Тестирование ИИ получает свой ответ: RagaAI, бывший исполнительный директор Nvidia, привлекает 4,7 млн долларов для автоматизации контроля качества

По мере распространения ИИ-приложений в различных отраслях возникает критический разрыв — большинство компаний не располагают инфраструктурой для надежного тестирования и валидации своих систем ИИ перед развертыванием. RagaAI, стартап в скрытом режиме, основанный Гауравом Агарвалом, напрямую решает эту проблему и недавно привлек $4.7 миллиона на начальном этапе для масштабирования решения.

Видение основания компании

Агарвал обладает серьезным опытом. После работы в Texas Instruments, мобильной платформе Ola и вычислительном гиганте NVIDIA он лично столкнулся с последствиями недостаточного тестирования ИИ. В NVIDIA он видел, как предотвратимые сбои распространялись по производственным системам. Этот опыт сформировал его миссию: создать платформу, которая автоматизирует валидацию ИИ от начала до конца.

Почему RagaAI важен сейчас

Рынок развивается очень быстро. С появлением больших языковых моделей, компьютерного зрения и NLP, преобразующих целые сектора, обеспечение безопасности и надежности ИИ стало обязательным. Сегодня две структурные проблемы мешают командам, работающим с ИИ:

1. Недостаток талантов: Специализированных инженеров по ИИ, способных всесторонне тестировать и отлаживать модели, очень мало. Ручное тестирование не масштабируется.
2. Риск уязвимостей: Уязвимости в безопасности, дрейф данных, предвзятость моделей и атаки злоумышленников регулярно попадают в продукцию — каждое происшествие влечет за собой огромные финансовые и репутационные потери.

Платформа RagaAI решает обе задачи, автоматизируя процессы, которые иначе заняли бы месяцы ручной работы.

Как работает платформа

В основе лежит RagaAI DNA — тестирующий движок на базе модели Foundation, который автономно обнаруживает, диагностирует и исправляет проблемы ИИ. Платформа выполняет более 300 различных тестов и работает с мультимодальными данными — LLM, изображениями, видео, 3D, аудио, NLP и структурированными данными.

Первые внедрения показывают реальные результаты: один клиент из электронной коммерции использовал RagaAI для выявления и устранения галлюцинаций в чатботе поддержки клиентов, настроенном на каталоги продуктов. Производитель автомобилей использовал возможности генеративного моделирования платформы для тестирования обнаружения транспортных средств в сложных условиях освещения, значительно повысив безопасность.

Преимущества по эффективности впечатляют — RagaAI заявляет о снижении риска развертывания на 90% и ускорении циклов разработки в 3 раза.

План инвестиций и роста

Рунд возглавила Pi Ventures, к ней присоединились Anorak Ventures, TenOneTen Ventures, Arka Ventures, Mana Ventures и Exfinity Venture Partners. Средства пойдут на исследования и разработки, расширение команды и маркетинговые инициативы.

Рынок огромен. Исследования показывают, что к 2030 году объем рынка ИИ может достичь $2 триллионов долларов — RagaAI позиционирует себя для захвата предполагаемых более чем $500 миллиарда долларов, выделенных на инфраструктуру безопасности, тестирования и надежности.

В плане доверия RagaAI имеет сертификаты SOC2 Type II, ISO 27001, HIPAA, GDPR и CCPA. Платформа работает на частных облаках клиентов или на собственной инфраструктуре, полностью контролируемой заказчиком — критически важное требование для корпоративных внедрений.

Доступна как через пользовательский интерфейс, так и через интерфейс Python, RagaAI ориентирована на дата-сайентистов и инженеров ML, которым необходимы тесты уровня производства без необходимости полагаться исключительно на ручной труд специалистов.