Ajan AI, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Veri Güvenliği
Predibase Edinimi AI Yeteneği, Maliyet Optimizasyon ve İnce Ayarlama Model Teknolojisi ekler
Michael Novinson (Michaelnovinson) •
25 Haziran 2025
Rubrik, eski bir Google Cloud AI ürün yöneticisi tarafından yönetilen bir başlangıç satın almayı planlıyor.
Ayrıca bakınız: Verileri Güçlendirecek Verileri Dönüştürmek AI: Değer, Güven ve Etkinin Kilidini Açma
Silikon Vadisi Tabanlı Veri Koruma Satıcısı, San Francisco merkezli Predibase’nin önerdiği satın alınmasının, Şef İşletme Sorumlusu Mike Tornincasa’ya göre, Kavram Kanıtı AI projelerinden güven, güvenlik ve verimliliği koruyan ölçeklenebilir, üretime hazır uygulamalara geçmesine yardımcı olacağını söyledi. Hareketin, Rubrik’in siber esneklik platformunu en son AI becerileri ile geliştireceğini söyledi.
“Yapay zeka – üretken aracı – bir iş zorunluluğu olarak, bu yeteneklerden üretkenlik kazanıyor” dedi. “Gerçekten de kurumsal kabulü elinde tutan iki şey var. Biri, yönetilen, güvenilir veriler, Rubrik’in sahip olduğu ve iki, maliyet ve dağıtım etrafında doğruluk ve optimizasyon. Üçüncüsü girişimde bulunabilseydim, bir yetenek boşluğu olurdu. Rubrik bir tane çözer, ancak iki ve üç, predibase ile çözmeyi umuyoruz.”
2021 yılında kurulan Predibase, 25 kişi istihdam ediyor ve en son Felicis tarafından yönetilen 12.2 milyon dolarlık A Serisi genişlemesini tamamlayan 28.5 milyon dolarlık dış finansman sağladı. Şirket, Ekim 2023’ten bu yana, Mart 2021’de şirketin kuruluşundan CEO’su pozisyonuna tanıtılmasına kadar Predibase’nin baş ürün memuru olarak görev yapan Devvret Rishi tarafından yönetildi (bkz: bkz: Kimlik riski veri bağlamı olmadan belirsizliğini koruyor).
Nasıl Rubrik, Predibase AI dağıtımlarını güvenli, uygun fiyatlı hale getirebilir
Rubrik, üretken ve ajanik AI’yı kurumsal üretkenlik ve ölçeklenebilirlik için kritik olarak tanımlamıştı, ancak özellikle veri yönetişimi, dağıtım optimizasyonu ve yetenek etrafında AI benimsemesini engelleyen kalıcı engelleri tanıdı. Rubrik’in güvenlik bulutu güvenilir kurumsal verilere olan ihtiyacı ele alırken, şirketin model performansını ve maliyet verimliliğini artırmak için Predibase gibi yerel bir çözümden yoksun olduğunu söyledi.
Rishi, “Şirkete 2021’de başladığımızdan beri, bir temel inancımız oldu, bu da ‘AI’ya erişimi demokratikleştirmek istiyoruz’ ‘dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Ve en zorlayıcı AI uygulamalarının modelleri müşteri verilerine getirerek getirileceğini düşündük. Bu nedenle, şirket olarak amacımız kuruluşların POC’lerden ve pilotlardan üretim üreten AI uygulamalarına mezun olmalarına yardımcı olmaktır.”
Kuruluşlar genellikle veri erişiminin yönetilmesinin daha kolay olduğu ve güvenlik risklerinin daha düşük olduğu dahili kullanım durumlarını hedefleyen Gen AI pilot projeleri başlatır. Ancak üretim seviyesine, özellikle dışsal kullanım durumlarına genişlemek, birçokları için zor. Temel engeller, tescilli veri kümelerine güvenli bir şekilde erişme ve yönetme, yönetişim uyumluluğunu ve üretken modellerin doğruluğunu sağlamada zorlukları içerir.
