Akhir tahun lalu, Gou Rao dan Vinod Jayaraman mendirikan NeuBird untuk mengotomatiskan tugas operasi keandalan situs TI dengan AI generatif.
Setelah menjual startup penyimpanan cloud-native mereka sebelumnya, Portworx, ke PureStorage seharga $370 juta, pasangan ini berpengalaman dalam tantangan TI yang dihadapi oleh perusahaan-perusahaan saat ini.
“Sangat sulit untuk menemukan insinyur keandalan situs yang baik. Ada banyak churn,” kata Rao, CEO NeuBird, kepada TechCrunch. “Hal ini tidak membantu jika tumpukan TI modern menjadi semakin kompleks. Manusia sendiri tidak mungkin bisa mengikuti perubahan seperti ini.”
Untuk mengatasi peningkatan kompleksitas tersebut, NeuBird membangun Hawkeye, SRE bertenaga AI yang dapat dengan cepat mengidentifikasi, mendiagnosis, dan menyelesaikan masalah, sehingga memudahkan insinyur manusia untuk melakukan pekerjaan yang lebih strategis.
Setelah mengumpulkan dana awal sebesar $22 juta dari Mayfield pada bulan April, NeuBird tidak mencari pendanaan tambahan. Namun ketika dana ventura Microsoft M12 mengajukan investasi, NeuBird tidak bisa mengatakan 'tidak'.
Karena banyak pelanggan NeuBird menggunakan cloud Azure, kemitraan ini dapat membantu perusahaan membawa solusinya ke pasar yang lebih besar.
Pada hari Rabu, NeuBird mengumumkan putaran perpanjangan benih senilai $22,5 juta yang dipimpin oleh M12, dengan partisipasi dari Mayfield, Stepstone Group, dan Prosperity7 Ventures.
Meskipun perluasan sering kali dilakukan oleh perusahaan yang tidak berkembang pesat, hal ini tidak berlaku pada NeuBird. Rao mengatakan dia memilih untuk menyebut putaran ini sebagai “seed-1” justru karena NeuBird ingin menggalang dana yang lebih besar dari investor tradisional Seri A di masa depan, dan menambahkan bahwa penilaian untuk putaran ini “jauh lebih tinggi” dibandingkan pendanaan sebelumnya.
Dilihat dari minat investor, NeuBird sedang melakukan sesuatu.
Perusahaan dapat “menyewa” Hawkeye untuk mencari peringatan dan alarm aktif secara terus menerus sepanjang hari. Setelah Hawkeye mengidentifikasi suatu masalah, ia mencoba memecahkan masalahnya, namun jika tidak berhasil, ia meneruskan insiden tersebut ke teknisi manusia.
Hawkeye bekerja dengan menggunakan penalaran LLM untuk memeriksa log sistem apa pun, termasuk sistem yang dibuat khusus. “LLM telah melihat begitu banyak skenario konfigurasi aplikasi yang berbeda sehingga fakta bahwa LLM akan mengalami pesan baris log aplikasi yang tidak dipahami sangatlah kecil,” kata Rao.
Hawkeye memanfaatkan semua sistem dalam mode read-only, yang berarti tidak menyimpan data milik pelanggan apa pun. Hal ini penting bagi bank dan organisasi lain yang harus menjaga informasi identitas pribadi.
“Hawkeye tidak perlu melihat aplikasi itu sendiri atau data aplikasi. Kami tidak perlu melihat catatan transaksi Anda,” katanya. “Yang kami lihat hanyalah data kesehatan. Apakah ada alarm? Apakah ada kesalahan dalam log? Apakah CPUnya terlalu tinggi?”
Perusahaan ini telah berhasil mendapatkan pelanggan mulai dari perusahaan manufaktur mobil besar, lembaga keuangan, farmasi, dan bahkan perusahaan rintisan, dengan sedikitnya 30 karyawan dan hanya satu insinyur operasi TI yang tidak mampu mengimbangi tiket insiden. Meskipun beberapa dari organisasi ini masih melakukan uji coba produk tersebut, banyak yang telah beralih ke mode produksi selama beberapa bulan terakhir.
Meski begitu, meskipun NeuBird berhasil menarik banyak VC, dengan valuasi tinggi, pada tahap awal, NeuBird bukanlah satu-satunya startup yang mengerjakan tugas-tugas SRE yang didukung AI. Y Combinator telah mendukung tiga di antaranya pada tahun 2024 saja (SRE.ai, Opslane, Parity) dan beberapa lainnya juga telah diluncurkan seperti Cleric. Dan pemain besar, seperti Moogsoft, juga menawarkan fitur respons insiden otomatis.
Namun, seperti otomatisasi penjualan dan otomatisasi layanan pelanggan, kopilot, atau rekan satu tim, sebagaimana mitra pengelola Mayfield menyebut apa yang dilakukan NeuBird, akan hadir untuk banyak fungsi pengembang dan DevOps. Dan dengan tingkat kegembiraan dari para VC, NueBird adalah salah satu yang harus diperhatikan.
