TechCrunch AI • 44일 전

인사이트파인더, AI 에이전트 오류 해결 위해 1500억 투자 유치

IMP

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핵심 요약

IT 인프라 관측(Observability) 스타트업 인사이트파인더(InsightFinder)가 기업 내 AI 에이전트의 복잡성을 제어하고 장애 원인을 자동 진단하는 솔루션을 선보이며 1500만 달러(약 200억 원)를 유치했습니다. 이 회사는 데이터, 모델, 인프라를 동시에 분석하여 AI 도입으로 인한 시스템 오류의 근본 원인을 파악하고 선제적으로 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

번역된 본문

관측 가능성(Observability) 도구의 역할이 다시 한 번 진화했습니다. 수년 동안 기술 시스템의 안정성을 보장하기 위한 솔루션 시장이 성장하면서, 그 초점은 '모든 것을 추적하는 것'에서 '복잡성과 비용을 제어하는 것'으로 꾸준히 이동했습니다. 동시에 기업 내 AI 에이전트의 급속한 유입과 채택은 관측이 필요한 완전히 새로운 워크로드(작업 부하) 범주를 추가했습니다.

15년간의 학계 연구를 바탕으로 설립된 스타트업 인사이트파인더 AI(InsightFinder AI)는 이 문제에 익숙합니다. 이 회사는 2016년부터 머신러닝을 사용하여 IT 인프라 문제를 모니터링, 식별 및 사전 예방적으로 해결해 왔으며, 이제 탐지 및 진단부터 해결 및 예방에 이르기까지 모든 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트 솔루션으로 오늘날의 AI 모델 안정성 문제를 해결하고 있습니다.

테크크런치가 단독으로 입수한 바에 따르면, IBM과 구글에서 근무했던 헬렌 구(Helen Gu) 노스캐롤라이나 주립대 컴퓨터 공학 교수가 설립한 이 회사는 최근 유 갤럭시(Yu Galaxy)가 이끄는 시리즈 B 라운드에서 1,500만 달러(약 200억 원)를 유치했습니다.

구 CEO에 따르면, 오늘날 업계가 직면한 가장 큰 문제는 AI 모델이 어디서 잘못되었는지 단순히 모니터링하고 진단하는 것만이 아닙니다. 오히려 AI가 기술 스택의 일부가 된 지금, 전체 기술 스택이 어떻게 작동하는지를 진단하는 것이 핵심이라고 설명했습니다.

그녀는 테크크런치와의 인터뷰에서 "이러한 AI 모델 문제를 진단하려면 데이터, 모델, 인프라를 함께 모니터링하고 분석해야 합니다. 항상 모델의 문제나 데이터의 문제만 있는 것은 아니며, 이들의 결합된 문제입니다. 때로는 단순히 인프라 문제인 경우도 있습니다."라고 말했습니다.

구 대표는 실제 사례를 통해 이러한 상황이 어떻게 나타나는지 설명했습니다. 주요 미국 신용카드 회사인 고객사 중 한 곳은 자사의 사기 탐지 모델 중 하나가 드리프트(Drift, 성능 저하 및 변동 현상)를 겪고 있는 것을 발견했습니다. 인사이트파인더가 이 회사의 모든 인프라를 모니터링하고 있었기 때문에, 해당 모델 드리프트가 일부 서버 노드의 오래된 캐시로 인해 발생했다는 것을 정확히 식별해 낼 수 있었습니다.

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구 대표는 "가장 큰 오해는 AI 관측 가능성이 개발 및 테스트 단계에서의 대형 언어 모델(LLM) 평가에만 국한된다는 것입니다. 오히려 건전한 AI 관측 플랫폼은 개발, 평가 및 프로덕션(운영) 단계를 아우르는 엔드투엔드 피드백 루프 지원을 제공해야 합니다."라고 강조했습니다.

인사이트파인더의 최신 제품인 '자율적 안정성 인사이트(Autonomous Reliability Insights)'는 비지도 머신러닝, 자체 개발한 대형 및 소형 언어 모델, 예측 AI, 그리고 인과 추론(Causal inference)을 결합하여 이 모든 것을 수행할 수 있습니다. 구 대표에 따르면 이 기반 계층은 데이터에 구애받지 않아(data agnostic) 시스템이 전체 데이터 스트림을 수집 및 분석하고, 상관 관계를 분석하고 교차 검증하여 궁극적으로 근본 원인을 도출할 수 있습니다.

현재 관측 가능성 분야는 AI 도구의 유입으로 열린 새로운 시장 점유율을 차지하기 위해 수많은 경쟁사들로 붐비고 있습니다. 약 10년의 여정을 걸어온 인사이트파인더는 그라파나 랩스(Grafana Labs), 피들러(Fiddler), 데이타독(Datadog), 다이트레이스(Dynatrace), 뉴렐릭(New Relic), 빅판다(BigPanda) 등 AI 도구가 제기하는 새로운 문제를 해결하기 위한 기능을 구축하고 있는 기업들과 경쟁하고 있습니다.

하지만 구 대표는 위축되지 않았습니다. 오히려 그녀는 인사이트파인더의 전문성, 경험, 높은 맞춤화 능력이 충분한 경쟁 우위(해자)가 된다고 주장합니다.

