Тестування AI отримує свою відповідь: RagaAI колишнього керівника Nvidia залучає 4,7 млн доларів для автоматизації контролю якості

Як застосунки штучного інтелекту поширюються у різних галузях, виникла критична прогалина — більшість компаній не мають інфраструктури для надійного тестування та валідації своїх систем ШІ перед розгортанням. RagaAI, стартап у режимі stealth, заснований Гауравом Агарвалом, безпосередньо вирішує цю проблему і щойно залучив $4.7 мільйонів на початковому етапі для масштабування рішення.

Бачення заснування

Агарвал має серйозний досвід. Після роботи в Texas Instruments, мобільній платформі Ola та гіганті обчислень NVIDIA, він на власному досвіді побачив наслідки недостатнього тестування ШІ. У NVIDIA він бачив, як запобіжні збої поширювалися через виробничі системи. Цей досвід сформував його місію: створити платформу, яка автоматизує валідацію ШІ від початку до кінця.

Чому RagaAI важливий зараз

Ринковий час є дуже актуальним. З великими мовними моделями, комп’ютерним зором і NLP, що трансформують цілі сектори, забезпечення безпеки та надійності ШІ стало обов’язковим. Дві структурні проблеми сьогодні турбують команди ШІ:

1. Недостатність талантів: Спеціалізовані інженери ШІ, які можуть всебічно тестувати та налагоджувати моделі, дуже рідкісні. Ручне тестування не може масштабуватися.
2. Ризики: Вразливості безпеки, зміщення даних, упередженість моделей і ворожі атаки регулярно потрапляють у виробництво — кожен інцидент має величезні фінансові та репутаційні витрати.

Платформа RagaAI вирішує обидві проблеми, автоматизуючи те, що інакше зайняло б місяці ручної роботи.

Як працює платформа

У її основі лежить RagaAI DNA — тестовий движок на базі моделей фундаментального рівня, який автономно виявляє, діагностує і виправляє проблеми ШІ. Платформа виконує понад 300 різних тестів і працює з мультимодальними даними — LLM, зображеннями, відео, 3D, аудіо, NLP і структурованими даними.

Перші впровадження демонструють реальний вплив: один клієнт з електронної комерції використовував RagaAI для виявлення та усунення галюцинацій у чатботі підтримки клієнтів, налаштованому на каталоги продуктів. Виробник автомобілів застосував можливості генеративного моделювання платформи для тестування виявлення транспортних засобів у складних умовах освітлення, суттєво покращивши безпеку.

Ефективність значна — RagaAI стверджує, що зменшує ризик розгортання на 90% і прискорює цикли розробки у 3 рази.

План інвестицій і зростання

Pi Ventures очолила раунд, приєдналися Anorak Ventures, TenOneTen Ventures, Arka Ventures, Mana Ventures і Exfinity Venture Partners. Капітал підтримає R&D, розширення команди та маркетингові ініціативи.

Ринкова можливість є величезною. Дослідження показують, що ШІ може досягти $2 трильйонів до 2030 року — RagaAI позиціонує себе для захоплення оціненої у понад $500 мільярдів доларів інфраструктури для безпеки, тестування і надійності.

Що стосується довіри, RagaAI має сертифікації SOC2 Type II, ISO 27001, HIPAA, GDPR і CCPA. Платформа працює на приватних хмарах клієнтів або на локальній інфраструктурі, зберігаючи дані цілком під контролем клієнта — це критична вимога для корпоративних розгортань.

Доступна через інтерфейс користувача та Python, RagaAI орієнтована на дата-сайєнтистів і ML-інженерів, які потребують тестування рівня виробництва без повної залежності від ручної спеціалізованої експертизи.