Найди большой рынок — а технологии найдутся
Суть проекта
Augmend называет свою платформу «коллективным разумом для разработчиков».
Необходимость появления такой платформы основатели объясняют двумя причинами.
Во-первых, разработчики в среднем работают на одном месте 1–2 года. И когда они увольняются — вместе с ними «уходят» знания о тех продуктах, к разработке которых они приложили руку. Как следствие, для внесения в них изменений нужно потратить время, чтобы разобраться, что они там наворотили, или плюнуть и переписать эти части заново.
Во-вторых, даже созданная документация к написанному коду в реальной жизни не сильно помогает. Если ты даже потратил время на создание документации — другие вряд ли будут её читать, им будет проще задать тебе вопрос напрямую
Поэтому тебе всё равно придётся периодически отвечать и отвечать на те же самые вопросы по своему коду.
Итак, есть проблема. Каждый написанный кусок кода нужно документировать. Документирование отнимает у разработчика много времени. Однако классическая структура документации — она как теоретический учебник, который мало кто хочет изучать. Потому что для практической работы чаще всего нужна «кулинарная книга» коротких и конкретных «рецептов» — как сделать с этим кодом то-то или то-то.
Augmend предоставляет инструмент для быстрого создания таких рецептов. Разработчик может включить режим записи и выполнить определённую последовательность действий, комментируя их голосом — открыть нужные файлы, что-то в них модифицировать, установить код, выполнив команды в терминале, запустить его, показать получившуюся выдачу в логе и так далее.
В результате этого получится видеоролик — который разработчик может загрузить на платформу.
Главная фишка в том, что платформа Augmend — это не просто «свалка» видеороликов, а база знаний, похожая по своей структуре на Википедию.
Все загружаемые на платформу ролики специальная ИИ-машинка анализирует, преобразовывает звуковую дорожку в текст, расставляет ссылки, связывающие текст и видео — чтобы автоматически разложить вытащенную из ролика информацию в нужные места в этой базе знаний.
Таким образом, разработчики не делают ничего особенного — просто выполняют и комментируют «под запись» некие действия. Но, используя эти записи как сырьё, Augmend сам занимается созданием и обновлением удобно структурированной базы знаний — в которой можно найти документацию по написанному коду и заметки по его использованию.
Однако далеко не все готовы искать информацию даже в удобно структурированной базе знаний
Поэтому важная компонента Augmend — это ИИ-помощник, которому можно задать вопрос на человеческом языке, а он сам найдёт ответ на него в базе знаний. Ответ этот можно просмотреть либо в виде полного видеоролика, либо в виде текстовой последовательности шагов со ссылками на запись каждого шага внутри ролика.
Базовая функциональность Augmend, вокруг которой накручена вся остальная ИИ-обвязка — это инструмент для записи экрана, камеры и голоса по ходу того, как разработчик выполняет определённую последовательность действий. Создатели Augmend решили использовать эту функциональность ещё одним интересным способом.
Есть такая технология — «парное программирование», когда два человека сидят вместе за одним компьютером и программируют. Один пишет код — а второй подсказывает и указывает на ошибки. Через некоторое время они меняются местами, а потом опять и опять. Способ этот хорош, потому что «одна голова хорошо, а две лучше»
Этот метод ещё более эффективен для поиска ошибок в коде — которые один человек может легко проглядеть.
Однако в нынешнюю эпоху удалённой работы оказаться в одном месте за одним компьютером может оказаться сложновато. Поэтому Augmend даёт возможность заняться парным программированием удалённо — при этом одновременно ведётся запись двух экранов, а у разработчиков возникает полное ощущение того, что они сидят за одним компьютером.
Стартап был создан только в этом году, в его команде всего 5 человек, а их платформа находится пока ещё на этапе альфа-тестирования (который ещё раньше, чем бета-тестирование).
Несмотря на такую раннюю стадию, Augmend привлёк сейчас первый раунд инвестиций размером 2.2 миллиона долларов.
Что интересного
Сегодняшний Augmend напомнил мне другой стартап — Async, о котором я писал в мае. Async сделал корпоративную платформу для обмена голосовыми сообщениями. Они утверждают, что их платформа поможет уменьшить количество совещаний и переписок по почте и в мессенджерах.
Фишка в том, что записать голосовое сообщение быстрее и проще, чем написать текст. Записать свои действия в виде видеоролика с голосовыми же комментариями — быстрее и проще, чем формальным образом задокументировать эти действия.
