A codificação baseada em IA explodiu em popularidade com a promessa de que tornará os trabalhos dos desenvolvedores mais rápidos e mais fáceis. Mas também resultou em outra coisa: um grande aumento nas linhas de código e, portanto, a probabilidade de bugs, resultando em acidentes ou outros contratempos. Hoje, uma startup israelense chamada Lightrun – que construiu uma plataforma de observabilidade para identificar e depurar o código (remediar) antes que esses problemas surjam – está anunciando uma série B de US $ 70 milhões. O financiamento ressalta não apenas a lacuna no mercado de ferramentas como essas, mas também a tração de Lightrun ao atender a essa demanda.
O New Backer Accel está co-liderando a rodada ao lado dos parceiros anteriores do Investor Insight, com a participação do Citi, Glilot Capital, GTM Capital e Sorenson Capital. A Lightrun levantou agora US $ 110 milhões até o momento, incluindo uma série A liderada pelo Insight que abordamos em 2021.
A startup não está divulgando avaliação, mas há alguns sinais fortes de que está indo bem.
Primeiro, existem seus clientes. O Citi é um patrocinador estratégico e é uma das impressionantes lista de clientes de grandes nomes que também inclui ADP, AT&T, ICE/NYSE, INDITEX, Microsoft, Priceline, Salesforce e SAP.
Segundo, há o produto e o tempo da empresa de como ele se encaixa no cenário atual do mercado. Em julho de 2024, a Lightrun anunciou uma nova ferramenta de depuração baseada em IA para usar nos ambientes de desenvolvedores integrados das organizações (IDES), de maneira adequada chamada de depurador de IA autônomo de tempo de execução. Embora a plataforma da empresa já estivesse fornecendo resultados impressionantes, esse foi o produto que realmente falou com a situação atual que muitas empresas estão enfrentando: a IA está levando a muito mais codificação e muito mais problemas, e o Lightrun construiu uma ferramenta de IA para resolver isso.
A empresa disse que as receitas cresceram 4,5x desde que foram lançadas, e foi isso que levou os investidores a bater. Andrei Brasoveanu, o parceiro da Acel que liderou o investimento da empresa, disse que estava de olho no Lightrun (observando, até) por anos antes disso, e ele finalmente mergulhou após esse lançamento.
“Tudo se uniu no ano passado”, disse ele. “Eles viram a aceleração na empresa, tudo por causa da IA.”
O tempo é algo que Ilan Peleg, o CEO que co-fundou a empresa com a CTO Leonid Blouvshtein, sabe algo sobre. Antes de voltar sua atenção para mais educação e, eventualmente, construir o Lightrun, Peleg era um campeão de corredor de distância média, vencendo 4 campeonatos nacionais em Israel e classificado entre os 16 melhores corredores de distância de média em toda a Europa.
Como Peleg vê, existem dezenas de empresas que construem ferramentas de observabilidade no mercado hoje (algumas das mais proeminentes incluem Datadog e App Dynamics).
Mas nenhum ainda alcançou “o Santo Graal” de tal trabalho: não apenas conseguir uma imagem geral de todo o código que está sendo enviado em produção, mas também para entender como ele interagirá com o que já está sendo usado e como antecipar onde os problemas podem surgir. E fazer isso com interrupção mínima e, portanto, um custo mínimo para a organização.
“O código está se tornando barato, mas os bugs são caros”, disse ele.
Enquanto isso, esse problema atingiu “um ponto de inflexão”, disse ele. “Os desenvolvedores agora podem enviar mais código do que nunca”, devido a toda a automação que está sendo usada, graças à IA. “Mas ainda é um processo muito manual corrigi -lo quando as coisas dão errado.”
O avanço da Lightrun tem sido criar um conjunto de ferramentas de observabilidade que pode monitorar o código exatamente como está no IDE e entender como ele se comportará ao lado do código que está ativamente na produção. Em seguida, é capaz de fazer ajustes automaticamente no código, à medida que passa para a produção para continuar operando sem interrupção e falhas. Faz isso por ser capaz de criar simulações baseadas em IA para entender esse comportamento e, em seguida, corrigir o código antes que surjam problemas.
“Esta é a parte em que somos únicos”, disse Peled.
Existem muitas opções de como o Lightrun pode se desenvolver, dada a observabilidade próxima de outras atividades nas organizações.
Uma delas é criar ferramentas mais especificamente para as equipes de segurança cibernética, dadas as óbvias implicações de segurança que surgem de bugs. Outra é potencialmente construir algumas de suas ferramentas ainda mais próximas do ponto de criação de código, para tornar e corrigir ainda mais a localização de bugs possíveis.
Por enquanto, o plano é permanecer focado em criar suas ferramentas, talentos e negócios especificamente no IDE, disse Peled. “Tudo o que representa o risco de resiliência, estamos atenuando”, disse ele, embora não descarte mais ferramentas específicas para propósitos no futuro.
Quanto aos assistentes de código, “eles podem estar em nosso futuro”, ele disse, “mas mesmo focar e trabalhar apenas no problema da remediação de software, uma vez executado, é complexo e amplo”. Será difícil de antecipar, ele disse, como será a criação de código no futuro. Hoje, com entre 30% e 60% de todos os problemas de produção estimados em problemas de código gerados por humanos e máquinas, fornecendo uma maneira de observar e consertar tudo – independentemente de como foi criado – é o que o Lightrun está correndo para corrigir.