Con la creciente demanda de IA, los proveedores de IA están dedicando mayor ancho de banda a los problemas de seguridad de datos. No solo se ven obligados a cumplir con las regulaciones emergentes de privacidad de datos (por ejemplo, la Ley de Datos de la UE), sino que también se encuentran bajo el microscopio de clientes escépticos sobre cómo se utilizan y procesan sus datos.
El problema es que, en lo que respecta al fortalecimiento de las prácticas de seguridad de datos en torno a la IA, muchas organizaciones no están en posición de ejecutar bien. Según una encuesta de BigID, una plataforma de control de datos, la mitad de las organizaciones clasifican la seguridad de datos como su principal barrera para implementar la IA.
Provenientes de los sectores de ingeniería de aplicaciones y legales, Abhi Sharma y Leila Golchehreh estaban bien versados en los desafíos en juego aquí. Seguros de que podían construir algo para abordar el dilema de la seguridad de datos, la pareja lanzó Relyance AI, una plataforma que verifica si el uso de datos de una empresa está alineado con las políticas de gobierno.
«El concepto de cómo construiríamos Relyance nos llegó una tarde mientras poníamos al día comiendo pizza en San Francisco», dijo Sharma a TechCrunch. «Aunque veníamos de dos antecedentes muy diferentes, juntos nos dimos cuenta de que se podía hacer más para asegurar la visibilidad en el procesamiento de datos de una organización.»
Golchehreh es abogada de profesión, habiendo servido anteriormente como asesora principal en Workday y la startup de autos autónomos Cruise. Sharma, desarrollador de software, fue ingeniero de plataforma en AppDynamics antes de ayudar a fundar FogHorn, una plataforma de IA en el borde que Johnson Controls adquirió en 2022.
Sharma dice que la mayoría de las empresas enfrentan tres obstáculos principales para la adopción de IA: falta de visibilidad de datos en IA, la complejidad de cómo se manejan los datos y el rápido ritmo de innovación. Todo esto contribuye al riesgo reputacional, dice Sharma, y abre a las empresas a amenazas legales.
La solución de Relyance es un motor que escanea las fuentes de datos de una organización, como aplicaciones de terceros, entornos en la nube, modelos de IA y repositorios de código, y verifica si están de acuerdo con las políticas. Relyance crea un «inventario de datos» y un «mapa de datos», que sincroniza con acuerdos de clientes, regulaciones de privacidad globales y marcos de cumplimiento.
«Relyance permite a las organizaciones monitorear los riesgos de los proveedores externos», dijo Sharma, «mientras que su función de linaje de datos rastrea los flujos de datos entre aplicaciones para identificar riesgos potenciales de manera proactiva.»
Un ejemplo de mapa de datos generado por Relyance. Créditos de imagen: Relyance
Ahora, Relyance no está ejecutando un concepto totalmente novedoso. Sharma admite que OneTrust, Transcend, DataGrail y Securiti AI están entre los proveedores que compiten con él de alguna manera. Por ejemplo, DataGrail ofrece herramientas automatizadas de monitoreo de riesgos que ayudan a las empresas a construir evaluaciones de riesgos de aplicaciones de terceros rápidamente.
Pero Relyance parece estar defendiéndose bien. Sharma afirma que el negocio está en camino de duplicar los ingresos recurrentes anuales este año y que la base de clientes de Relyance, que incluye a Coinbase, Snowflake, MyFitnessPal y Plaid, creció un 30% en la primera mitad del año.
Sentando las bases para un mayor crecimiento, Relyance cerró este mes una ronda de financiación de Serie B de $32 millones liderada por Thomvest con la participación de M12 (fondo de inversión de Microsoft), Cheyenne Ventures, Menlo Ventures y Unusual Ventures. Con la nueva financiación elevando el total recaudado por la startup a $59 millones, los nuevos fondos se destinarán a hacer crecer el equipo de Relyance a 90 empleados para fin de año.
«Decidimos recaudar fondos porque la demanda de IA continúa creciendo y nuevas regulaciones de privacidad y IA se están implementando a nivel global», dijo Sharma. «Nuestros esfuerzos de contratación se centrarán principalmente en expandir nuestro equipo de ingeniería y aumentar nuestra capacidad de comercialización para respaldar nuestro desarrollo de producto y nuestro impulso de crecimiento.»
