По мере усложнения программного обеспечения самой большой проблемой перестает быть написание кода; главной становится его поддержка. Современные приложения зависят от интеграций с сторонними сервисами, рабочих процессов и API, которые должны бесперебойно функционировать при выпуске новых функций. Хотя искусственный интеллект упростил процесс кодирования для разработчиков, инженерным командам все еще приходится тратить значительное время на проверку релизов, поиск ошибок и обеспечение того, чтобы обновления не нарушили работу существующих систем.
Компания Kusho AI, базирующаяся в Бенгалуру, основанная в 2023 году Абхишеком Сайкией и Саурабхом Гаванде, разрабатывает платформу на базе ИИ, которая автоматизирует большую часть этой работы. Ее ИИ-агенты генерируют, запускают и непрерывно обновляют тесты для мобильных приложений, веб-приложений и API, помогая инженерным командам уделять меньше времени обслуживанию ПО и больше — созданию новых продуктов.
Платформа использует запатентованные модели, наложенные на базовые большие языковые модели (LLM), функционируя как ИИ-инженер-программист. Она тестирует код как во время разработки, так и после каждого выпуска, чтобы обнаружить проблемы до того, как они попадут в рабочую среду.
Идея возникла из опыта Абхишека Сайкие, который работал менеджером по продукту в Flipkart. Он получил образование в области экономики и химической инженерии в BITS Pilani. Затем он объединился со своим однокурсником Саурабхом Гаванде, который теперь является техническим директором, ранее работавшим фуллстек-инженером в FalconX.
Рассмотрим пример приложения для доставки еды, которое запускает новый механизм рекомендаций. Эта функция должна корректно работать как для пользователей с пятью предыдущими заказами, так и для тех, кто совершил тысячи заказов, в разных городах и при различных сценариях использования. Ручное тестирование каждого возможного случая требует проектирования тестовых сценариев, написания кода, запуска тестов и анализа результатов — процесс, который может занимать часы или даже дни, при этом все равно оставляя незамеченными крайние случаи.
Kusho AI автоматизирует этот процесс. Сначала платформа изучает программную среду компании, прежде чем имитировать подход человека-тестировщика. Она определяет критически важные сценарии, генерирует необходимые тесты, автоматически их выполняет и отмечает проблемы, требующие внимания.
По словам Сайкие, этот процесс протекает «почти в 100 раз эффективнее и гораздо быстрее», чем ручное тестирование. Платформа поддерживает инженерные команды на протяжении всего цикла выпуска программного обеспечения.
До слияния кода Kusho AI автоматически генерирует и запускает тесты для раннего выявления рисков. При выпуске она выступает в роли дополнительной проверки, подтверждая готовность нового кода к производству. Сайкие называет это одним из главных преимуществ компании для корпоративных клиентов. Он отмечает: «Даже если ваш разработчик спешит и хочет быстро выложить продукт в продакшен, Kusho AI стоит там почти как часовой».
Если выпуск не готов, платформа возвращает его с отчетом, в котором указано, что необходимо исправить. После развертывания Kusho AI продолжает мониторинг на предмет аномалий и изменений, приводящих к поломкам. По мере развития приложений платформа сама обновляет свои тесты, чтобы отразить эти изменения, что, по словам Сайкие, создает «самовосстанавливающиеся системы, которые идентифицируют изменения и соответствующим образом их вносят», тем самым снижая потребность в повторных ручных обновлениях.
Каждый релиз также получает оценку риска, основанную на изменениях в базовом коде и выполненных тестах. Помимо автоматизированного тестирования, Kusho AI позиционирует себя как панель управления тестированием для предприятий, предлагая контроль выпуска, аудиторские следы, автоматизацию, учитывающую домен, и интеграцию с существующими рабочими процессами выпуска ПО. Цель состоит в том, чтобы предоставить руководителям инженерии видимость всего процесса тестирования, а не только отдельных прогонов тестов.
Вместо того чтобы полагаться на одну модель ИИ, Kusho AI работает через то, что Сайкие называет «слоем агентной оркестрации». Различные запросы на тестирование направляются к специализированным моделям в зависимости от типа приложения. Например, банковский API обрабатывается иначе, чем платформа электронной коммерции.
По мнению Сайкие, конкурентное преимущество компании заключается именно в этом слое оркестрации и запатентованных данных, используемых для его тонкой настройки. Он подчеркивает: «Это запатентованное обучение, которое можно получить только один раз, когда тысячи людей используют ваш продукт».
Стартап также избирателен в отношении клиентов, которых он обслуживает. Сайкие говорит: «Весь наш идеальный профиль клиента — это люди, которые не могут позволить себе даже одну минуту простоя», имея в виду такие секторы, как банковское дело и райд-хейлинг, где даже кратковременные сбои могут иметь немедленное влияние на бизнес.
Среди более чем 5200 клиентов Kusho AI числит Ultrahuman, Paytm, Ola Electric, HCL, Michelin, HP, Razorpay, Roche, Schneider Electric и Paymentus. Kusho AI в значительной степени следовал стратегии роста, основанной на продукте. Платформа доступна для бесплатного использования без необходимости ввода платежных данных, что позволяет ей распространяться среди сообществ разработчиков и специалистов по обеспечению качества посредством технического контента, а не платного маркетинга. Бесплатные пользователи могут дать согласие на использование платформы для обучения на основе того, как они ею пользуются. Kusho AI отслеживает те тесты, которые пользователи сохраняют или отбрасывают, используя эти анонимизированные данные для улучшения будущих рекомендаций.
По мере роста внедрения в инженерных командах, часто следуют и разговоры с крупными предприятиями. На данный момент платформа сгенерировала и выполнила почти 10 миллионов тестов и обслуживает около 35 000 разработчиков и специалистов по обеспечению качества на своем бесплатном уровне. По данным компании, одна индийская платежная платформа сократила время тестирования API на 95%, а частный банк снизил годовые расходы на QA на 80–90%. Отзывы пользователей также отмечают снижение ручного UI-тестирования благодаря непрерывному генерированию тестов.
Kusho AI работает на растущем рынке тестирования и надежности программного обеспечения на базе ИИ наряду с такими компаниями, как Postman, Qodex.ai и Devzery. Сайкие сообщает, что годовой регулярный доход стартапа составляет «конец шестизначных сумм» (в долларах), растущий на 10–20% ежемесячно.
Компания привлекла 600 000 долларов в рамках посевного раунда под руководством Antler India при участии Blume Founders Fund, UpSparks Capital и бизнес-ангелов, включая соучредителей Ultrahuman Мохита Кумара и Ватсала Сингхала, а также генерального директора IDfy Ашока Харихарана. Сайкие заявил, что компания планирует провести еще один раунд позже в этом году или в начале следующего.
Kusho AI зарегистрирована в США, имеет индийских основателей и официальную штаб-квартиру в Сан-Франциско. Их семичленный коллектив в настоящее время работает из Бенгалуру, при этом запланирован физический офис в Сан-Франциско на конец 2026 или начало 2027 года по мере расширения клиентской базы в США, которая уже составляет 60–70% их клиентов. В течение следующего года стартап намерен углубить свое присутствие в сферах банковских и финансовых услуг, логистики и цепочек поставок, а также медицинских технологий, нацеливаясь на 10 крупнейших компаний в каждом секторе. Для Сайкие долгосрочное видение простое: сделать обслуживание программного обеспечения настолько автоматизированным, чтобы инженеры могли полностью сосредоточиться на создании новых продуктов.