Однако слушать и смотреть все такие записи подряд — мучительно
Вас ведь наверняка бесят люди, оставляющие вам в обычных мессенджерах голосовые сообщения вместо текста?
Поэтому раньше не хватало некого промежуточного уровня, который бы превращал то, что удобно создавать (голосовые сообщения и видеоролики) — в то, что удобно просматривать, и в чём удобно искать.
И эту промежуточную работу теперь для нас может выполнять ИИ! Он может брать исходную информацию в любом формате — и автоматически преобразовывать их в ту структуру, которая удобна для хранения, просмотра и поиска в нашем конкретном случае.
ИИ-машинка Async, к примеру, преобразовывает поток голосовых сообщений во что-то похожее на форум с сообщениями и комментариями. А ИИ-машинка Augmend превращает «братскую могилу» видороликов в структурированную и связанную базу знаний в wiki-формате.
Тут даже можно вспомнить стартап Quench, о котором я писал на прошлой неделе. Их ИИ-машинка анализирует загруженные на их платформу обучающие видеоролики. После чего встроенному в платформу ИИ-ассистенту можно задавать вопросы на человеческом языке — а он будет показывать маленькие кусочки из этих роликов, в которых содержатся ответы на заданный вопрос. Кроме того, этот же ИИ-ассистент может автоматически делать подборки роликов по теме, которую ты хочешь изучить — опираясь при этом не на названия или описания роликов, а на записанный в этих роликах текст.
В каком-то смысле Augmend очень похож на Quench. Ведь в Augmend одни разработчики тоже по сути учатся у других — только не каким-то общим знаниям, а практическим правилам использования написанного ими кода.
Сами технологии записи звука и экрана существуют уже давно. Эффективные технологии анализа содержания этих записей с помощью ИИ появились недавно — но в общем уже тоже известны.
Однако, совмещая эти две известные вещи — можно получать совершенно разные продукты. Которые технологически будут устроены похожим образом. Но каждый из которых будет иметь свою специфику — заточенную для более удобного решения определённого типа задач, возникающих у конкретных целевых аудиторий.
Тот же самый Augmend использует функциональность запись экрана, камеры и голоса — для ведения базы знаний разработчиков компании. А Loom — для того, чтобы сотрудники компании могли обмениваться друг с другом видеосообщениями.
Куда бежать
Соответственно, общий рецепт для создания новых продуктов вырисовывается довольно простой:
- берём то, что одним людям будет просто создавать — записывать голос и/или последовательность совершаемых действий
- и используем ИИ, чтобы превращать этот неструктурированный поток в то, чем другим людям будет удобно пользоваться для просмотра и поиска информации.
Весь фокус теперь состоит в том — чтобы найти те области, где люди сейчас тратят много времени на подготовку информации в виде, удобном для её использования. Или вообще плюют на это — потому что это слишком мучительно
Документирование кода, как в случае Augmend — один из типичных примеров этого. Но ведь есть наверняка и что-то ещё. Что?
Ну или можно подойти с другой стороны — и посмотреть, где люди периодически тратят много времени на поиск информации. Например, поиск ответов на вопросы в куче обучающих видеороликов — с чем сейчас обещает помочь справиться Quench.
Или вот ещё забавный пример. Мы ведь часто сталкиваемся с ситуацией — что «мы что-то такое уже видели в интернете», но теперь не можем это найти, даже если перероем историю браузера. Rewind сделал платформу, которая записывает всё, что мы просматриваем на компьютере или телефоне — и позволяет умным образом с помощью ИИ находить в ней то, о чём мы помним только приблизительно.
Итак, ключевой вопрос. Что нам самим или сотрудникам нашей компании нужно уметь быстро находить — но мы не можем пока этого сделать?
Чего для этого не хватает? Простых инструментов для записи информации, которые потом можно преобразовать в удобный для просмотра и поиска вид? Или удобных средств для структуризации уже имеющихся массивов информации?
Если мы нащупаем подходящую тему — то дальше задача станет уже технической, с которой на существующем уровне развития ИИ-технологий сейчас можно будет справиться, что доказывают упомянутые сегодня стартапы.
А это лишний раз напоминает нам о старой истине. Успешный стартап — это не тот, который предложил хорошее решение… а тот, который нашёл хорошую задачку
О компании
Augmend
- Сайт: augmend.com
- Последний раунд: $2.2M, 27.07.2023
- Всего инвестиций: $2.2M, раундов: 1