A velocidade do desenvolvedor, a velocidade com que uma organização envia código, geralmente é afetada por processos necessários, mas demorados, uma vez que revisão de código, redação de documentação e testes. As ineficiências ameaçam tornar estes processos ainda mais demorados. De acordo com segundo uma nascente, os desenvolvedores desperdiçam 17,3 horas por semana devido a dívidas técnicas e códigos ruins – ou seja, não funcionais.
O PhD em tirocínio de máquina Matan Grinberg e Eno Reyes, anteriormente pesquisador de dados na Hugging Face e na Microsoft, achavam que deveria ter uma maneira melhor.
Durante um Hackathon em São Francisco, Grinberg e Reyes construíram uma plataforma que poderia resolver de forma autônoma problemas simples de codificação – uma plataforma que mais tarde eles acreditaram ter potencial mercantil. Em seguida o hackathon a dupla expandiu a plataforma para mourejar com mais tarefas de desenvolvimento de software e fundou uma empresa Fábricapara monetizar o que eles construíram.
“A missão da Factory é trazer autonomia à engenharia de software”, disse Grinberg ao TechCrunch em entrevista por e-mail. “Mais concretamente, a Factory ajuda grandes organizações de engenharia a automatizar partes do seu ciclo de vida de desenvolvimento de software através de sistemas autónomos alimentados por IA.”
Sistemas da fábrica – que Grinberg labareda de “Droids”, um termo da Lucasfilm pode ter um problema com — são construídos para conciliar várias tarefas de engenharia de software repetitivas e mundanas, mas normalmente demoradas. Por exemplo, o Factory possui “Droids” para revisar código, refatorar ou restruturar código e até mesmo gerar novo código a partir de prompts à la Copiloto GitHub.
Grinberg explica: “O Droid de revisão deixa revisões de código criteriosas e fornece contexto para revisores humanos em cada mudança na base de código. A documentação que o Droid gera e atualiza continuamente a documentação conforme necessário. O teste Droid escreve testes e mantém a porcentagem de cobertura de teste à medida que o novo código é misturado. O conhecimento Droid reside em sua plataforma de notícia (por exemplo, Slack) e responde a perguntas mais profundas sobre o sistema de engenharia. E o projeto Droid ajuda a planejar e projetar requisitos com base em tickets de suporte ao cliente e solicitações de recursos.”
Todos os Droids da Factory são construídos sobre o que Grinberg labareda de “núcleo Droid”: um mecanismo que ingere e processa os dados do sistema de engenharia de uma empresa para edificar uma base de conhecimento e um algoritmo que extrai insights da base de conhecimento para resolver vários problemas de engenharia. . Um terceiro componente principal do Droid, Reflection Engine, atua uma vez que um filtro para os modelos de IA de terceiros que a Factory utiliza, permitindo que a empresa implemente suas próprias proteções, práticas recomendadas de segurança e assim por diante, além desses modelos.
“O ângulo empresarial cá é que levante é um pacote de software que permite que as organizações de engenharia produzam produtos melhores com mais rapidez, ao mesmo tempo que melhora o moral da engenharia, aliviando a fardo de tarefas tediosas, uma vez que revisão de código, documentação e testes”, disse Grinberg. “Outrossim, devido à natureza autônoma dos Droids, pouco é necessário em termos de instrução e integração do usuário.”
Agora, se o Factory puder automatizar de forma consistente e confiável todas essas tarefas de desenvolvimento, a plataforma se pagaria de vestimenta. De conformidade com um 2019 enquete da Tidelift e The New Stack, os desenvolvedores gastam 35% de seu tempo gerenciando código, incluindo testes e respostas a problemas de segurança – e menos de um terço de seu tempo realmente codificando.
Mas a questão é: pode?
Mesmo os melhores modelos de IA de hoje não hesitam em fazer erros catastróficos. E ferramentas de codificação generativa podem introduzir código inseguro, com um Stanford estudar sugerindo que os engenheiros de software que usam IA geradora de código têm maior verosimilhança de fomentar vulnerabilidades de segurança nos aplicativos que desenvolvem.
Grinberg foi sincero sobre o vestimenta de que a Factory não tinha capital para treinar todos os seus modelos internamente – e, portanto, está à mercê de limitações de terceiros. Mas, afirma ele, a plataforma Factory ainda agrega valor, ao mesmo tempo que depende de fornecedores terceirizados para obter alguma força de IA.
“Nossa abordagem é edificar esses sistemas de IA e arquiteturas de raciocínio, fazendo uso de modelos de ponta e estabelecendo relacionamentos com clientes para casar valor agora”, disse Grinberg. “Uma vez que uma startup inicial, é uma guerra perdida treinar [large] modelos. Em conferência com os operadores históricos, você não tem nenhuma vantagem monetária, nenhuma vantagem de entrada ao chip, nenhuma vantagem de dados e (quase certamente) nenhuma vantagem técnica.”
O jogo de longo prazo da fábrica é treinar mais de seus próprios modelos de IA para edificar um sistema de IA de engenharia “ponta a ponta” – e diferenciar esses modelos solicitando dados de treinamento de engenharia de seus primeiros clientes, disse Grinberg.
“Com o passar do tempo, teremos mais capital, o escassez de chips será esclarecido e teremos entrada direto (com permissão) a um tesouro de dados (ou seja, o cronograma histórico de organizações de engenharia inteiras)”, continuou ele. “Construiremos Droids para serem robustos, totalmente autônomos – com o mínimo de interação humana necessária – e adaptados às necessidades dos clientes desde o primeiro dia.”
Essa é uma visão excessivamente otimista? Talvez. O mercado para startups de IA fica mais competitivo a cada dia.
Mas, para crédito de Grinberg, a Factory já trabalha com um grupo médio de muro de 15 empresas. Grinberg não quis reportar nomes, salvou os clientes – que usaram a plataforma da Factor para gerar milhares de revisões de código e centenas de milhares de linhas de código até o momento e variam em tamanho de “estágio inicial” a “público”.
A Factory fechou recentemente uma rodada inicial de US$ 5 milhões co-liderada por Sequoia e Lux com a participação de SV Angel, BoxGroup, CEO da DataBricks, Ali Ghodsi, cofundador da Hugging Face, Clem Delangue e outros. Grinberg diz que o novo capital será talhado à expansão da equipe de seis pessoas e das capacidades da plataforma da Factory.
“Os principais desafios nesta indústria de geração de código de IA são a crédito e a diferenciação”, disse ele. “Todo vice-presidente de engenharia deseja melhorar o resultado de sua organização com IA. O que impede isso é a natureza pouco confiável de muitas ferramentas de IA e a reticência de grandes e labirínticas organizações em responsabilizar nesta tecnologia novidade e futurística… A Factory está construindo um mundo onde a própria engenharia de software é uma mercadoria alcançável e escalável.”
