Relyance AI cria "visão de raios X" para dados empresariais: reduz em 80% o tempo de conformidade com IA enquanto resolve a crise de confiança.

Relyance AI, um provedor de plataforma de governança de dados que levantou $32,1 milhão em financiamento da Série B no ano passado, está lançando uma nova solução destinada a resolver um dos desafios mais urgentes na adoção de IA corporativa: entender exatamente como os dados se movem através de sistemas complexos.

A nova plataforma Data Journeys da empresa, anunciada hoje, aborda uma lacuna crítica para as organizações que implementam IA — rastrear não apenas onde os dados estão, mas como e por que estão sendo utilizados em aplicações, serviços em nuvem e sistemas de terceiros.

“A premissa fundamental é garantir que nossos clientes tenham essa visão visual, nativa à IA e contextualizada de toda a jornada dos dados através de suas aplicações, serviços, infraestruturas e terceiros,” disse Abhi Sharma, CEO e co-fundador da Relyance AI, em uma entrevista exclusiva ao VentureBeat. “Você pode realmente chegar ao cerne do ‘porquê’ do processamento de dados, que é a camada mais fundamental necessária para a governança geral da IA.”

O lançamento ocorre em um momento decisivo para a governança de IA corporativa. À medida que as empresas aceleram a implementação de IA, elas enfrentam uma pressão crescente de reguladores em todo o mundo. Mais de um quarto das empresas da Fortune 500 identificaram a regulamentação da IA como um risco em seus registros de SEC, e as multas relacionadas à GDPR chegaram a €1,2 bilhão em 2024 (aproximadamente $1,26 bilhão na taxa de câmbio atual).

Como o Data Journeys rastreia o fluxo de informações onde outros falham

A plataforma representa uma evolução significativa em relação às abordagens convencionais de linhagem de dados, que normalmente rastreiam o movimento de dados de tabela para tabela ou de coluna para coluna dentro de sistemas específicos.

“O status quo para linhagem de dados é basicamente de tabela para tabela e linhagem de nível de coluna. Eu posso ver como os dados se moveram dentro da minha instância do Snowflake ou dentro dos meus buckets do S3,” explicou Sharma. “Mas ninguém pode responder: De onde isso veio originalmente? Que transformação sutil aconteceu entre os pipelines de dados, fornecedores terceirizados, chamadas de API, arquiteturas RAG, até finalmente chegar aqui?”

Data Journeys busca fornecer essa visão abrangente, mostrando o ciclo de vida completo dos dados desde a coleta original até cada transformação e caso de uso. O sistema começa com análise de código, em vez de simplesmente se conectar a repositórios de dados, dando contexto sobre por que os dados estão sendo processados de maneiras específicas.

“A promessa da IA vem com uma responsabilidade significativa sobre como os dados são utilizados. Após ver o Relyance AI Data Journeys, imediatamente reconhecemos seu potencial para revolucionar nossa abordagem ao desenvolvimento responsável de IA,” disse Heather Allen, oficial de privacidade e diretora de gestão de privacidade na CHG Healthcare. “As capacidades automatizadas de linhagem de dados ciente de contexto abordariam nossos desafios mais prementes. Representa exatamente o que temos procurado para apoiar nossa estrutura global de governança de IA.

Quatro problemas de negócios que a visibilidade de dados promete resolver

De acordo com Sharma, o Data Journeys oferece valor em quatro áreas críticas:

Primeiro, compliance e gestão de riscos: “Hoje, você meio que é obrigado a garantir a integridade do processamento de dados, mas não consegue ver por dentro. É basicamente uma governança cega,” disse Sharma. A plataforma permite que as organizações provem a integridade de suas práticas de dados ao enfrentar escrutínio regulatório.

Segundo, detecção precisa de viés: Em vez de apenas examinar o conjunto de dados imediato utilizado para treinar um modelo, as empresas podem rastrear o viés potencial até sua origem. “O viés muitas vezes acontece no momento da inferência, não porque você teve viés no conjunto de dados,” observou Sharma. “O ponto é que, na verdade, não é aquele conjunto de dados. É a jornada que ele fez.”

Terceiro, explicabilidade e responsabilidade: Para decisões de IA de alto impacto, como aprovações de empréstimos ou diagnósticos médicos, entender a proveniência completa dos dados se torna essencial. “O porquê disso é super importante, e muitas vezes, o comportamento incorreto do modelo depende completamente das múltiplas etapas que ele percorreu antes do momento da inferência,” explicou Sharma.

Por fim, conformidade regulatória: A plataforma fornece o que Sharma chama de um “ponto de prova matemática” de que as empresas estão utilizando dados de maneira adequada, ajudando-as a navegar em regulamentos globais cada vez mais complexos.