그녀는 "우리는 실제로 지금까지 다른 경쟁사에게 고객을 빼앗긴 적이 거의 없습니다. 이것은 바로 '인사이트'의 문제입니다. 진짜 문제는 많은 데이터가 존재한다는 것이 아닙니다."라고 자신감 있게 말했습니다.

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The role of observability tools has evolved once again. While the market for solutions to ensure tech systems' reliability has grown over the years, the center of gravity has steadily shifted from "track everything" to "control complexity and costs." Meanwhile, the rapid influx and adoption of AI agents within enterprises have only added a brand new category of workload that needs to be observed. InsightFinder AI , a startup based on 15 years of academic research, is no stranger to this problem. The company has been using machine learning to monitor, identify, and proactively fix IT infrastructure issues since 2016 , and is now attacking today's AI model reliability issue with an AI agent solution that can do everything from detection and diagnosis to remediation and prevention. The company, founded by CEO Helen Gu, a computer science professor at North Carolina State University who previously worked at IBM and Google, recently raised $15 million in a Series B round led by Yu Galaxy, TechCrunch has exclusively learned. According to Gu, the biggest problem facing the industry today is not just monitoring and diagnosing where AI models go wrong; it's diagnosing how the entire tech stack operates now that AI is a part of it. "In order to diagnose these AI model problems, you need to actually monitor and analyze the data, the model, and the infrastructure together," Gu told TechCrunch. "It's not always a model problem or a data problem; it's a combination. Sometimes, it's simply your infrastructure." Gu explained how that looks in real life with an anecdote: One of its customers, a major U.S. credit card company, saw that one of its fraud detection models was drifting. Because InsightFinder was monitoring all of the company's infrastructure, it was able to identify that the model drift was caused by outdated cache in some server nodes. Techcrunch event Meet your next investor or portfolio startup at Disrupt Your next round. Your next hire. Your next breakout opportunity. Find it at TechCrunch Disrupt 2026, where 10,000+ founders, investors, and tech leaders gather for three days of 250+ tactical sessions, powerful introductions, and market-defining innovation. Register now to save up to $410. Meet your next investor or portfolio startup at Disrupt Your next round. Your next hire. Your next breakout opportunity. Find it at TechCrunch Disrupt 2026, where 10,000+ founders, investors, and tech leaders gather for three days of 250+ tactical sessions, powerful introductions, and market-defining innovation. Register now to save up to $410. San Francisco, CA | October 13-15, 2026 REGISTER NOW "The biggest misconception is that AI observability is limited to LLM evaluation during the development and testing phases. On the contrary, a sound AI observability platform should provide end-to-end feedback loop support covering the development, evaluation, and production stages," she said. InsightFinder's newest product, dubbed Autonomous Reliability Insights, can do all this by using a combination of unsupervised machine learning, proprietary large and small model language models, predictive AI, and causal inference. This base layer is data agnostic, per Gu, which lets the system ingest and analyze entire data streams to gather signals that can then be correlated and cross-validated to arrive at a root cause. Now, the observability space is crowded with contenders for a share of the new market that's been opened up by the influx of AI tools. Nearly a decade into its journey, InsightFinder has been going up against the likes of Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic, and BigPanda, who are all building capabilities to deal with the new problems presented by AI tools. But Gu isn't fazed. On the contrary, she claims the InsightFinder's expertise, experience, and customizability act as a sufficient moat. "We actually rarely lose [customers] to anybody so far […] This is about the insights, right? The problem is that a lot of data scientists understand AI, but they don't understand the system. And a lot of SRE [site reliability engineering] developers understand the system, but not the AI […] They don't look at it, and they don't understand the intrinsic relationships." Today, InsightFinder's roster of customers includes UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud, and Comcast, and Gu attributes the success to 10 years of working to understand what large enterprise customers need. "It has come down to working with our Fortune 50 customers to polish and understand the enterprise environment requirements to deploy these kinds of models," she said. "We have been working with Dell to deploy our AI systems across the world at some of the largest customers we have. This is not something that you can take a foundational AI and just slap on the machine data to do." Gu said the company's revenue stream is "strong," having grown "over threefold" in the past year. In fact, she says the company wasn't looking to raise this Series B at all, and investors approached the company after the company won a seven-figure deal with a Fortune 50 company within three months. InsightFinder will use the fresh capital to make its first sales and marketing hires to expand its team of fewer than 30 people, and invest in its go-to-market motion. The company has so far raised a total of $35 million. Topics AI , data observability , Datadog , Dynatrace , Enterprise , Fundraising , Grafana Labs , InsightFinder Ram Iyer Editor Ram is a financial and tech reporter and editor. He covered North American and European M&A, equity, regulatory news and debt markets at Reuters and Acuris Global, and has also written about travel, tourism, entertainment and books. You can contact or verify outreach from Ram by emailing ram.iyer@techcrunch.com . View Bio April 30 San Francisco, CA StrictlyVC kicks off the year in SF. Get in the room for unfiltered fireside chats with industry leaders, insider VC insights, and high-value connections that actually move the needle. Tickets are limited. 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