Lightrun toma $ 70 millones usando AI para depurar código en producción

La codificación basada en IA ha explotado en popularidad con la promesa de que hará que los trabajos de los desarrolladores sean más rápidos y más fáciles. Pero también ha resultado en algo más: un gran aumento en las líneas de código y, por lo tanto, la probabilidad de que los errores dan como resultado bloqueos u otros percances. Hoy, una startup israelí llamada Lightrun, que ha creado una plataforma de observabilidad para identificar y depurar el código (remediar) antes de que surjan esos problemas, anuncia una serie B de $ 70 millones. La financiación subraya no solo la brecha en el mercado de herramientas como estas, sino también la tracción de Lightrun para satisfacer esa demanda.

New Backer Accel está líderes en la ronda junto con los inversores anteriores Insight Partners, con la participación de Citi, Glilot Capital, GTM Capital y Sorenson Capital. Lightrun ahora ha recaudado $ 110 millones hasta la fecha, incluida una Serie A dirigida por Insight que cubrimos en 2021.

La startup no revela la valoración, pero hay algunas señales fuertes de que está funcionando bien.

Primero, están sus clientes. Citi es un patrocinador estratégico y es una de una lista impresionante de clientes de renombre que también incluye ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce y SAP.

En segundo lugar, está el producto y el momento de la compañía sobre cómo se ajusta al panorama actual del mercado. En julio de 2024, Lightrun anunció una nueva herramienta de depuración basada en IA para usar dentro de los entornos de desarrolladores integrados de las organizaciones (IDES), llamada apropiadamente el depurador de IA autónomo de tiempo de ejecución. Aunque la plataforma de la compañía ya estaba entregando resultados impresionantes, este fue el producto que realmente habló con la situación actual que enfrentan muchas empresas: la IA está llevando a mucha más codificación y muchos más problemas, y Lightrun había creado una herramienta de IA para abordar eso.

La compañía dijo que los ingresos han crecido 4.5 veces desde que se lanzó, y eso es lo que hizo que los inversores llamen. Andrei Brasoveanu, el socio de Accel que dirigió la inversión de la empresa, dijo que había tenido la vista de Lightrun (observando, incluso) durante años antes de esto, y finalmente se lanzó después de ese lanzamiento.

«Todo se unió el año pasado», dijo. «Vieron la aceleración en la empresa, todo debido a la IA».

El tiempo es algo de lo que Ilan Peleg, el CEO que cofundó la compañía con el CTO Leonid Blouvshtein, sabe algo. Antes de dirigir su atención a la educación superior y finalmente construir Lightrun, Peleg fue un corredor campeón de media distancia, ganó 4 campeonatos nacionales en Israel y se clasificó en el top 16 de todos los corredores de media distancia en toda Europa.

Como Peleg lo ve, hay docenas de empresas que construyen herramientas de observabilidad en el mercado hoy (algunos de los más prominentes incluyen los gustos de Datadog y App Dynamics).

Pero ninguno ha llegado a «el Santo Grial» de tal trabajo: no solo poder obtener un panorama general de todo el código que se está enviando en producción, sino para comprender cómo interactuará con lo que ya se está utilizando y cómo anticipar dónde pueden surgir problemas. Y hacerlo con una interrupción mínima y, por lo tanto, un costo mínimo para la organización.

«El código se está volviendo barato, pero los errores son caros», dijo.

Ese problema, mientras tanto, ha alcanzado «un punto de inflexión», dijo. «Los desarrolladores ahora pueden enviar más código que nunca», debido a toda la automatización que se está utilizando, gracias a la IA. «Pero sigue siendo un proceso muy manual para solucionarlo cuando las cosas salen mal».

El avance de Lightrun ha sido construir un conjunto de herramientas de observabilidad que pueda monitorear el código tal como está en el IDE y comprender cómo se comportará junto con el código que está activamente en la producción. Luego es capaz de hacer ajustes automáticamente al código a medida que avanza hacia la producción para continuar operando sin interrupción y bloqueos. Lo hace a modo de poder crear simulaciones basadas en IA para comprender ese comportamiento y luego arreglar el código antes de que surjan problemas.

«Esta es la parte en la que somos únicos», dijo Peled.

Hay muchas opciones sobre cómo se puede desarrollar Lightrun, dada la observabilidad cercana a otras actividades en las organizaciones.

Una de ellas es construir herramientas más específicamente para los equipos de ciberseguridad, dadas las obvias implicaciones de seguridad que surgen de los errores. Otro está potencialmente construyendo algunas de sus herramientas aún más cerca del punto de la creación de código, para que la búsqueda y la reparación de posibles errores sea aún más eficiente.

Por ahora, el plan es permanecer enfocado en construir sus herramientas, talentos y negocios específicamente en el IDE, dijo Peled. «Todo lo que representa el riesgo de resiliencia, estamos mitigando», dijo, aunque no descartó más herramientas específicas para el propósito en el futuro.

En cuanto a los asistentes del código, «estos podrían estar en nuestro futuro», dijo, «pero incluso centrarse y trabajar solo en el problema de la remediación de software una vez ejecutado es complejo y amplio». Será difícil anticipar, dijo, cómo se verá la creación de código en el futuro. Hoy, con entre el 30% y el 60% de todos los problemas de producción que provienen de problemas de código generados por humanos y máquinas, proporcionando una forma de observar y arreglar todo, independientemente de cómo se creó, es lo que Lightrun está corriendo para arreglar.