Em 2021, Oleg Klimov, Vlad Guber e Oleg Kiyasko decidiram co-criar uma plataforma, Refact.ai, que poderia convencer mais empresas a adotar GenAI para codificação, proporcionando aos usuários mais personalização — e controle — sobre a experiência.
Klimov e Kiyasko trabalharam juntos por quase uma década construindo sistemas baseados em IA para reconhecimento de imagens e sistemas de segurança. Guber conhecia Kiyashko desde a infância; eles eram vizinhos na cidade de Yuzhnoukrainsk, no sul da Ucrânia.
“Ficou claro que a IA mudaria a própria noção do que é engenharia”, disse Klimov ao TechCrunch em entrevista por e-mail. “Como engenheiros de software de coração, decidimos que precisávamos estar na melhor posição para sobreviver a isso – criando um sistema independente para engenharia de software.”
A maioria dos desenvolvedores reconhece as mudanças sísmicas impulsionadas pela IA que ocorrem em sua profissão. Oitenta e dois por cento respondendo a um HackerRank recente enquete disseram acreditar que a IA “redefinirá” o futuro da codificação e do desenvolvimento de software.
Refact utiliza modelos generativos de IA treinados em código licenciado permissivamente para potencializar sua plataforma de sugestão de código para desenvolvedores.
A maioria está adotando a mudança, com 63% dos desenvolvedores em 2023 da empresa de capital de risco HeavyBit enquete dizendo que agora estão usando GenAI em tarefas de codificação. Mas os empregadores estão mais céticos. Em um separado enquete dos executivos corporativos e profissionais de TI, 85% expressaram preocupações sobre os riscos de privacidade e segurança da GenAI.
Empresas como Apple, Samsung, Goldman Sachs, Walmart e Verizon chegaram ao ponto de limite uso interno de ferramentas GenAI devido ao medo de comprometimento de dados.
Então, como o Refact é diferente? Isto corre no local, diz Klimov.
Assim como o GitHub Copilot, o Amazon CodeWhisperer e outros grandes assistentes de codificação GenAI, o Refact pode responder perguntas de linguagem natural sobre o código (por exemplo, “Quando esta dependência foi atualizada pela última vez?”), recomendar linhas de código e fazer ajustes para melhorar seu desempenho com uma determinada base de código. .
“Uma maneira de pensar nisso é como um ‘engenheiro júnior forte’”, disse Klimov, “ou como um colega de trabalho artificial em uma equipe que é produtiva, mas precisa de supervisão”.
No entanto, ao contrário de muitos – senão da maioria – de seus concorrentes, o Refact não precisa de conexão com a Internet. Ele nem carrega dados básicos de telemetria, afirma Klimov.
O Refact pode ser executado offline, no local ou em uma configuração gerenciada hospedada na nuvem.
“Estamos desenvolvendo melhores controles e processos em torno de fontes e usos de dados, segurança e privacidade, pois estamos cientes dos desafios que (as empresas) enfrentam e queremos garantir a integridade das informações de nossos clientes e avanços inovadores”, disse Klimov. .
A plataforma Powering Refact são modelos compactos de geração de código treinados em código licenciado permissivamente – outra vantagem competitiva importante, afirma Klimov. Foi demonstrado que algumas ferramentas de geração de código treinadas usando código protegido por direitos autorais ou licenciado de outra forma restritivamente regurgitam esse código quando solicitado de uma determinada maneira, representando um risco potencial de responsabilidade para as empresas que as implantam (pelo menos de acordo com para alguns especialistas em PI).
Fornecedores como GitHub e Amazon introduziram configurações e políticas destinadas a acalmar os temores de empresas cautelosas com os desafios de IP em torno de suas ferramentas de codificação GenAI. Mas não está claro se eles fizeram muito progresso. Em um 2023 enquete das empresas Fortune 500 da Acrolinx, quase um terço disse que a propriedade intelectual era a sua maior preocupação sobre o uso de IA generativa.
“Usamos códigos de licença permissivos para treinar (nossos modelos) porque nossos clientes exigiam isso”, disse Klimov.
A abordagem consciente da privacidade e do IP da Refact ajudou-a a levantar US$ 2 milhões em financiamento de investidores não divulgados – e a gerar cerca de 20 projetos-piloto com clientes empresariais. Klimov afirma que a plataforma, que também está disponível em um plano hospedado na nuvem que começa em US$ 10 por assento por mês, é geradora de receita e atualmente está a caminho de ganhar “alguns milhões” anualmente até este verão.
Isso é impressionante, considerando que fornecedores como o GitHub têm lutado para lucrar com suas ferramentas de geração de código. O copiloto era supostamente custando à Microsoft, controladora do GitHub, até US$ 80 por usuário por mês, como resultado da sobrecarga de processamento em nuvem associada.
Refact está entre o grupo crescente de ferramentas GenAI para programação.
O foco da equipe Refact de oito pessoas com sede em Londres em um futuro próximo é atualizar o Refact para executar código de forma autônoma, executar planos de “várias etapas” e autoteste de código.
“Estamos trabalhando ativamente em um assistente de IA de próxima geração – um que irá depurar o código que escreve e operar em qualquer base de código grande”, disse Klimov. “Somos bem financiados internamente e temos o capital necessário para continuar a construir o produto… Nunca nos beneficiámos de uma abundância de financiamento ou do frenesi de capital de risco que ocorreu nos anos anteriores, mas o que realmente nos beneficiou foi a disponibilidade e o entusiasmo de pessoas muito talentosas que desejam aderir à revolução da IA — e que viram na Refact um lugar para prosperar e desenvolver algo que pode ter um impacto duradouro.”
