Lightrun lanza su depurador de IA para ayudar a los desarrolladores a corregir su código de producción

Además, Lightrun también reveló el miércoles una ronda SAFE de 18 millones de dólares que recaudó el año pasado de GTM Capital, en la que también participan los inversores existentes Insight Partners y Glilot Capital. Esto eleva la financiación total de Lightrun hasta la fecha a 45 millones de dólares. Tenemos entendido que la compañía planea plantear una ronda de Serie B el próximo año.

“Hasta ahora hemos reducido [Meant Time to Recovery] decir 30 minutos, tal vez 45 minutos en promedio, según cómo nos medimos a nosotros mismos y los comentarios de los clientes”, me dijo el director ejecutivo y cofundador de Lightrun, Ilan Peleg. “Ahora vamos a automatizar todo, desde el momento en que se abre un ticket, hasta encontrar la causa raíz hasta un único nivel de granularidad, como cuál de las líneas individuales de código es responsable de ese problema tan específico. causa principal.»

Con el tiempo, Peleg dijo que a Lightrun le gustaría ampliar esto para utilizar también IA generativa para corregir errores automáticamente. Por ahora, sin embargo, esa no es todavía una opción, pero dado lo rápido que ha avanzado la tecnología, probablemente sea solo cuestión de tiempo.

Para hacer esto, Lightrun está ajustando los modelos existentes para enfocarse en la depuración, algo que la compañía puede hacer en parte porque obtiene información no solo sobre el código en sí sino también sobre toda la pila de monitoreo y observabilidad. De cara al futuro, la empresa también planea conectar este sistema a otros insumos empresariales, como los sistemas de emisión de billetes. «Hay tantos datos en el panorama empresarial que de alguna manera están relacionados con la resolución de problemas o la depuración, y eso falta en las soluciones tipo Copilot», dijo Peleg. La mayoría de las interfaces de chat tipo Copilot, argumentó, simplemente miran el código pero no tienen suficiente conocimiento del contexto para encontrar las mejores soluciones.

Como señaló Peleg, el equipo pasó por algunas iteraciones antes de sentir que su sistema estaba listo para el uso diario. Hace aproximadamente medio año, Lightrun comenzó a experimentar con modelos existentes para ver dónde la IA generativa podría ayudar a sus usuarios. Pero en ese momento, la solución era demasiado cara para ofrecerla como producto. “Ahora hemos ajustado nuestro sistema […] para que no nos sume un costo significativo por la solución, razón por la cual estamos hablando de ello ahora. En el pasado, no me sentía cómodo anunciando algo que no estaba ya ahí”.

Al menos por ahora, estas funciones de IA generativa simplemente serán parte de la solución Lightrun existente para usuarios en la versión beta privada. Peleg enfatizó que la empresa quiere demostrar que el sistema realmente aporta valor a los usuarios y no intenta optimizarlo para una monetización a corto plazo.