Lightrun capta US$ 70 milhões utilizando IA para depurar código em produção.

A programação baseada em IA se popularizou rapidamente, prometendo tornar o trabalho dos desenvolvedores mais ágil e fácil. Contudo, isso também resultou em um aumento significativo nas linhas de código, aumentando assim a probabilidade de bugs que podem causar falhas ou outros problemas. Hoje, uma startup israelense chamada Lightrun — que construiu uma plataforma de observabilidade para identificar e debugar (remediar) código antes que esses problemas surjam — está anunciando uma rodada de investimento Série B de $70 milhões. O financiamento destaca não apenas a lacuna no mercado para ferramentas como essas, mas também o sucesso da Lightrun em atender a essa demanda.

O novo investidor Accel está co-liderando a rodada ao lado do investidor anterior Insight Partners, com a participação de Citi, Glilot Capital, GTM Capital e Sorenson Capital. A Lightrun já arrecadou $110 milhões até agora, incluindo uma Série A liderada pela Insight, que cobrimos em 2021.

A startup não está divulgando a avaliação, mas há sinais fortes de que está indo bem.

Primeiro, estão seus clientes. Citi é um investidor estratégico e está entre uma impressionante lista de grandes clientes, que também inclui ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce e SAP.

Em segundo lugar, há o produto e o momento da empresa em relação ao cenário atual do mercado. Em julho de 2024, a Lightrun anunciou uma nova ferramenta de depuração baseada em IA para uso nos ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) das organizações, chamada corretamente de Runtime Autonomous AI Debugger. Embora a plataforma da empresa já estivesse entregando resultados impressionantes, este foi o produto que realmente atendeu à situação atual que muitas empresas enfrentam: a IA está gerando muito mais código e muitos mais problemas, e a Lightrun construiu uma ferramenta de IA para resolver isso.

A empresa afirmou que sua receita cresceu 4,5 vezes desde o lançamento, e isso foi o que atraiu investidores. Andrei Brasoveanu, parceiro da Accel que liderou o investimento para a firma, disse que esteve de olho na Lightrun (observando, inclusive) por anos antes disso, e finalmente decidiu investir após esse lançamento.

“Tudo se alinhou no ano passado”, disse ele. “Eles viram uma aceleração no setor, tudo por causa da IA.”

O timing é algo que Ilan Peleg, o CEO que co-fundou a empresa com o CTO Leonid Blouvshtein, conhece bem. Antes de direcionar sua atenção para a educação continuada e eventualmente construir a Lightrun, Peleg foi um corredor de meio-fundo campeão, ganhando 4 campeonatos nacionais em Israel e classificado entre os 16 melhores corredores de meio-fundo da Europa.

Na visão de Peleg, existem dezenas de empresas construindo ferramentas de observabilidade no mercado hoje (algumas das mais proeminentes incluem Datadog e App Dynamics).

Mas nenhuma ainda atingiu o “santo graal” desse trabalho: não apenas ser capaz de obter uma visão geral de todo o código que está sendo enviado para produção, mas entender como ele irá interagir com o que já está sendo utilizado e como antecipar onde os problemas podem surgir. E fazer isso com mínima interrupção e, portanto, com custo mínimo para a organização.

“O código está se tornando barato, mas os bugs são caros”, disse ele.

Esse problema, por sua vez, alcançou “um ponto de inflexão”, disse. “Os desenvolvedores agora podem enviar mais código do que nunca”, devido a toda a automação que está sendo utilizada, graças à IA. “Mas ainda é um processo muito manual corrigir quando algo dá errado.”

O avanço da Lightrun foi construir um conjunto de ferramentas de observabilidade que pode monitorar o código exatamente como está no IDE e entender como ele irá se comportar ao lado do código que está em produção ativa. Em seguida, é capaz de fazer ajustes automáticos no código à medida que ele avança para a produção para continuar funcionando sem interrupções e falhas. Isso é feito por meio da capacidade de criar simulações baseadas em IA para entender esse comportamento e, então, corrigir o código antes que os problemas surjam.

“Esta é a parte onde somos únicos”, disse Peled.

Existem muitas opções para como a Lightrun pode se desenvolver, dado quão próxima a observabilidade está de outras atividades nas organizações.

Uma delas é construir ferramentas mais especificamente para equipes de cibersegurança, dado as implicações de segurança óbvias que surgem com os bugs. Outra é potencialmente desenvolver algumas de suas ferramentas ainda mais próximas do ponto de criação de código, para tornar a identificação e correção de possíveis bugs ainda mais eficientes.

Por enquanto, o plano é continuar focando na construção de suas ferramentas, talentos e negócios especificamente nos IDEs, disse Peled. “Tudo que oferece risco à resiliência, estamos mitigando”, disse ele, embora não tenha descartado ferramentas mais específicas no futuro.

Quanto aos assistentes de código, “esses podem estar no nosso futuro”, disse ele, “mas mesmo focando e trabalhando apenas no problema da remediação do software uma vez executado é complexo e amplo.” Será difícil antecipar, disse, como será a criação de código no futuro. Atualmente, estima-se que entre 30% e 60% de todos os problemas de produção se originam de questões de código geradas tanto por humanos quanto por máquinas, fornecendo uma maneira de observar e corrigir tudo — independentemente de como foi criado — é o que a Lightrun está apressando para resolver.