Goutham（Gou）Rao是首席執行官兼聯合創始人 neubird，霍基（Hawkeye）的創建者是世界上第一個生動的AI驅動ITOPS工程師，旨在幫助IT團隊立即診斷和解決技術問題，從而使人類團隊與AI之間的無縫合作。
Rao是具有良好往績記錄的連續企業家，已共同創立並成功地退出了多家公司。他共同創立了Portworx，以純存儲收購；陶藝網絡，由戴爾收購；和Net6，由Citrix收購。他還是一位出色的發明者，擁有50多項已發行的專利，涵蓋計算機網絡，存儲和安全性。
Neubird正在為IT操作開發生成的AI解決方案，以幫助解決管理現代，複雜技術堆棧所需的熟練專業人員的短缺。該公司致力於簡化數據分析並提供實時可行的見解，旨在提高效率並支持IT管理中的創新。
是什麼促使您啟動Neubird，您如何確定對AI驅動的IT操作自動化的需求？
Neubird誕生於IT企業的日益複雜性以及熟練的IT專業人員的短缺。傳統工具沒有跟上，迫使IT團隊花費30％的預算來導航孤立的數據源，而不是推動創新。我們看到了創建一個由AI驅動的ITOPS工程師Hawkeye的機會，該工程師可以立即查明其問題，從幾天到幾天減少時間到分辨率，並使企業能夠擴展IT操作而不會受到勞動限制的瓶裝。
Neubird開創了AI驅動的數字隊友，什麼使Hawkeye與傳統的IT自動化工具區分開來？
與靜態，基於規則的IT自動化工具不同，我們的AI驅動數字隊友鷹眼會動態處理大量的遙測數據，並立即診斷問題。它通過從各種企業數據源（包括Slack，雲服務，數據庫和自定義應用程序）中提取洞察力來消除預先編程的可觀察性工具的偏見，從而使IT團隊對其基礎架構進行整體，上下文化的視圖。
鷹眼不僅是表面警報；它通過對話界面與工程師積極合作，診斷根本原因並為複雜的IT問題提出修復。這從根本上改變了其運行方式，幫助他們最大程度地減少停機時間，並以前所未有的速度應對IT事件。
企業經常與IT操作中的數據過載鬥爭。鷹眼如何通過大量數據集過濾以提供可行的見解？
傳統的IT工具努力處理遙測數據的洪水（數量，系統指標和雲性能指標），以提高疲勞和緩慢的事件解決方案。
鷹眼通過連續分析實時數據並檢測信號性能發出或失敗的模式來削減噪聲。它通過超越被動監控以採取主動行動來補充現有的可觀察性和監視工具。它是您團隊中的工程師，它可以從您當前的工具中解釋IT遙測和系統數據，從而潛入問題並在出現時解決它們。
它提供了自然語言的清晰，可操作的見解，將響應時間從幾天減少到幾分鐘。
鷹眼的獨特方法利用LLM的力量指導事件分析，而無需與LLMS共享客戶數據，從而確保了周到且安全的方法。
安全和信任是AI採用的主要問題。 Neubird如何應對這些挑戰？
鷹眼的獨特方法利用LLM的力量指導事件分析，而無需與LLMS共享客戶數據，從而確保了周到且安全的方法。
鷹眼在企業的安全周圍內運行，僅使用內部數據源來生成洞察力，這是幻覺，這些幻覺會困擾基於LLM的通用系統。它還通過提供可追溯的建議來確保透明度，因此IT團隊保持對決策的完全控制。這種方法使其成為一個可靠且安全的AI隊友，而不是黑框解決方案。
鷹眼如何與現有的IT基礎架構集成，而企業的入職過程是什麼樣的？
鷹眼通過連接到現有的可觀察性，監視和事件響應工具，例如AWS CloudWatch，Azure Monitor，DataDog和Pagerduty來無縫地與企業IT環境集成。它與之合作，DevOps和SRE團隊不需要重大的基礎架構。
這是其工作原理：
- 部署： 鷹眼被部署在您的環境中，連接到現有工具和數據源。
- 學習與適應：它分析了歷史事件和實時遙測，以了解正常的系統操作並識別模式。
- 自定義： 該平台適應了特定於企業的工作流程，調整響應和對運營需求的建議。
- 合作： 通過基於聊天的界面，團隊在適用的情況下將獲得實時診斷，解決方案和自動解決方案。
這種簡化的集成過程可加速事件解決，減少MTTR並增強系統可靠性，從而使企業有效地擴展IT操作，而無需添加員工。
人類工程師與像鷹眼這樣的AI隊友扮演什麼角色？您如何看待這種合作的發展？
鷹眼補充劑而不是代替人類IT專業人員。它的團隊仍在推動戰略決策，但是他們沒有手動對每個問題進行故障排除，而是與鷹眼一起工作，以更快地診斷和解決問題。隨著AI隊友變得越來越高級，IT專業人員將朝著高價值任務轉向高級任務 – 使體系結構達到高度，提高安全性並加速了新技術的採用。
鷹眼聲稱將平均分辨率（MTTR）減少了90％。您能否分享任何證明這種影響的現實世界中的例子或案例研究？
一家國家雜貨零售商融合了鷹眼，以處理其電子商務平台日益增長的複雜性。他們的SRE團隊被大量的遙測數據和緩慢的手動調查所淹沒，尤其是在高峰購物期間。
他們以鷹眼為Genai驅動的隊友，看到了：
- 〜90％MTTR還原 – AWS CloudWatch，AWS MSK和PAGERDUTY之間的即時數據相關性。
- 24/7實時分析 – 消除下班後的升級。
- 自動事件解決方案 – 預先批准的修復自動部署。
在假日購物潮中，鷹眼優化的容量，檢測到早期問題並進行了實時縮放調整，確保了接近100％的正常運行時間，這是其IT操作的改變遊戲規則。
您對AI代理商從被動助手到企業運營中積極解決問題的人的發展有何看法？
人工智能從被動可觀察性轉移到主動解決問題。鷹眼已經提供了根本原因分析和解決方案，但是下一階段是完全自治的，AI主動地優化了IT操作，並實時自我建立基礎架構。這一進化是由Genai和認知決策模型的進步推動的，將重新定義企業。
在未來五年中，您在哪裡可以看到AI驅動的企業自動化，以及您期望在此過程中會帶來什麼主要挑戰或突破？
AI將從協助工程師轉向完全自主的IT操作，在升級之前預測和解決問題。多代理AI工作流程將使該部門之間的孤島分解孤島。最大的突破將包括自我修復的基礎設施，AI驅動的跨職能合作以及更強大的人類信任，使AI隊友能夠做出更複雜的決定。主要的挑戰將是確保AI透明度並適應與AI一起工作的勞動力，從而平衡自動化與人類的監督。
在帶領多家初創公司取得成功之後，您將為當今建立AI驅動公司的企業家提供什麼建議？
企業家應專注於解決真實的高價值問題，而不是追求AI炒作。 AI必須牢記企業信任，以確保採用它的企業的透明度和控制。適應性是關鍵 – AI系統必須隨著業務需求而發展，而不是僵化的一定程度的全部解決方案。 AI不是取代人類的專業知識，而應將其定位為提高決策和運營效率的隊友。最後，企業AI的採用需要時間，因此，優先考慮可伸縮性和長期影響的公司最終將成為該領域領導者。
感謝您的出色採訪，希望了解更多的讀者應該訪問Neubird。
