Kite, ein Startup Entwicklung eines KI-gestützten Codierungsassistenten, der letzten Monat abrupt eingestellt wurde. Trotz der Sicherung von zig Millionen Dollar an VC-Unterstützung kämpfte Kite darum, die Rechnungen zu bezahlen, Gründer Adam Smith aufgedeckt in einem Post-Mortem-Blogbeitrag, als er auf technischen Gegenwind stieß, der es im Wesentlichen unmöglich machte, ein passendes Produkt für den Markt zu finden.
„We scheiterte liefern unsere Vision der KI-gestützten Programmierung, weil wir mehr als 10 Jahre zu früh auf den Markt kamen, dh die Technologie ist noch nicht bereit“, sagte Smith. „Unser Produkt wurde nicht monetarisiert, und es hat zu lange gedauert, das herauszufinden.“
Das Scheitern von Kite verheißt nichts Gutes für die vielen anderen Unternehmen, die generative KI für die Codierung verfolgen – und versuchen, sie zu kommerzialisieren. Copilot ist vielleicht das bekannteste Beispiel, ein von GitHub und OpenAI entwickeltes Tool zur Codegenerierung, das 10 US-Dollar pro Monat kostet. Smith merkt jedoch an, dass Copilot zwar vielversprechend ist, aber noch „einen langen Weg vor sich hat“ – und schätzt, dass es über 100 Millionen US-Dollar kosten könnte, ein Tool in „Produktionsqualität“ zu entwickeln, das Code zuverlässig synthetisieren kann.
Um ein Gefühl für die Herausforderungen zu bekommen, die den Spielern im Bereich des generativen Codes bevorstehen, sprach Tech mit Startups, die KI-Systeme für die Codierung entwickeln, darunter Tabnine und DeepCode, das Snyk im Jahr 2020 erworben hat. Der Dienst von Tabnine sagt die nächsten Codezeilen basierend auf Kontext und Syntax voraus und schlägt sie vor, wie Copilot. DeepCode funktioniert etwas anders und verwendet KI, um Entwickler beim Programmieren über Fehler zu informieren.
Dror Weiss, CEO von Tabnine, sprach transparent darüber, was seiner Meinung nach die Hindernisse sind, die der Massenakzeptanz von Code-Synthesesystemen im Wege stehen: die KI selbst, die Benutzererfahrung und die Monetarisierung.