Rishi, “Özellikle en çok teknoloji ileri müşterilerimizden bazılarından, sadece en çok üretken AI uygulamalarının sadece dahili kullanım durumlarında değil, aynı zamanda harici kullanım durumlarında da kilidi açılmasıdır.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Ve bu kuruluşlar birçok işletme için ölçekte bunu yapmadan önce köprülenmesi gereken bir boşluk var.”
Tornincasa, bu entegrasyonun merkezinde, kurumsal verileri ve meta verileri katı uyum ve yönetişim altında birleştiren Rubrik’in Veri Gölü olduğunu ve AI modellerinin uygun, yüksek maddi verilere erişmesini sağladığını söyledi. Predibase, Tornincasa’nın müşterilerin güvenli ortamdan ayrılmadan tescilli verilerine göre modelleri özelleştirmelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir model barındırma ve ayar katmanı ekler.
ISMG’ye verdiği demeçte, “Piyasaya sadece Rubrik müşteri tabanı için değil, aynı zamanda piyasa için de çok zorlayıcı olacak bir uçtan uca çözüm getirebileceğimize inanıyoruz.” Dedi.
Kuruluşlar neden AI girişimlerini ölçeklendirmek için mücadele ediyor?
İşletmeler genellikle üretken AI uygulamalarında% 70 ila% 80 doğruluk eşiğinin ötesine geçmek için mücadele eder, Rishi’nin çoğu üretim sınıfı kullanım vakası için yetersiz olduğunu söyler. Predibase, işletmelerin%90’ın üzerinde doğruluk eşiklerini karşılamak için kendi verilerini ve ince ayar modellerini getirmelerine izin veren bir eğitim sonrası yığın sağlar, bu da büyük ölçekli dağıtımlar için güven ve güvenilirlik ölçütü olarak kabul edilir.
Rishi, “Modellerinin yapabilmelerini istedikleri şeylerin veri ve örneklerini getirebilmelerini sağlayan bir yığın oluşturuyoruz ve daha sonra bunu Predibase’de barındırdığımız ve dağıttığımız modellerle birleştiriyoruz ve bu modelleri doğrudan bu verilerin üzerine koyuyoruz.” Dedi.
İşletmeler, kullanılan verilerin doğru, izin verildiği ve uygun şekilde yönetildiğinden emin olmadıkça AI’yi ölçeklendirmeye karşı dikkatlidir. Tornincasa, Rubrik’in hangi koşullar altında hangi verileri kullanabileceğini, yanlışlıkla veya kötü niyetli kötüye kullanımı önleyebilecekleri belirleyen sağlam bir kimlik tabanlı erişim yönetim sistemi getirdiğini söyledi. Bu mimari, güvenli AI uygulamalarının temeli olarak hizmet verecektir.
Tornincasa, “Rubrik, siber esneklik ürünlerini oluşturmaya ihtiyaç olarak – verilerin hangi yönlerine erişebileceği konusunda büyük bir anlayışa sahiptir.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Bu, üretici AI uygulamaları oluşturan işletmeler için temel bir kilit açılacak. Rubrik ayrıca işletmede bu üretken AI uygulamalarının çoğuyla çevrimiçi olmaya başlayan güvenilir bir müşteri tabanına sahiptir.”
Bu Predibase hizmetleri gibi teknoloji ileri şirketler, gelişmiş AI modellerini dağıtmak için şirket içi uzmanlığa sahip olsa da, Tornincasa çoğu işletmenin olmadığını söyledi. Predibase’nin platformunu ve uzman ekibini entegre ederek Rubrik, daha az teknik olarak sofistike işletmelerin AI’dan yararlanmasını sağlayacaktır. Amaç, anahtar teslim bir AI aracı sunan öğrenme eğrisini ve operasyonel yükü azaltmak olduğunu söyledi.
Tornincasa, “Predibase’nin nerede başarıya ulaştığına bakarsanız, öncelikle dünyanın en yenilikçi şirketleri, AI’yi benimsemek en hızlı, makine öğrenimi altyapı uzmanlığına sahip olanlar, veri bilimcileri olanlar ile.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Ama dünyanın geri kalanına bakarsanız, bu yeni yeteneklerden yararlanmak için şanslı yetenek açısından ya da iyi konumlandırılmış yetenek açısından değillerdir.”