![Search icon](https://hackernoon.imgix.net/search-new.png?w=19&h=19)
Nimrod Vax : Yapay zeka destekli veri güvenliği, uyumluluk ve gizlilik.
NV: Dimitri Sirota ve ben 2016'da BigID'yi kurduğumuzda, büyük şirketlerde yıllardır önemli veri ihlallerine tanık olmuştuk. Bireyler ve kuruluşlar üzerindeki yıkıcı etkilerini gördük. Kuruluşların sahip oldukları verileri anlamalarına yardımcı olan kimse yoktu ve ihlalleri önlemelerine yardımcı olmak için bunu bir adım öteye taşıyorlardı. BigID'nin doğduğu sorun buydu ve sekiz yıldan fazla bir süre sonra, sorun kuruluşlarda her zamankinden daha yaygın. Bunun büyük bir kısmı BT altyapısının genişlemesi ve yeni tehdit vektörlerinin ortaya çıkması gerçeğinden kaynaklanıyor ve bunların hepsi daha sonra gelişen düzenleyici hususlarla daha da karmaşıklaşıyor. Bu mükemmel fırtına, BigID platformunu kuruluşların başarılı olması için kritik öneme sahip hale getiriyor. Başından itibaren sağlam önlemlerle oluşturulan BigID platformu, sıkı güvenlik gereksinimleri olan her büyüklükteki kuruluşun verilerini ve herhangi bir içeriden kaynaklanan risk veya ihlal meydana gelmeden önce bunları nasıl koruyacaklarını anlamalarını kolaylaştırıyor.
NV : BigID'deki herkes yaptığımız iş konusunda hevesli. Ekibimiz pazara sunduğumuz ürünler ve hizmet verdiğimiz müşteriler konusunda çok hassas. Her ölçekteki şirketin verilerini yönetme biçimini değiştiriyoruz - hiç kimsenin sahip olmadığı yenilikçi AI ile, önce verilerle başlayarak (geleneksel güvenlik çözümlerinin yaptığı gibi tam tersi değil). Ayrıca, sadece teknolojide değil, insanların öğrenmesi, büyümesi ve statükoyu sorgulaması için daha çeşitli ve kapsayıcı bir ortam yaratmada saygı ve inovasyona dayalı bir şirket inşa ederken modern teknoloji yığınını zenginleştirmek ve genişletmek için açık bir ekosistem oluşturuyoruz.
NV : Farklı bir girişim kurardım. CA'daki son işimden ayrıldığımda kendi şirketimi kurmaya kararlıydım. Profesyonel kariyerimin başından itibaren inovasyonda ortaya çıkmıştım ve bunu kendi başıma yapma zamanımın geldiğini hissettim. Ben bir ürün insanıyım ve tatminimi bir şeyler inşa etmekten alıyorum.
NV : Ürün ve mühendislik için başarı ölçütlerimiz, telemetri yoluyla üründeki değer yaratma etkinliğini ölçen bir Kuzey Yıldızı ölçütü etrafında şekillenmiştir: gerçek ürün benimsemesi. Ayrıca ürün kalitesi ve değere ulaşma süresi (benimseme süresi) için destek KPI'larımız da var.
NV : BigID'nin misyonu, kuruluşların verilerini kontrol altına almalarını sağlamaktır. Kuruluşların güvenlik, gizlilik, uyumluluk ve AI veri yönetimi genelinde harekete geçmelerini sağlayan tek veri platformuyuz. Perakendeden finansal hizmetlere, üretimden teknolojiye kadar her tür kuruluş BigID'den faydalanabilir.
NV : Yakın zamanda ARR'de 100 milyon doları geçerek centaur statüsüne ulaştık, bu dikkate değer bir başarı. Ayrıca, jeneratif AI, AI benimsemesi ve AI'nın diğer tüm yönleri dahil olmak üzere AI'yı yönetmek ve güvence altına almak için BigID'yi kullanma konusunda önemli bir çekiş ve ilgi görüyoruz. Bu yalnızca ürün-pazar uyumunu değil aynı zamanda gelecekteki uygunluğu da gösteriyor.
NV : Dört yıl üst üste Inc. 5000 listesinde yer aldık ve Deloitte 500 listesine de hemen hemen aynı sayıda girdik ve bu yolda yavaşlama belirtisi göstermiyoruz.
NV : İlk müşterilerimizden biri (ve hala öyle) tanınmış bir küresel perakendeci ve üreticiydi. Gizlilik şefleriyle güçlü bir ilişki kurduk ve gizlilik ve veri zorlukları hakkında derinlemesine bilgi edindik. Gizlilik sektöründe teknolojinin eksikliğine ve gizlilik için veri eşlemenin gerekliliğine ilk dikkat çeken CPO oldu. O zamanlar gizlilik, kuruluş genelinde veri merkezli yaklaşımlar hakkında daha geniş bir sohbetin katalizörü haline geldi. Benzersiz güçlü yönlerimizi fark ettiğimiz ve verinin kendisine ve sağladığı geniş kullanım örnekleri yelpazesine odaklandığımız için bizim için önemli bir andı.
NV : En büyük tehdidimiz, dışarıdaki korumasız veri miktarı ve kuruluşların çalışanlarını ve müşterilerini bir ihlalden korumak için ne yapmaları gerektiği konusunda eğitim eksikliğidir. Yapay zeka araçlarının akınıyla birlikte, yapay zeka sistemleri için veri kaynağı ve model soyunun tehdidini vurgulamak da önemlidir. Daha fazla şirket, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş genAI ve LLM'lerden yararlandıkça, veri öğreniminin nereden kaynaklandığını anlamak zorlaşıyor. Bu, hassas eğitim verileri izin veya denetim olmadan kullanılırsa önyargı, adaletsizlik ve gizlilik riskleri gibi sorunları daha da kötüleştirebilir. Bu tehdidin azaltılması için, kuruluşların verileri ve model girdilerini izlemek, zaman içindeki kaymayı izlemek ve kararlara nasıl ulaşıldığını denetlemek için daha güçlü mekanizmalara ihtiyacı vardır. En iyi niyetlerle bile, bilgi ve varsayımların nereden geldiğini gözden kaçırırsak, yapay zeka sistemlerini yönetmek zor olacaktır.
Bu startup kurucusu röportaj şablonu , HackerNoon Kurucusu ve CEO'su David Smooke'un startup kurucularına sorduğu on soruya dayanmaktadır.
Bu sorulardan bazılarını yanıtlamayı denemek ister misiniz? Şablonun bağlantısı BURADA.