Qodo raccoglie 70 milioni di dollari per la verifica del codice mentre la codifica AI cresce

Poiché gli strumenti di codifica basati sull’intelligenza artificiale generano miliardi di righe di codice ogni mese, sta emergendo un nuovo collo di bottiglia: garantire che il software program funzioni come previsto. Qodouna startup che crea agenti IA per la revisione, il check e la governance del codice, scommette che la verifica definirà la fase successiva dello sviluppo del software program.

La startup con sede a New York ha raccolto un spherical di serie B da 70 milioni di dollari guidato da Qumra Capital, portando il suo finanziamento totale a 120 milioni di dollari. Si sono uniti al spherical anche Maor Ventures, Phoenix Enterprise Companions, S Ventures, Sq. Peg, Susa Ventures, TLV Companions, Vine Ventures, Peter Welinder (OpenAI) e Clara Shih (Meta).

Qodo mira a fungere da livello incentrato sul miglioramento della fiducia nel codice generato dall’intelligenza artificiale mentre le aziende accelerano l’adozione di strumenti come OpenClaw e Claude Code. Molti stanno scoprendo che un output del codice più veloce non si traduce necessariamente in un software program affidabile o sicuro.

Mentre la maggior parte degli strumenti di revisione dell’intelligenza artificiale si concentra su ciò che è cambiato, Qodo si concentra su come le modifiche al codice influenzano interi sistemi, tenendo conto degli normal organizzativi, del contesto storico e della tolleranza al rischio per aiutare le aziende a gestire meglio il codice generato dall’intelligenza artificiale con maggiore sicurezza.

Itamar Friedman, che in precedenza ha co-fondato Visualead e guidato il enterprise della visione artificiale presso Alibaba (che ha acquisito Visualead), ha fondato Qodo nel 2022. Ha detto a TechCrunch che due momenti chiave della sua carriera – il periodo trascorso presso Mellanox, che è stata successivamente acquisita da Nvidia, e la creazione di Visualead – lo hanno ispirato advert avviare Qodo, pochi mesi prima del lancio di ChatGPT.

A Mellanox, dove ha lavorato sull’automazione della verifica dell'{hardware} utilizzando l’apprendimento automatico, si è reso conto che “generare sistemi e verificare sistemi richiedono approcci molto diversi (strumenti diversi, pensiero diverso)”. Successivamente, alla Damo Academy di Alibaba, ha visto l’evoluzione dell’intelligenza artificiale verso sistemi in grado di ragionare sul linguaggio umano. Entro il 2021-2022, appena prima del GPT-3.5, gli divenne chiaro che l’intelligenza artificiale avrebbe generato gran parte dei contenuti mondiali, in particolare il codice, rafforzando la sua visione secondo cui la generazione e la verifica del codice avrebbero richiesto sistemi fondamentalmente diversi.

Lo dimostra un recente sondaggio che mentre il 95% degli sviluppatori non si fida completamente del codice generato dall’intelligenza artificiale, solo il 48% lo esamina costantemente prima di impegnarsi, evidenziando un divario tra consapevolezza e pratica.

“Le società di generazione di codice sono in gran parte costruite attorno ai LLM. Ma per la qualità e la governance del codice, i LLM da soli non sono sufficienti”, ha affermato Friedman. “La qualità è soggettiva. Dipende dagli normal organizzativi, dalle decisioni passate e dalla conoscenza tribale. Un LLM non riesce a comprendere appieno quel contesto. È come prendere un grande ingegnere da un’azienda e chiedergli di rivedere il codice di un’altra: manca il contesto interno.”

Aziende come OpenAI e Anthropic stanno contribuendo a dare forma alla narrativa più ampia dell’IA, anche in aree adiacenti come la revisione del codice, ma sono in gran parte focus sulla creazione di funzionalità piuttosto che su soluzioni end-to-end, ha spiegato Friedman. Sebbene esistano altre startup nel settore, molte sono ancora in fase iniziale e devono ancora vedere un’adozione diffusa da parte delle imprese, ha osservato il CEO.

Qodo si affida alle prestazioni per distinguersi in un mercato affollato. La startup si è recentemente classificata al primo posto Banco di revisione del codice di Martiancon un punteggio del 64,3%: più di 10 punti di vantaggio rispetto al concorrente successivo e 25 punti di vantaggio su Claude Code Evaluation. Il benchmark evidenzia la sua capacità di individuare bug logici complicati e problemi tra file senza sovraccaricare gli sviluppatori con il rumore.

Il mese scorso ha lanciato Qodo 2.0, un sistema di revisione del codice multi-agente che ora è chief nei benchmark attuali, e ha introdotto strumenti che apprendono la definizione di qualità del codice di ciascuna organizzazione.

L’azienda sta già lavorando con grandi aziende come Nvidia, Walmart, Crimson Hat, Intuit e Texas Devices, nonché con aziende advert alta crescita come Monday.com e JFrog.

“Ogni anno ha avuto un momento decisivo: da Copilot a ChatGPT fino all’automazione completa delle attività”, ha affermato Friedman. “Ora stiamo entrando in una nuova fase: il passaggio dall’intelligenza artificiale senza stato ai sistemi con stato, dall’intelligenza alla “saggezza artificiale”. Questo è lo scopo per cui Qodo è stato creato.”