Traversal wurde 2023 gegründet und konzentriert sich laut Fortune auf Observability und Site Reliability Engineering.

Ein War Room mit 50 Leuten

Anish Agarwal, Mitgründer und CEO von Traversal, sagte gegenüber SiliconANGLE, Site Reliability Engineering sei eines der schwierigsten Probleme der angewandten KI, weil jede Softwareumgebung eines Unternehmens anders sei. Es gibt also keinen einheitlichen Fehlerfall, den ein Modell einmal lernen und dann überall anwenden könnte.

Agarwal zufolge gehört Troubleshooting zu den komplexesten Workflows in der Software überhaupt. Deshalb kann es laut dem Traversal-CEO dazu kommen, dass bis zu 50 Personen in einem War Room gemeinsam nach der Ursache suchen, bis sie die Antwort finden.

Dass der Druck auf den Betrieb wächst, beschreibt Bratin Saha von DigitalOcean gegenüber Fortune. Saha zufolge kann bei der schieren Größe und Komplexität der Cloud-Infrastruktur selbst ein kleinerer Plattformvorfall schnell eskalieren, die Kundenerfahrung beeinträchtigen und erhebliche Kosten verursachen. Mamoon Hamid von Kleiner Perkins ergänzte laut Fortune, mit mehr durch KI erzeugtem Code wachse die Angriffsfläche für die Fehlerbehebung. Sein Fazit: Es brauche KI, die komplexe Vorfälle autonom behebt, vermittelt und sogar verhindert.

Häufig über 40 Prozent Halluzinationen

Ob die KI-Agenten von Traversal diese Lücke schließen, lässt sich an einem Benchmark messen, den das Unternehmen selbst mitentwickelt hat: ORCA-bench entstand laut SiliconANGLE gemeinsam mit Forschern des Cornell Tech und der Columbia University. Das Ergebnis fällt ernüchternd aus: Die Halluzinationsraten der Frontier-Modelle liegen bei SRE-Aufgaben häufig über 40 Prozent, berichtet SiliconANGLE unter Verweis auf den Benchmark. Selbst die fortschrittlichsten Modelle erreichen bei Aufgaben mittlerer Schwierigkeit kaum 25 Prozent Genauigkeit – ebenfalls laut SiliconANGLE auf Grundlage von ORCA-bench. Wer einen Agenten verkauft, der in der Produktion eigenständig Fehler beheben soll, muss erklären, wie er mit dieser Fehlerquote umgeht.

Traversal setzt nach eigenen Angaben causal Machine Learning ein, um die Grundursache von IT-Problemen zu identifizieren und eine Lösung zu erarbeiten. Der Anspruch ist damit klar umrissen: nicht nur erkennen, sondern verstehen und beheben.

37 Prozent schneller, laut Saha

Laut SiliconANGLE sagte Mitgründer und CEO Anish Agarwal, Kunden würden die Nutzung von Traversal in zunehmend komplexen Produktionsumgebungen ausweiten. Fortune zufolge erklärte Bratin Saha, Traversal habe über sechs Monate geholfen, Probleme 37 Prozent schneller zu lösen. Das sind die konkretesten Nutzersignale im Material – und beide bleiben Angaben der Beteiligten, keine unabhängig geprüften Messwerte.

Traversal baut laut Fortune auf bestehenden Observability-Tools auf und positioniert sich an der Schnittstelle von Observability und KI. SiliconANGLE zufolge sagte Agarwal, es gebe einen dringenden Bedarf an einem spezialisierten KI-Site-Reliability-Engineer. Ein Bedarf ist keine Erfüllung: Der Ruf nach dem spezialisierten Agenten belegt, dass jemand ihn für nötig hält, nicht dass er die Arbeit bereits übernimmt. Die 37 Prozent schnellere Problemlösung bleiben eine Angabe von Saha gegenüber Fortune, die erweiterte Nutzung eine Aussage von Agarwal gegenüber SiliconANGLE.