Rootly é uma plataforma de gerenciamento de incidentes nativa de IA, criada para equipes de engenharia modernas. Ela aborda problemas como resposta lenta a falhas, processos de pós-incidente confusos e baixa eficiência de colaboração, aumentando a velocidade e a confiabilidade de todo o ciclo de tratamento de incidentes por meio de automação e inteligência.
Rootly atende equipes de engenharia, SRE e operações de todos os portes — desde startups até grandes empresas — especialmente aquelas que utilizam Slack para colaboração, possuem uma arquitetura de microserviços complexa e precisam gerenciar de forma eficiente o ciclo de vida de incidentes.
Rootly oferece integração profunda com o Slack, permitindo que o usuário crie canais de incidentes, envie notificações automáticas aos envolvidos, gere resumos por IA, atualize a página de status e gerencie toda a colaboração e o fechamento do incidente sem sair do Slack.
As funções de IA incluem: análise automática da causa raiz do incidente com sugestões de correção, geração em tempo real de resumos e linhas do tempo, criação automatizada de relatórios de pós-incidente e insights inteligentes com base em dados históricos.
A infraestrutura da plataforma foi projetada com redundância, garantindo 99,99% de confiabilidade nas notificações de acionamento, com suporte a múltiplos canais (chamadas telefônicas, SMS, push de apps) e políticas de escalonamento.
O Rootly se integra de forma transparente a centenas de ferramentas de operações, incluindo PagerDuty, Jira, GitHub, Datadog, Opsgenie, entre outras, permitindo centralizar alertas, sincronizar dados e automatizar fluxos de trabalho.

Slack é uma plataforma de gestão de trabalho e colaboração com IA integrada, que centraliza comunicação, gerenciamento de projetos, integrações de ferramentas e automação em um espaço de trabalho único, para aumentar a eficiência da colaboração em equipe e a produtividade.
ResolveAI é uma plataforma movida a IA para ambientes de produção que, por meio de triagem inteligente de alertas, localização de causas e automação de correções, ajuda equipes de engenharia a aumentar significativamente a eficiência de operações e a confiabilidade do sistema.