De horas para minutos: Retornos mensuráveis em uma melhor supervisão de dados

A Relyance afirma que a plataforma oferece retornos mensuráveis sobre o investimento. De acordo com Sharma, os clientes observaram uma economia de 70-80% no tempo para documentação de compliance e coleta de evidências. O que ele chama de “tempo até a certeza” — a capacidade de responder rapidamente perguntas sobre como dados específicos estão sendo utilizados — foi reduzido de horas a minutos.

Em um exemplo que Sharma compartilhou, uma empresa de venda direta ao consumidor estava mudando de processadores de pagamento de Braintree para Stripe. Um engenheiro que trabalhava no projeto inadvertidamente criou um código que armazenava informações de cartão de crédito em texto claro sob o nome da coluna incorreta no Snowflake.

“Capturamos isso no momento em que o código foi verificado,” disse Sharma. Sem a representação visual dos fluxos de dados do Data Journeys, esse potencial incidente de segurança poderia ter permanecido indetectado por muito mais tempo.

Mantendo dados sensíveis dentro dos seus muros: A opção autogerenciada

Junto com o Data Journeys, a Relyance está introduzindo InHost, um modelo de implantação autogerenciado projetado para organizações com requisitos rigorosos de soberania de dados ou aquelas em indústrias altamente regulamentadas.

“As indústrias mais interessadas na opção autogerenciada são indústrias mais regulamentadas — FinTech e saúde,” disse Sharma. Isso inclui bancos, detecção de fraudes, aplicações de crédito, genética e serviços de saúde pessoal.

A flexibilidade de implantar tanto na nuvem quanto na infraestrutura própria da empresa aborda preocupações crescentes sobre dados sensíveis deixando os limites organizacionais, especialmente para aplicações de IA que podem processar informações regulamentadas.

Os planos de expansão da Relyance AI apontam para um mercado crescente de governança de IA

A Relyance está posicionando o Data Journeys como parte de uma estratégia mais ampla para se tornar o que Sharma chama de “uma plataforma unificada nativa da IA” para conformidade global de privacidade, gestão de postura de segurança de dados e governança de IA.

“Na segunda metade deste ano, vou lançar uma solução de governança de IA que será uma gestão de 360 graus de toda a pegada de IA em seu ambiente,” revelou Sharma, abrangendo conformidade, monitoramento ético em tempo real, detecção de viés e responsabilidade para sistemas de IA tanto de terceiros quanto internos.

A visão de longo prazo da empresa é ambiciosa. “Os agentes de IA vão dominar o mundo, e queremos ser essa empresa que fornece a infraestrutura para que as organizações confiem e governem isso,” disse Sharma. “Queremos ajudar a melhorar o índice de utilidade de dados do mundo.”

Investidores apostam alto em governança de dados à medida que a concorrência aumenta

A Relyance enfrenta concorrência de players estabelecidos em espaços adjacentes. Em uma entrevista anterior com o TechCrunch, Sharma reconheceu concorrentes como OneTrust, Transcend, DataGrail e Securiti AI, embora tenha enfatizado que a abordagem integrada da Relyance a diferencia.

Os investidores parecem convencidos do potencial da empresa. Sua $32,1 milhão em rodada de Série B em outubro de 2024, liderada pela Thomvest Ventures com a participação do Fundo de Ventures M12 da Microsoft, elevou o financiamento total da Relyance para $59 milhões.

Umesh Padval, Diretor Administrativo da Thomvest Ventures, destacou a urgência do problema que a Relyance está resolvendo: “A Relyance AI capacita Chief Privacy, Security, e Information Officers a gerenciar a privacidade e conformidade de dados, evitando penalidades onerosas enquanto promove uma adoção segura e responsável da IA.”

Por que a supervisão de dados pode determinar o sucesso da IA na empresa

Sharma enquadrou a missão da empresa como parte de um imperativo mais amplo para as organizações que implementam tecnologias de IA.

“A IA está se tornando meio que o imperativo padrão em sua organização, e todos precisam pensar sobre aquele pilar fundamental em sua organização, que será a infraestrutura para confiança e governança,” disse ele.

“Se os líderes usam a Relyance ou não, é um aspecto importante a se considerar, porque isso realmente desbloqueará o quão rápido você pode obter a adoção de IA de maneira significativa dentro de uma organização.”

À medida que as empresas se apressam para implementar IA, a capacidade de manter visibilidade sobre os processos de dados evoluiu de um mero item de conformidade para uma necessidade comercial fundamental. Essa mudança representa uma daquelas transformações silenciosas mas profundas que não fazem manchetes, mas reformulam indústrias. As empresas que constroem essas ferramentas de visibilidade estão essencialmente criando os sistemas de controle de tráfego aéreo para a IA — não os jatos chamativos em si, mas a infraestrutura que evita que eles colidam uns com os outros. Sem isso, mesmo os algoritmos mais impressionantes se tornam passivos corporativos.