços dedicados a compreender as necessidades de grandes clientes corporativos.

"Isso envolveu uma colaboração estreita com nossos clientes da Fortune 50 para refinar nossa abordagem e compreender os requisitos do ambiente corporativo para a implantação desses modelos", disse ela. "Temos trabalhado com a Dell para implantar nossos sistemas de IA globalmente para alguns de nossos maiores clientes. Isso não é algo que se consegue simplesmente aplicando um modelo básico de IA aos dados de máquina."

Gu informou que o fluxo de receita da empresa é “forte”, tendo crescido “mais de três vezes” no último ano. Na verdade, a empresa não estava buscando ativamente esse financiamento da Série B; os investidores a procuraram depois que a InsightFinder fechou um contrato de sete dígitos com uma empresa da Fortune 50 em menos de três meses.

A InsightFinder utilizará o novo capital para realizar suas primeiras contratações nas áreas de vendas e marketing, a fim de expandir sua equipe de menos de 30 pessoas e investir em sua estratégia de entrada no mercado. Até o momento, a empresa levantou um total de US$ 35 milhões.