La demanda de inteligencia artificial (IA) está aumentando, y las empresas que ofrecen estos servicios están prestando más atención a la seguridad de los datos. No solo deben cumplir con nuevas regulaciones de privacidad de datos, como la Ley de Datos de la UE, sino que también enfrentan la desconfianza de los clientes sobre cómo se utilizan y procesan sus datos. Sin embargo, muchas organizaciones no están preparadas para mejorar sus prácticas de seguridad de datos en el ámbito de la IA. Según una encuesta de BigID, una plataforma de control de datos, la mitad de las organizaciones considera que la seguridad de los datos es su principal obstáculo para implementar la IA.
Abhi Sharma y Leila Golchehreh, provenientes de los sectores de ingeniería de aplicaciones y legal, conocían bien estos desafíos. Creyendo que podían desarrollar una solución para el problema de la seguridad de datos, lanzaron Relyance AI, una plataforma que verifica si el uso de datos de una empresa se alinea con las políticas de gobernanza. “La idea de cómo construir Relyance nos llegó una noche mientras cenábamos pizza en San Francisco”, comentó Sharma. “Aunque venimos de 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 y ha trabajado como asesora principal en Workday y en la startup de coches autónomos Cruise. Por su parte, Sharma es desarrollador de software y fue ingeniero de plataforma en AppDynamics antes de cofundar FogHorn, una plataforma de IA en el borde que fue adquirida por Johnson Controls en 2022. Según Sharma, la mayoría de las empresas enfrentan tres obstáculos principales para adoptar la IA: falta de visibilidad sobre los datos en la IA, la complejidad en el manejo de datos y la rápida innovación. Todos estos factores contribuyen al riesgo reputacional y pueden abrir 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, para verificar si están en conformidad 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 proveedores externos”, dijo Sharma, “mientras que su función de linaje de datos rastrea los flujos de datos a través de las aplicaciones para identificar riesgos potenciales de manera proactiva”.
Aunque Relyance no es un concepto completamente nuevo, ya que compite con empresas como OneTrust, Transcend, Datagrail y Securiti AI, parece estar manteniendo su posición en el mercado. Sharma afirma que la empresa está en camino de duplicar sus ingresos anuales recurrentes este año, y que su base de clientes, que incluye a Coinbase, Snowflake, MyFitnessPal y Plaid, creció un 30% en la primera mitad del año.
Este mes, Relyance cerró una ronda de financiamiento Serie B de 32 millones de dólares, liderada por Thomvest, con la participación de M12 (el fondo de inversión de Microsoft), Cheyenne Ventures, Menlo Ventures y Unusual Ventures. Con un total recaudado de 59 millones de dólares, los nuevos fondos se destinarán a aumentar el equipo de Relyance a 90 empleados para fin de año. “Decidimos recaudar fondos porque la demanda de IA sigue creciendo y se están implementando nuevas regulaciones de privacidad y IA 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 apoyar el desarrollo de productos y el crecimiento de la empresa”.
