Inovadora plataforma de testes unitários utiliza IA generativa para transformar o desenvolvimento de software
A startup Early, situada em Tel Aviv, desponta no cenário tecnológico com uma abordagem inovadora que visa a qualidade do código por meio da implementação da Inteligência Artificial generativa no processo de criação de testes unitários. Desde seu lançamento em agosto, a empresa anunciou hoje a arrecadação de 5 milhões de dólares em uma rodada de financiamento inicial, liderada pela Zeev Ventures, com a participação da Dynamic Loop Capital. Este investimento significativo permitirá à Early expandir sua plataforma e atender a uma demanda crescente por ferramentas que garantam a qualidade do desenvolvimento de software.
Atualmente, a plataforma da Early oferece suporte às linguagens JavaScript e TypeScript, integrando-se ao ambiente de desenvolvimento Visual Studio Code (IDE). Essa integração facilita o trabalho dos desenvolvedores ao permitir que visualizem rapidamente a porcentagem do código que está coberto por testes. Além disso, a plataforma possibilita a geração automática de testes validados diretamente no IDE, um recurso que economiza tempo e reduz a probabilidade de erros. Esses testes não apenas incluem simulações (mocks), mas também são projetados para abranger uma ampla gama de cenários, desde os mais simples até as chamadas “edge cases”, que os desenvolvedores teriam que programar manualmente se não houvesse a assistência da ferramenta generativa.
Embora o foco imediato da Early esteja na geração de testes, Sharon Barr, CEO e cofundador da empresa, enfatiza que a missão da startup é ainda mais abrangente. Em uma entrevista anterior ao anúncio de arrecadação de fundos, Barr afirmou: “Não considero a Early uma empresa de testes. Prefiro classificá-la como uma empresa de qualidade de código.” Tal declaração revela a ambição dos fundadores em posicionar a Early como uma solução que revoluciona a qualidade do código de forma geral, não apenas em testes isolados.
O conhecimento que Barr possui sobre qualidade de código é indiscutível. Antes de fundar a Early, ocupou cargos significativos no setor de tecnologia, incluindo o de Vice-Presidente de Engenharia na Couchbase e de Chief Technology Officer (CTO) na empresa de biotecnologia Bina, a qual foi posteriormente adquirida pela Roche. Seu papel de liderança na Roche como Vice-Presidente de Engenharia de Software perdurou até 2018, após o que ele se juntou à EY Global, onde atuou em diversas funções executivas, sempre com um olhar voltado para a inovação e a qualidade do desenvolvimento de software.
O cofundador e CTO, Lior Froimovich, também agrega valor à equipe com sua experiência anterior como líder de engenharia na EY Global, além de sua trajetória como cofundador de duas startups. Barr e Froimovich decidiram, há um ano, deixar a EY para explorar as possibilidades da nova tecnologia de GenAI. “Um dos problemas que enfrentamos ao longo de nossas carreiras foi a qualidade do código,” destacou Barr. Essa experiência levou os cofundadores a iniciar a Early, com o intuito de explorar soluções automatizadas para a criação de testes, iniciando pelo desenvolvimento de testes unitários. A receptividade do mercado foi rápida, permitindo que a startup conseguisse os aportes financeiros em um período considerado curto.
Dentro do contexto da inovação impulsionada pela Inteligência Artificial, Barr é cauteloso. Ele não acredita que os agentes de IA substituirão os humanos em um futuro próximo, mas considera que um serviço como o da Early pode liberar os desenvolvedores para que se concentrem nas partes mais criativas e necessárias do processo de codificação. “O profundo entendimento da equipe da Early sobre o potencial da IA e as nuances do desenvolvimento de software os coloca na vanguarda dessa revolução,” afirma Oren Zeev, fundador da Zeev Ventures. Segundo Zeev, a Early não está apenas utilizando a IA; está aplicando-a de forma estratégica para resolver um dos desafios mais persistentes e custosos da programação. Ele acredita que a plataforma se tornará uma ferramenta indispensável para desenvolvedores, reduzindo dramaticamente o tempo e os custos associados à detecção e correção de bugs, além de acelerar a inovação em toda a indústria tecnológica.
