A medida que las herramientas de codificación basadas en inteligencia artificial generan miles de millones de líneas de código cada mes, surge un nuevo cuello de botella: garantizar que el software funcione como se espera. Qodo, una startup que desarrolla agentes de IA para la revisión de código, pruebas y gobernanza, está apostando a que la verificación será lo que defina la próxima fase del desarrollo de software. La compañía, con sede en Nueva York, ha logrado recaudar una ronda de financiación Serie B de 70 millones de dólares, lo que eleva su financiación total a 120 millones de dólares.
La necesidad de mejorar la confianza en el código generado por IA
Qodo se enfoca en servir como una capa que mejore la confianza en el código generado por inteligencia artificial, en un contexto donde las empresas están acelerando la adopción de herramientas como OpenClaw y Claude Code. Muchas organizaciones están descubriendo que el aumento de la velocidad en la producción de código no se traduce siempre en software fiable o seguro.
A diferencia de la mayoría de las herramientas de revisión basadas en IA, que se centran en lo que ha cambiado, Qodo presta atención a cómo esos cambios pueden afectar a todo el sistema, considerando estándares organizacionales, contexto histórico y la tolerancia al riesgo para ayudar a las empresas a gestionar el código generado por IA de manera más segura.
La visión detrás de Qodo
Itamar Friedman, cofundador de Qodo, ha trabajado anteriormente en compañías como Mellanox y Alibaba, experiencias que le llevaron a fundar Qodo en 2022. Según él, hay dos momentos clave en su carrera que lo inspiraron. Primero, su tiempo en Mellanox, donde trabajó en la automatización de la verificación de hardware utilizando machine learning; y segundo, su experiencia en Alibaba, donde presenció la evolución de la inteligencia artificial hacia sistemas que pueden razonar sobre el lenguaje humano.
Preocupaciones sobre la calidad del código
Una encuesta reciente indica que el 95 % de los desarrolladores no confían plenamente en el código generado por IA, y solo el 48 % revisa consistentemente el código antes de comprometerlo, lo que resalta una diferencia crucial entre la conciencia y la práctica.
Enfoque en la calidad y la gobernanza
Friedman sostiene que las compañías de generación de código suelen estar construidas en torno a modelos de lenguaje grande (LLMs). Sin embargo, para la calidad del código y la gobernanza, los LLMs por sí solos no son suficientes. Asegura que la calidad es un concepto subjetivo, que depende de los estándares organizacionales, decisiones pasadas y conocimientos internos. Un LLM no puede entender completamente este contexto, lo que se asemeja a trasladar a un gran ingeniero de una compañía y pedirle que revise código en otra sin el contexto interno necesario.
Competencia en el espacio de IA
A pesar de que empresas como OpenAI y Anthropic están ayudando a dar forma a la narrativa más amplia de la IA, se centran más en la construcción de características que en soluciones end-to-end. Friedman señala que, aunque existen otras startups en este ámbito, muchas están aún en etapas tempranas y no han logrado una adopción empresarial extendida.
Innovaciones recientes y resultados destacados
Qodo ha destacado en un mercado saturado, logrando el primer puesto en el Code Review Bench de Martian con una puntuación del 64,3 %, superando por más de 10 puntos a su competidor más cercano. Este puntaje destaca su capacidad para detectar errores lógicos complejos y problemas entre archivos sin abrumar a los desarrolladores con ruido innecesario.
En el último mes, la compañía ha lanzado Qodo 2.0, un sistema de revisión de código multi-agente que lidera los actuales benchmarks y ha introducido herramientas que aprenden la definición de calidad del código de cada organización. Actualmente, cuenta con clientes importantes como NVIDIA, Walmart, Red Hat, Intuit y Texas Instruments, así como empresas en rápido crecimiento como Monday.com y JFrog.
Consejos para emprendedores y negocios
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Enfocar en la calidad: No descuides la verificación de la calidad y la fiabilidad del software que generas, especialmente si utilizas herramientas de IA para el desarrollo.
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Adoptar un enfoque organizacional: Asegúrate de comprender cómo los cambios en el código pueden afectar a toda la organización y establece estándares claros que alineen los objetivos de calidad con la generación de código.
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Invertir en formación y conocimiento interno: Prepara a tu equipo para que comprenda profundamente los sistemas y contextos en los que trabajan, lo que ayuda a una mejor revisión y aseguramiento de la calidad del código.
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Mantenerte actualizado en tecnología: Estar al tanto de las últimas tendencias y soluciones en IA y desarrollo de software puede brindarte una ventaja competitiva sustancial.
- Fomentar la revisión continua del código: Establece un sistema donde la revisión de código sea parte del flujo de trabajo estándar, promoviendo una cultura de seguridad y calidad.
Conclusiones
Con la creciente adopción de herramientas de IA en el desarrollo de software, la verificación se ha convertido en un factor crucial para asegurar la calidad y la fiabilidad del producto final. Qodo se posiciona estratégicamente en este espacio, ofreciendo soluciones que abordan la necesidad de confianza en el código generado. A medida que avanzamos hacia una era donde los sistemas de IA son cada vez más prevalentes, integrar procesos sólidos de verificación y control de calidad será esencial para cualquier organización que aspire a mantener estándares elevados en sus desarrollos tecnológicos.