Платформа для анализа влияния ИИ на разработку
Генеративный ИИ стал неотъемлемой частью процессов программирования, однако большинству организаций сложно мониторить его применение, не говоря уже о расчете окупаемости инвестиций. Израильский стартап Milestone предлагает решение в виде платформы, которая связывает использование инструментов ИИ с ключевыми показателями инженерии, включая качество кода.
Основная сложность заключается в необходимости предоставления Milestone доступа к репозиториям кода, что изначально вызывало сомнения у инвесторов, как отметил генеральный директор и сооснователь Лиад Элидан в беседе с TechCrunch. Тем не менее, с клиентами вроде Kayak, Monday и Sapiens компания успешно привлекла 10 миллионов долларов в рамках посевного раунда, возглавляемого венчурным фондом Heavybit из Сан-Франциско и израильским фондом Hanaco Ventures.
Необычная история основания команды
В редком случае Лиад Элидан и технический директор Milestone годами не встречались лично до начала привлечения инвестиций. В отличие от большинства сотрудников, базирующихся в Израиле, профессор Стивен Барретт проживает в Ирландии и преподает информатику в Тринити-колледже в Дублине, где Элидан был его студентом. Они сблизились благодаря совместным проектам по разработке ПО.
Несмотря на географическое расстояние, партнеры поддерживали связь и в итоге запустили стартап, ориентированный на повышение эффективности инженерии, именно в момент взлета инструментов для автогенерации кода. GitHub Copilot преодолел отметку в 20 миллионов пользователей, но предприятия по-прежнему не имеют четкого понимания, как эти инструменты применяются и влияют на производительность.
Четыре столпа платформы Milestone
По словам Элидана, Milestone решает эти задачи, опираясь на четыре ключевых компонента: репозитории кода, системы управления проектами, структуру команд и сами инструменты генерации кода. Это позволяет сформировать то, что он называет "озером данных по генеративному ИИ". На деле такая система предоставляет компаниям практические insights о том, какие команды задействуют ИИ и с какими результатами, используя их собственные данные.
Обладая этими сведениями, руководители, испытывающие давление по внедрению ИИ для роста производительности, могут, например, оценивать скорость вывода новых функций на рынок, определять, связаны ли недавние ошибки с кодом, сгенерированным ИИ, и принимать обоснованные решения о зонах применения этих технологий.
Это также обеспечивает Milestone прямой обзор окупаемости — той "священной граали" проблемы, которую платформа стремится решать детально для клиентов. На более общем уровне, как отметил Элидан, ни один клиент после работы с Milestone не пришел к выводу, что генеративный ИИ бесполезен и пора отменять лицензии. Напротив, они стремятся тестировать дополнительные инструменты генеративного ИИ.
Адаптация к эволюции ИИ-инструментов
Быстрое распространение таких технологий требует от Milestone постоянной адаптации к меняющемуся ландшафту. "Сначала это были автодополнения, затем чаты, потом агентные чаты, и процесс продолжается", — пояснил Элидан.
Здесь академический опыт Барретта помогает команде осмыслить трансформацию, через которую проходят клиенты. "Многие традиционные подходы к инженерии придется пересмотреть", — сказал профессор TechCrunch. "В определенном смысле ИИ расширяет состав команды, а инженеры переходят в роль менеджеров".
Партнерства и инвестиции
Чтобы соответствовать темпу развития инструментов, Milestone сотрудничает с рядом поставщиков, включая GitHub, Augment Code, Qodo, Continue и Atlassian — разработчика Jira, чей венчурный подраздел Atlassian Ventures также вложился в этот раунд.
Раунд поддержали ангел-инвесторы, среди которых сооснователь GitHub Том Престон-Вернер, экс-гендиректор AT&T Джон Донован, старший технологический советник Accenture Пол Догерти и бывший президент Datadog Амит Агравал. Все они осознают актуальность разработки Milestone для корпоративного сегмента, подчеркнул Элидан.
Стратегический фокус на крупных клиентах
Ориентация на enterprise была заложена с самого начала: Milestone даже отказывала перспективным, но слишком мелким клиентам — "это было очень сложно", — признался Элидан, но такой подход дал ясность в планировании дорожной карты, требующей корпоративных учетных данных и функций. Его главный совет другим основателям — сосредоточиться, и Milestone следует ему: компания не планирует расширяться на анализ влияния генеративного ИИ в маркетинге или других областях, даже при росте.