Yapay zekaya olan talep arttıkça yapay zeka satıcıları veri güvenliği sorunlarına daha fazla bant genişliği ayırıyor. Yalnızca yeni ortaya çıkan veri gizliliği düzenlemelerine (örneğin, AB Veri Yasası) uymak zorunda kalmakla kalmıyorlar, aynı zamanda kendilerini, verilerinin nasıl kullanıldığı ve işlendiği konusunda şüpheci olan müşterilerin gözetimi altında buluyorlar.
Sorun şu ki, yapay zeka etrafındaki veri güvenliği uygulamalarının sıkılaştırılması söz konusu olduğunda birçok kuruluş iyi bir şekilde yürütebilecek konumda değil. Bir göre anket Bir veri kontrol platformu olan BigID’de kuruluşların yarısı, veri güvenliğini yapay zekanın uygulanmasının önündeki en büyük engel olarak görüyor.
Uygulama mühendisliği ve hukuk sektörlerinden gelen Abhi Sharma ve Leila Golchehreh, buradaki zorluklar konusunda oldukça bilgiliydi. İkili, veri güvenliği çıkmazını çözecek bir şeyler geliştirebileceklerinden emin olarak, Güven Yapay Zekasıbir şirketin veri kullanımının yönetişim politikalarıyla uyumlu olup olmadığını kontrol eden bir platform.
Sharma, TechCrunch’a şunları söyledi: “Relyance’ı nasıl inşa edeceğimiz fikri, bir akşam San Francisco’da pizza yerken aklımıza geldi.” “İki farklı geçmişe sahip olmamıza rağmen birlikte, bir kuruluşun veri işleme sürecinde görünürlüğü sağlamak için daha fazlasının yapılabileceğini fark ettik.”
Golchehreh, daha önce Workday’de ve otonom araç girişimi Cruise’da kıdemli danışman olarak görev yapmış bir avukattır. Bir yazılım geliştiricisi olan Sharma, Johnson Controls’un 2022’de satın aldığı ileri düzey yapay zeka platformu FogHorn’un kurulmasına yardım etmeden önce AppDynamics’te platform mühendisi olarak çalışıyordu.
Sharma, çoğu şirketin yapay zekayı benimsemenin önünde üç ana engelle karşılaştığını söylüyor: yapay zekadaki verilere ilişkin görünürlük eksikliği, verilerin işlenme şeklinin karmaşıklığı ve inovasyonun hızlı temposu. Sharma, tüm bunların itibar riskine katkıda bulunduğunu ve şirketleri yasal tehditlere açık hale getirdiğini söylüyor.
Relyance’ın çözümü, bir kuruluşun üçüncü taraf uygulamaları, bulut ortamları, yapay zeka modelleri ve kod depoları gibi veri kaynaklarını tarayan ve bunların politikalarla uyumlu olup olmadığını kontrol eden bir motordur. Relyance, müşteri sözleşmeleri, küresel gizlilik düzenlemeleri ve uyumluluk çerçeveleriyle senkronize ettiği bir “veri envanteri” ve “veri haritası” oluşturur.
Sharma, “Relyance, kuruluşların harici tedarikçi risklerini izlemesine olanak tanıyor,” dedi ve “veri kökeni özelliği, potansiyel riskleri proaktif bir şekilde belirlemek için uygulamalar arasındaki veri akışlarını izliyor.”
Relyance tamamen yeni bir konsept üzerinde çalışmıyor. Sharma, OneTrust, Transcend, Datagrail ve Securiti AI’nin bir şekilde kendisiyle rekabet eden satıcılar arasında olduğunu kabul ediyor. Örneğin Datagrail, şirketlerin üçüncü taraf uygulama risk değerlendirmelerini hızlı bir şekilde oluşturmasına yardımcı olan otomatik risk izleme araçları sunuyor.
Ancak Relyance kendine hakim görünüyor. Sharma, işletmenin bu yıl yıllık tekrar eden gelirini iki katına çıkarma yolunda ilerlediğini ve Relyance’ın Coinbase, Snowflake, MyFitnessPal ve Plaid’i içeren müşteri tabanının ilk yarıda %30 arttığını iddia ediyor.
Daha fazla büyümeye zemin hazırlayan Relyance, bu ay Thomvest liderliğindeki M12 (Microsoft’un girişim fonu), Cheyenne Ventures, Menlo Ventures ve Unusual Ventures’ın katılımıyla 32 milyon dolarlık B Serisi turunu tamamladı. Girişimin toplam tutarını 59 milyon dolara çıkaran yeni fon, Relyance ekibinin yıl sonuna kadar 90 çalışana çıkarılması için kullanılacak.
Sharma, “Yapay zekaya olan talebin artmaya devam etmesi ve küresel olarak yeni gizlilik ve yapay zeka düzenlemelerinin uygulamaya konması nedeniyle fon toplamaya karar verdik” dedi. “İşe alma çabalarımız öncelikle mühendislik ekibimizi genişletmeye ve ürün geliştirme ve büyüme ivmemizi desteklemek için pazara açılma kapasitemizi artırmaya odaklanacak.”
