Yapay zeka destekli kodlama araçlarının her ay milyarlarca satır kod üretmesiyle birlikte, yazılımların amaçlandığı gibi çalışıp çalışmadığını doğrulama ihtiyacı yeni bir darboğaz oluşturuyor. Kod incelemesi, test edilmesi ve yönetimi için yapay zeka ajanları geliştiren Qodo girişimi, yazılım geliştirmenin bir sonraki aşamasının doğrulama olacağına inanıyor.
YENİ NESİL GÜVENLİK YATIRIMI
New York merkezli şirket, Qumra Capital liderliğinde 70 milyon dolarlık Seri B yatırım turunu tamamlayarak toplam fonunu 120 milyon dolara çıkardı. Bu tura Maor Ventures, Phoenix Venture Partners, S Ventures, Square Peg, Susa Ventures, TLV Partners, Vine Ventures, Peter Welender (OpenAI) ve Clara Shih (Meta) gibi önemli yatırımcılar da katıldı. Qodo, OpenClaw ve Claude Code gibi araçların kurumsal düzeyde benimsenmesinin hızlandığı bir dönemde, yapay zeka tarafından üretilen kodlara olan güveni artırmaya odaklanmış bir katman olarak hizmet vermeyi hedefliyor. Hızlı kod çıktısının her zaman güvenilir veya güvenli yazılım anlamına gelmediği giderek daha fazla fark ediliyor. Çoğu yapay zeka inceleme aracı neyin değiştiğine odaklanırken, Qodo kod değişikliklerinin tüm sistemleri nasıl etkilediğini, kurumsal standartları, geçmiş bağlamı ve risk toleransını dikkate alarak şirketlerin yapay zeka tarafından üretilen kodu daha güvenle yönetmelerine yardımcı oluyor.
QODO'NUN KÖKENLERİ VE VİZYONU
Daha önce Visualead'ı kuran ve Alibaba'da makine görüşü işini yöneten Itamar Friedman tarafından 2022'de kurulan Qodo, kariyerindeki iki önemli dönüm noktasından ilham aldı: Mellanox'ta geçirdiği zaman (daha sonra Nvidia tarafından satın alındı) ve Visualead'ı kurması. Mellanox'ta makine öğrenimi kullanarak donanım doğrulamasını otomatikleştiren Friedman, "sistem üretimi ve sistem doğrulamasının çok farklı yaklaşımlar gerektirdiğini" fark etti. Daha sonra Alibaba'nın Damo Akademisi'nde, yapay zekanın insan dili üzerinde akıl yürütebilen sistemlere doğru evrildiğini gördü. 2021-2022 yıllarında, GPT-3.5'ten hemen önce, yapay zekanın dünyanın içeriğinin büyük bir kısmını, özellikle de kodu üreteceği açıkça ortaya çıktı ve bu da kod üretimi ile doğrulamanın temelde farklı sistemler gerektireceği görüşünü pekiştirdi. Yakın zamanda yapılan bir anket, geliştiricilerin %95'inin yapay zeka tarafından üretilen koda tam olarak güvenmediğini, ancak yalnızca %48'inin teslim etmeden önce tutarlı bir şekilde incelediğini gösteriyor. Bu durum, farkındalık ile uygulama arasındaki bir boşluğu vurguluyor. Friedman, "Kod üretimi şirketleri büyük ölçüde LLM'lere dayanıyor. Ancak kod kalitesi ve yönetişimi için LLM'ler tek başına yeterli değil" diyor. "Kalite özneldir. Kurumsal standartlara, geçmiş kararlara ve kabile bilgisine bağlıdır. Bir LLM bu bağlamı tam olarak anlayamaz. Bu, bir şirketten harika bir mühendisi alıp başka bir şirkette kod incelemesi yapmasını istemek gibidir; iç bağlamı eksiktir."
