Während wir uns durch die aktuelle KI-Revolution in der Softwareentwicklung navigieren, wird eines deutlich: Sowohl die Infrastruktur- als auch die Anwendungsschicht erleben einen Nachfrageschub. KI und andere Trends führen zu einem dramatischen Anstieg der Menge an Code, der entwickelt wird, was bedeutet, dass es mehr Code als je zuvor gibt, der überprüft und verifiziert werden muss, bevor er in die Produktion geht.

Das erregt die Aufmerksamkeit großer Tech-Player wie GitHub, AWS, Google und OpenAI sowie von Startups, die hier eine große Chance sehen. Wir sehen vielversprechende Aussichten in diesem aufstrebenden Bereich, weshalb wir uns freuen, unsere Investition in Baz* bekannt zu geben, das Unternehmen, das Ingenieuren und KI-Agenten hilft, besseren Code zu erstellen. Hier finden Sie etwas Kontext zu unserem Ausblick und weitere Gedanken zu den Marktchancen.

Der Tech-Stack wird neu geschrieben

• Da KI-Tools für immer mehr Geschäfts- und Verbraucheranwendungen zum Mainstream werden, werden immer mehr Entwickler damit beauftragt, ihren Tech-Stack anzupassen und oft neu zu schreiben.
• Wir sehen eine beispiellose Zunahme der Codegenerierung. Dieser Anstieg führt zu einem proportionalen Bedarf an vor- und nachgelagerter Unterstützung. Je mehr Code KI produziert, desto mehr gibt es zu hosten, zu überprüfen, zu verifizieren und zu verfeinern.
• Wir glauben, dass die TAM für Tools, die dieses Volumen bewältigen können, in rasantem Tempo wächst.

Ein Kreislauf von Fehlern verstärkt die technischen Schulden

• Mit besseren Bewertungs- und Reflexionskriterien werden die Ineffizienzen von KI in realen Szenarien immer deutlicher.
• Jeder Zyklus der Behebung von KI-generiertem Code eröffnet neue Wege für Software, die diese Fehler vorhersagen und verhindern kann, was den Markt für fortschrittliche Debugging- und Qualitätssicherungstools immer spannender macht.
• Je mehr Entwickler sich auf KI verlassen, desto mehr benötigen sie Tools, um die daraus resultierende Komplexität zu bewältigen, was den TAM für diese Lösungen in die Höhe treibt.

Aufklärung der Massen

• Die Wissenslücke zwischen dem, was KI leisten kann, und dem, was Entwickler wissen müssen, um sie effektiv zu nutzen, wird immer größer. Dieser Bildungsbedarf betrifft, wie in den Diskussionen über KI-Codierung subtil hervorgehoben wird, nicht nur die Ausbildung; es geht um Tools, die die Vorteile der KI-Codierung für alle Qualifikationsstufen demokratisieren.
• Bildungsplattformen in Kombination mit KI-gestützten Code-Review-Tools stellen ein aufstrebendes Marktsegment dar, das die TAM exponentiell erhöht, da immer mehr Einzelpersonen und Unternehmen versuchen, ihre Belegschaft in diesem neuen Paradigma weiterzubilden.

Implementierung menschlicher Aufsicht

• Die Verlagerung hin zu einer stärker agentischen KI in der Produktion ist ein klarer Indikator für das Marktwachstum. Auf der anderen Seite werden Tools, die sicherstellen, dass agentische Fähigkeiten mit der notwendigen menschlichen Aufsicht ausgeführt werden, immer wichtiger.
• Diese Konvergenz von KI und menschlichem Fachwissen im Überprüfungsprozess schafft beispielsweise einen neuen Raum, der mit der zunehmenden Integration von KI in die Arbeitsabläufe der Softwareentwicklung wächst.

Jede Ineffizienz, die durch KI aufgedeckt wird, schafft Möglichkeiten für weitere Tools. Da KI-Codierung zu einem integralen Bestandteil von Produktionssystemen wird, entstehen neue Bereiche als wichtige Komponenten im Werkzeugkasten jedes Entwicklers. Die Software-Giganten liefern sich ein Wettrennen um die Vorreiterrolle und beweisen, dass die Zukunft in den Tools liegt, die die KI-Codierung intelligenter, schneller und zuverlässiger machen. Dies ist ein klares Signal an den Markt: Eine Migration findet statt, und die Anpassung der Entwickler kommt.

Geben Sie Baz ein

Die beiden Gründer von Baz, Guy Eisenkot und Nimrod Kor, sind beide Veteranen von Bridgecrew, einem früheren Battery Investment, bei dem ich auch Mitbegründer war. Dort haben wir zusammen mit Mitbegründer Idan Tendler und Guy Eisenkot ein beliebtes Open-Source-Tool für IaC Checkov entwickelt. Jetzt haben Guy und Nimrod beschlossen, sich auf eine neue Reise zu begeben, um die Menschen zu bedienen, die wir schon immer glücklich und produktiver machen wollten: Entwickler.

Baz kümmert sich um die Lücken in der Quellcodeverwaltung: Entwickler stoßen auf ständige Reibungsverluste mit Konzepten wie Rebasing, Zusammenführung und Konfliktlösung – Aufgaben, die eigentlich unkompliziert sein sollten, aber stattdessen oft zu stundenlangen Produktivitätsverlusten führen. Diese Frustrationen beruhen auf einer grundlegenden Einschränkung: Heutige Versionskontrollsysteme behandeln Code als statischen Text und nicht als dynamische, miteinander verbundene Systeme.

Baz beginnt mit der Code-Überprüfung, einem kritischen Engpass für Teams, um den Grundstein für etwas viel Größeres zu legen. Durch die Kombination von Code- und Anwendungsverhalten bewertet Baz, wie sich Codeänderungen auf laufende Dienste, Endpunkte und APIs auswirken. Dieser erste Schritt behebt nicht nur die unmittelbaren Ineffizienzen bei der Überprüfung und Zusammenführung von Code, sondern ebnet auch den Weg für eine transformative Vision: ein Codierungssystem, das Code-AST (abstrakte Syntaxbäume, bei denen es sich um spezielle Datenstrukturen handelt, die bei der Codierung verwendet werden) wirklich versteht.

Das Versprechen, so fühle ich, ist enorm. Durch die Weiterentwicklung der Versionskontrolle, um das Codeverständnis einzubeziehen, kann Baz das Rätselraten und die Reibungsverluste beseitigen, die Entwickler heute ausbremsen. Stellen Sie sich ein System vor, das Konflikte nicht nur kennzeichnet, sondern auch deren Ursache erklärt, nachgelagerte Probleme vorhersagt und Inline-Codebearbeitungen anbietet.

Der Anfang: Verbesserung der Code-Review-Schnittstelle

Die KI-Codegenerierung wirkt sich positiv auf das Bereitstellungstempo aus, kann aber auch zu Ermüdung im Überprüfungsprozess führen, da der generierte Code nicht mehr in Frage kommt. Baz verbessert die Review-Geschwindigkeit, die Release-Geschwindigkeit und die Produktionsverfügbarkeit, indem es den Review-Prozess mithilfe der Befehlscode-Funktionsbeziehung neu anordnet, anstatt dies alphabetisch zu tun. Mit Baz werden Codeänderungen mit Laufzeitmetriken korreliert, und jede Änderung wird automatisch von der KI überprüft, um potenzielle Breaking Changes zu analysieren, Codierungsstandards durchzusetzen und die Abdeckung von Codetests zu verbessern.

Möchten Sie Ihr Review-Erlebnis verbessern? Probieren Sie es aus: https://baz.co/