Tohum risk sermayedarları, AI kodlama asistanlarının startup şirketlerinin ürün geliştirmesine yardımcı olabileceğine inanıyor

Şu ana kadar dünyada bir şekilde yapay zeka yardımcı pilotunu kullanmayan tek bir kodlayıcı neredeyse yok. Ancak teknik sorular sormak ve hata ayıklama yardımı almak için GitHub Copilot veya Cursor.AI’yi kullanmak yalnızca başlangıç ​​olabilir. Yapay zeka kodlaması, bir gün programları doğal dil istemine dayalı olarak yazabilen aracıları içerebilir. Bu tür programlar insan mühendislerin yerini bile alabilir.

Doğal dil komut isteminden kod üretebilen yapay zeka kodlama girişimleri arasında Replit ve Bubble da yer alıyor.

Bazı risk sermayedarları, sonunda şirketlerin daha az insan mühendisi işe alacağına ve her insanın AI kodlama aracılarını yönetmesine izin vereceğine inanıyor. “Gökyüzündeki pasta değil. Greylock’un ortağı VC Corinne Riley geçen hafta TechCrunch Disrupt’ta sahnede şunları söyledi: “Yakın gelecekte var ama bugün değil.”

Greylock’un portföy şirketlerinin çoğunda olası işe alımlar için kodlama teknik görüşmesi sırasında kodlama asistanlarına zaten genel olarak izin verildiğini ekledi.

Ancak, yapay zeka ajanlarının gerçekten genç şirketlerde insan mühendislerin yerine nakit tasarrufu sağlamak için kullanılması gerektiğine inanmıyor. Tohum aşamasında, “Şirketin temellerini atıyorsunuz, değil mi? Ve eğer bu aşamada mühendislik konusunda büyük ödünler veriyorsanız, bu muhtemelen doğru karar değildir. Bunlar gelecekte alabileceğiniz kararlar” dedi.

Ancak sahnede Hustle Fund’ın kurucu ortağı ve genel ortağı VC Elizabeth Yin, genç start-up mühendislerinin yapay zeka kodlama yardımını şu anda ellerinden geldiğince fazla kullanmasının nedeninin de nakit yönetimi olduğunu söyledi.

“Erken aşamaların en büyük zorluklarından biri, hangi sorunu çözdüğünüzü ve ICP’nin tam olarak ne anlama geldiğini tam olarak bilmiyorsunuz. [ideal customer profile] tam da onların ihtiyaç duyduğu şey. Yani bir sürü işi çöpe atacaksınız. Yani ne kadar hızlı giderseniz ve ne kadar hızlı tekrarlarsanız, hızlı öğrenmek için o kadar iyi olur” dedi Yin.

Erken aşamadaki startupların, kurucuların daha hızlı ilerlemek için örnek ürünleri hızlı bir şekilde bir araya getirmesine olanak tanıyan her türlü araca açık olması gerektiğine inanıyor; bunların hepsinin daha sonra daha düşünceli bir şekilde yeniden oluşturulması gerekse bile. “Eğer bu, çok daha hızlı öğrenebileceğiniz anlamına geliyorsa, aslında ben de bunun savunucusu olurum” dedi.

Bu, her pilotun bu becerilere sahip biri tarafından kodlanmasının gerektiği yapay zekadan önceki günlerin tam tersi. Günümüzde bir mühendis bir modeli yönlendirebilir, bazı yapay zeka hata ayıklamalarını kullanabilir ve bir göz atabilir.

Anlaşmada, erken aşamadaki Renegade Partners’ın kurucu ortağı VC Renata Quintini de var.

Sahnede, “Eğer konu ürün-pazar uyumunu keşfetmek veya test etmekle ilgiliyse, bu avantajı kullanmalısınız, ancak bunu tohum aşamasında optimize etme konusunda endişelenmem” dedi.

İlginç bir şekilde, 2024’te kurulan startup’lar yapay zeka geliştirme süreçlerini kullanarak kapıdan çıkarken, geleceğin ilk yapay zeka aracısı işgücünün tohumlarına tanık olabiliriz. Yapay zeka ajanlarını iş arkadaşı olarak işe alacak ilk kişiler de kodlayıcılar olacak. Bu hem ironik hem de kehanet niteliğinde olan bir düşünce.