2017 yılında seri girişimci Jyoti Bansal tarafından kurulan yapay zeka odaklı DevOps aracı Harness, 2025 yılında yıllık yinelenen gelirini 250 milyon doları aşma yolunda ilerliyor. Şirket, 5.5 milyar dolarlık değerlemeyle 240 milyon dolarlık yeni bir Seri E finansmanı topladı. Bu tur, Goldman Sachs liderliğinde 200 milyon dolarlık birincil yatırım ve IVP, Menlo Ventures ve Unusual Ventures'ın katılımıyla planlanan 40 milyon dolarlık bir ihale teklifini içeriyor.
Yapay Zeka Kod Üretimini Hızlandırıyor, 'Kod Sonrası' Aşamasında Darboğaz Yaratıyor
Yeni değerleme, Nisan 2022'deki 230 milyon dolarlık turda elde edilen 3.7 milyar dolarlık değerlemeye göre %49'luk bir artış anlamına geliyor. Bu finansmanla şirket, bugüne kadar toplam 570 milyon dolarlık öz sermaye yatırımı almış oldu. Yapay zeka kod üretimini hızlandırırken, yazılım geliştirmenin çok daha büyük olan 'kod sonrası' aşamasında bir darboğaz yaratıyor. Bu aşama, mühendislik zamanının yaklaşık %70'ini oluşturan test etme, güvenlik kontrolleri ve dağıtım işlemlerini kapsıyor. Harness'ın araçları, kuruluşlar artan yapay zeka kod hacmi ve hatalı yazılımın üretim sistemlerine gönderilme riskleriyle boğuşurken, bu geniş ve hataya açık katmanı otomatikleştirmeye yardımcı oluyor.
Bilgi Grafiği ve Yapay Zeka Ajanları ile Fark Yaratan Harness
Bansal, yapay zeka ajanlarını kullanarak test etme, doğrulama, güvenlik ve yönetişim gibi işlevleri otomatikleştiren Harness'ın, kod değişikliklerini, hizmetleri, dağıtımları, testleri, ortamları, olayları, politikaları ve maliyetleri haritalayan bir yazılım teslimat bilgi grafiği üzerine inşa edildiğini belirtti. Bu bilgi grafiğinin, sistemin her müşterinin yazılım teslim süreçleri ve mimarisi hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmasını sağlamasıyla diğer yapay zeka platformlarından ayrıştığını vurguladı. Harness, yapay zeka tarafından üretilen test veya düzeltmelerin kullanılmadan önce mühendisler, uyumluluk ekipleri veya denetçiler tarafından gözden geçirildiği insan denetimiyle tasarlanmış bir sistem sunuyor. Şirket, yeni finansmanı araştırma ve geliştirme çabalarını genişletmek, Bengaluru ofisine yüzlerce mühendis almak ve yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu iyileştirirken ek otomatik test, dağıtım ve güvenlik yetenekleri oluşturmak için kullanmayı planlıyor.
