# Yapay Zeka Destekli Kod Hata Ayıklama Platformu Lightrun, 70 Milyon Dolar Yatırım Aldı

## Yapay Zeka Destekli Kod Hata Ayıklama Platformu Lightrun, 70 Milyon Dolar Yatırım Aldı

Yapay zeka destekli kodlama, geliştiricilerin işlerini daha hızlı ve kolay hale getirme vaadiyle büyük bir popülarite kazandı. Ancak bu durum, aynı zamanda, kod satırlarında devasa bir artışa ve dolayısıyla çökmelere veya diğer aksaklıklara neden olan hataların olasılığında bir yükselişe yol açtı. İşte bu noktada devreye giren İsrailli startup Lightrun, üretimdeki kodları tanımlamak ve hatalar ortaya çıkmadan önce gidermek için bir gözlemlenebilirlik platformu oluşturdu. Şirket, B Serisi yatırım turunda 70 milyon dolar topladığını duyurdu. Bu yatırım, pazardaki bu tür araçlara olan ihtiyacı ve Lightrun’ın bu talebi karşılama konusundaki başarısını açıkça ortaya koyuyor.

Yeni yatırımcı Accel, bu turu mevcut yatırımcı Insight Partners ile birlikte yönetiyor. Yatırım turuna Citi, Glilot Capital, GTM Capital ve Sorenson Capital de katılıyor. Lightrun, 2021’de Insight Partners liderliğindeki A Serisi de dahil olmak üzere bugüne kadar toplam 110 milyon dolar yatırım almış oldu.

Startup, değerlemesini açıklamasa da, işlerin yolunda gittiğine dair güçlü işaretler var. İlk olarak, müşterileri arasında Citi gibi stratejik bir yatırımcı ve ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce ve SAP gibi büyük isimler yer alıyor.

İkinci olarak, ürün ve şirketin güncel pazar ortamına uyum sağlama zamanlaması da oldukça başarılı. Lightrun, Temmuz 2024’te kuruluşların entegre geliştirici ortamlarında (IDE’ler) kullanılmak üzere Runtime Autonomous AI Debugger (Çalışma Zamanı Otonom Yapay Zeka Hata Ayıklayıcısı) adlı yeni bir yapay zeka tabanlı hata ayıklama aracını duyurmuştu. Şirketin platformu zaten etkileyici sonuçlar sunsa da, bu ürün birçok işletmenin karşı karşıya olduğu mevcut duruma gerçekten hitap ediyordu: Yapay zeka, çok daha fazla kodlamaya ve çok daha fazla soruna yol açıyordu ve Lightrun bu sorunları ele almak için bir yapay zeka aracı geliştirmişti.

Şirket, piyasaya sürüldüğünden bu yana gelirlerinin 4,5 kat arttığını ve bu durumun yatırımcıların ilgisini çektiğini belirtiyor. Accel’in yatırımını yöneten Andrei Brasoveanu, Lightrun’ı yıllardır takip ettiğini ve bu lansmandan sonra harekete geçtiğini söylüyor. Brasoveanu, “Her şey geçen yıl bir araya geldi,” diyor ve ekliyor, “Yapay zeka sayesinde kurumsal alanda bir ivme gördüler.”

CEO ve kurucu ortak Ilan Peleg, CTO Leonid Blouvshtein ile birlikte şirketi kurmadan önce orta mesafe koşucusu olarak İsrail’de 4 ulusal şampiyonluk kazanmış ve Avrupa’daki tüm orta mesafe koşucuları arasında ilk 16’ya girmişti. Zamanlama konusunda deneyimli olan Peleg’e göre, günümüzde pazarda düzinelerce gözlemlenebilirlik aracı geliştiren şirket bulunuyor (en öne çıkanlardan bazıları Datadog ve App Dynamics).

Ancak henüz hiçbiri bu tür bir çalışmanın “kutsal kasesine” ulaşamadı: Sadece üretimde gönderilen tüm kodun büyük resmini elde etmek değil, aynı zamanda bunun halihazırda kullanılmakta olanlarla nasıl etkileşime gireceğini ve sorunların nerede ortaya çıkabileceğini tahmin etmek. Ve bunu, kuruluşa minimum kesinti ve dolayısıyla minimum maliyetle yapmak.

Peleg, “Kod ucuzluyor, ancak hatalar pahalı,” diyor. Bu sorun ise bir “dönüm noktasına” ulaşmış durumda. Peleg, “Geliştiriciler artık yapay zeka sayesinde kullanılan tüm otomasyon nedeniyle her zamankinden daha fazla kod gönderebiliyorlar,” diyor. “Ancak işler ters gittiğinde düzeltmek hala çok manuel bir süreç.”

Lightrun’ın başarısı, kodu IDE’de olduğu gibi izleyebilen ve üretimde aktif olarak bulunan kodla birlikte nasıl davranacağını anlayabilen bir gözlemlenebilirlik araç seti oluşturmak oldu. Daha sonra, kesintisiz ve çökmeler olmadan çalışmaya devam etmek için üretim aşamasına geçerken kodda otomatik olarak ayarlamalar yapabiliyor. Bunu, bu davranışı anlamak için yapay zeka tabanlı simülasyonlar oluşturarak ve ardından sorunlar ortaya çıkmadan önce kodu düzelterek yapıyor.

Peled, “Bizi benzersiz kılan kısım burası,” diyor. Gözlemlenebilirliğin kuruluşlardaki diğer faaliyetlere ne kadar yakın olduğu göz önüne alındığında, Lightrun’ın nasıl gelişebileceğine dair birçok seçenek bulunuyor. Bunlardan biri, hatalardan kaynaklanan bariz güvenlik etkileri göz önüne alındığında, siber güvenlik ekipleri için daha özel araçlar oluşturmak. Bir diğeri ise, olası hataları bulmayı ve düzeltmeyi daha da verimli hale getirmek için araçlarının bazılarını kod oluşturma noktasına daha da yakın bir şekilde inşa etmek olabilir.

Peled, şimdilik planlarının, araçlarını, yeteneklerini ve işlerini özellikle IDE’de geliştirmeye odaklanmak olduğunu söylüyor. Gelecekte amaca yönelik daha fazla araç geliştirmeyi dışlamasa da, “Dayanıma risk oluşturan her şeyi azaltıyoruz,” diyor. Kod asistanlarına gelince, “Bunlar geleceğimizde olabilir,” diyor, “ancak yürütüldükten sonra yazılım düzeltme sorununa odaklanmak ve bu sorun üzerinde çalışmak bile karmaşık ve geniş kapsamlıdır.” Gelecekte kod oluşturmanın nasıl görüneceğini tahmin etmenin zor olacağını belirtiyor. Günümüzde, tüm üretim sorunlarının yüzde 30 ila 60’ının hem insanlar hem de makineler tarafından oluşturulan kod sorunlarından kaynaklandığı tahmin edilirken, Lightrun her şeyin nasıl oluşturulduğundan bağımsız olarak her şeyi gözlemlemenin ve düzeltmenin bir yolunu sunmak için yarışıyor.