L’onda dell’intelligenza artificiale ha travolto anche il mondo del coding, promettendo di rendere il lavoro degli sviluppatori più rapido e leggero. Ma questa accelerazione ha portato con sé un effetto collaterale non da poco: un’enorme crescita delle righe di codice e, inevitabilmente, una maggiore probabilità che si nascondano bug pronti a causare crash o grattacapi vari.
È in questo scenario che si inserisce Lightrun, una startup israeliana che ha costruito una piattaforma capace di “vedere” dentro il codice per scovare e risolvere i problemi (fare debugging, insomma) prima ancora che facciano danni. Lunedì scorso, Lightrun ha annunciato un round di finanziamento di Serie B da ben 70 milioni di dollari. Un segnale fortissimo che non solo certifica l’esistenza di un bisogno urgente nel mercato per strumenti come questi, ma dimostra anche quanto Lightrun stia riuscendo a rispondere a questa domanda.
Questo nuovo round è stato co-guidato da Accel, un nome di peso nel settore, insieme a Insight Partners, già investitore in precedenza. Hanno partecipato anche Citi, Glilot Capital, GTM Capital e Sorenson Capital. Con questo nuovo apporto, Lightrun raggiunge un totale di 110 milioni di dollari raccolti finora, includendo una Serie A guidata sempre da Insight di cui si è parlato già nel 2021.
La valutazione attuale della startup resta riservata, ma ci sono indizi inequivocabili che le cose stiano andando a gonfie vele.
Prima di tutto, c’è la loro lista clienti. Citi, oltre a essere un investitore strategico, fa parte di un elenco impressionante di nomi di alto profilo che include giganti come ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce e SAP.
In secondo luogo, c’è il prodotto e il suo tempismo perfetto rispetto al panorama attuale. Nel luglio 2024, Lightrun ha lanciato un nuovo strumento di debugging basato su AI, pensato per essere usato direttamente negli ambienti di sviluppo integrati (IDE) delle aziende. Il suo nome, Runtime Autonomous AI Debugger, dice tutto. Sebbene la piattaforma esistente stesse già dando ottimi risultati, questo nuovo prodotto ha centrato in pieno il problema che molte aziende si trovano ad affrontare oggi: l’AI produce più codice, e più codice significa più potenziale per i problemi. Lightrun ha risposto creando uno strumento AI per risolvere proprio questo.
L’azienda ha dichiarato che i ricavi sono cresciuti di oltre quattro volte dal lancio, ed è questo che ha convinto gli investitori. Andrei Brasoveanu, partner di Accel che ha seguito l’investimento, ha raccontato di aver tenuto d’occhio Lightrun (o, si potrebbe dire, “osservato”) per anni, decidendo di fare il passo decisivo proprio dopo il lancio del nuovo prodotto AI.
“Tutto si è concretizzato l’anno scorso”, ha detto. “Hanno visto un’accelerazione nel mondo enterprise, tutto grazie all’AI”.
Il tempismo è qualcosa che Ilan Peleg, il CEO che ha co-fondato l’azienda con il CTO Leonid Blouvshtein, conosce bene. Prima di dedicarsi agli studi e poi a Lightrun, Peleg era un atleta di mezzofondo, vincendo quattro campionati nazionali in Israele e piazzandosi tra i primi 16 mezzofondisti d’Europa.
Secondo Peleg, oggi sul mercato ci sono decine di aziende che offrono strumenti di observability; tra i più noti ci sono nomi come Datadog e AppDynamics.
Ma nessuno ha ancora raggiunto il “sacro Graal” di questo settore: non solo avere una visione completa del codice che va in produzione, ma capire come interagirà con ciò che è già attivo, anticipare dove potrebbero sorgere problemi e, soprattutto, farlo con interruzioni minime e costi ridotti per l’organizzazione.
“Il codice sta diventando economico, ma i bug sono costosi”, ha sottolineato.
Questo problema, intanto, ha raggiunto un “punto di svolta”, ha aggiunto. “Gli sviluppatori ora possono rilasciare più codice che mai” grazie all’automazione e all’AI. “Ma risolvere i problemi quando le cose vanno storte è ancora un processo molto manuale.”
La genialità di Lightrun sta nell’aver costruito un set di strumenti di observability che possono monitorare il codice fin dall’IDE e capire come si comporterà una volta in produzione. Lightrun è quindi in grado di apportare modifiche automatiche al codice mentre si sposta verso l’ambiente di produzione per garantire che continui a funzionare senza intoppi o crash. Ci riesce creando simulazioni basate su AI per comprendere questo comportamento e quindi risolvere il codice prima che i problemi emergano.
“Questa è la parte che ci rende unici”, ha affermato Peleg.
Ci sono molte strade che Lightrun potrebbe intraprendere, considerando quanto l’observability sia vicina ad altre funzioni aziendali.
Una possibilità è creare strumenti più specifici per i team di cybersecurity, date le chiare implicazioni di sicurezza dei bug. Un’altra potrebbe essere quella di portare parte dei loro strumenti ancora più vicino al momento della creazione del codice, per rendere la ricerca e la risoluzione dei potenziali bug ancora più efficiente.
Per ora, il piano è rimanere concentrati sulla costruzione dei loro strumenti, talenti e business specificamente all’interno dell’IDE, ha detto Peleg. “Tutto ciò che rappresenta un rischio per la resilienza, lo stiamo mitigando”, ha spiegato, pur non escludendo strumenti più specifici in futuro.
Quanto ai code assistant, “potrebbero essere nel nostro futuro”, ha detto, “ma anche concentrarsi e lavorare solo sul problema della risoluzione software una volta che è in esecuzione è già complesso e vasto”. Sarà difficile prevedere, ha ammesso, come sarà la creazione di codice in futuro. Oggi, con una stima che va dal 30% al 60% di tutti i problemi in produzione che derivano da questioni di codice generate sia da umani che da macchine, offrire un modo per osservare e risolvere tutto — indipendentemente da come sia stato creato — è la sfida che Lightrun sta correndo per vincere.
