El mercado de las herramientas de observabilidad ha evolucionado una vez más. Mientras las soluciones para garantizar la confiabilidad de los sistemas tecnológicos han crecido, el enfoque ha pasado de «rastrearlo todo» a «controlar la complejidad y los costos». La rápida adopción de agentes de IA en las empresas ha añadido una nueva categoría de carga de trabajo que necesita ser observada.
InsightFinder AI, una startup fundada por la CEO Helen Gu, profesora de ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Carolina del Norte y ex empleada de IBM y Google, ha recaudado recientemente $15 millones en una ronda de financiamiento Serie B liderada por Yu Galaxy. Con esta inyección de capital, la empresa ha elevado el total recaudado a $35 millones.
Según Helen Gu, el mayor desafío actual no es solo monitorear y diagnosticar dónde fallan los modelos de IA, sino entender cómo funciona toda la pila tecnológica ahora que la IA forma parte de ella.
«Para diagnosticar estos problemas de modelos de IA, necesitas monitorizar y analizar los datos, el modelo y la infraestructura en conjunto», explicó Gu. «No siempre es un problema del modelo o de los datos; es una combinación. A veces, es simplemente tu infraestructura».
Ilustró este punto con un caso real: un importante cliente, una compañía de tarjetas de crédito estadounidense, vio que su modelo de detección de fraude se estaba desviando. InsightFinder, al monitorizar toda la infraestructura, identificó que la causa era una caché obsoleta en algunos nodos del servidor.
El producto más nuevo de la compañía, denominado Autonomous Reliability Insights, aborda este problema mediante una combinación de:
Esta capa base es agnóstica a los datos, permitiendo al sistema ingerir y analizar flujos de datos completos para correlacionar señales y validarlas cruzadamente, llegando así a la causa raíz de cualquier problema.
El espacio de la observabilidad está lleno de contendientes como Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic y BigPanda, todos desarrollando capacidades para los nuevos problemas que presentan las herramientas de IA. Sin embargo, Gu afirma que la experiencia, la trayectoria y la personalización de InsightFinder actúan como una barrera suficiente.
«Rara vez perdemos clientes frente a alguien […] Esto se trata de los insights. Muchos científicos de datos entienden la IA, pero no el sistema. Y muchos ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE) entienden el sistema, pero no la IA. No analizan las relaciones intrínsecas».
La lista de clientes de InsightFinder incluye nombres como UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud y Comcast. Gu atribuye este éxito a una década de trabajo comprendiendo las necesidades de los grandes clientes empresariales. Además, la empresa ha visto cómo sus ingresos crecieron más del triple en el último año, con un flujo de ingresos descrito como «fuerte».
La startup, que actualmente cuenta con un equipo de menos de 30 personas, utilizará los nuevos fondos para realizar sus primeras contrataciones en ventas y marketing, y para invertir en su estrategia de comercialización (go-to-market). Gu destacó que la empresa ni siquiera buscaba activamente esta ronda Serie B; los inversores se acercaron después de que InsightFinder cerrara un acuerdo de siete cifras con una empresa Fortune 50 en solo tres meses.
El diseño modular de su plataforma y el uso de una tipografía digital clara en sus interfaces reflejan su compromiso con la usabilidad y la entrega de insights accionables, fundamentales para la confiabilidad operativa en la era de la IA.
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