Инструменты кодирования на базе искусственного интеллекта, такие как Cursor, Replit, Claude Code и Lovable, помогают разработчикам ежедневно писать множество строк кода, чтобы быстрее выпускать продукты. Однако разработчики приложений по-прежнему вынуждены полагаться либо на выпуск полных бета-версий своих приложений, либо на использование программного обеспечения для моделирования, чтобы оценить, как будут работать будущие функции.
Blok, компания, которая выходит из тени, позволяет разработчикам использовать ИИ для моделирования различных пользовательских персонажей, чтобы тестировать функции приложения и узнавать, как сделать свои приложения лучше.
Компания была основана Томом Чарманом и Оливией Хиггс в 2024 году. Оба являются серийными предпринимателями и вместе работали над стартапами в таких областях, как путешествия и обучение.
На сегодняшний день стартап привлек 7,5 миллионов долларов в двух раундах. Первый раунд финансирования в размере 5 миллионов долларов возглавила MaC Venture Capital при участии сотрудников Discord, Google, Meta, Apple, Snapchat и Pinterest. Предварительный раунд финансирования Blok прошел с участием Protagonist, Rackhouse, Weekend Fund Райана Гувера и Blank Ventures.
Марлон Николс, управляющий партнер MaC Venture Capital, сказал, что Blok часто сравнивают с Optimizely и Amplitude, но эти инструменты более реактивны. Он сказал, что Blok вытесняет их, предоставляя прогнозирующий уровень тестирования приложений.
«Мы поддержали Blok, потому что считаем, что разработка продуктов находится на переломном этапе. Команды работают быстрее, чем когда-либо, но все еще принимают важные решения на основе A/B-тестов и интуиции. Симуляционный движок Blok переворачивает эту модель, давая командам возможность предсказывать поведение пользователей еще до написания первой строчки кода», — сказал он TechCrunch по электронной почте.
Хиггс сказала, что потребность в тестировании растет по мере того, как со временем увеличивается сложность интерфейсов. Она упомянула, что они провели интервью с более чем 100 инженерами-разработчиками, чтобы понять проблемы, с которыми сталкиваются команды разработчиков.
«Существует реальная потребность в увеличении объема тестирования, потому что планка для визуальных интерфейсов становится все выше. Мы видим, как люди взаимодействуют с технологиями через чат, через голос. Поэтому, если вы вводите визуальные элементы пользовательского интерфейса, вы должны убедиться, что не вводите ненужное трение в рабочий процесс пользователя», — сказала она. Чарман сказал, что как крупные, так и малые компании сталкиваются с разными проблемами. В то время как малые компании не имеют когорты для тестирования своих продуктов и получения обратной связи в режиме реального времени, крупные компании хотят избежать перегрузки своих приложений функциями и сделать их громоздкими.
«Мы пытаемся достичь того, чтобы компаниям не нужно было выпускать свои функции в экспериментальном режиме и ждать несколько недель или месяцев, пока появятся результаты», — сказал он.
Когда клиент начинает работать с Blok, он загружает данные журнала событий из Amplitude, Mixpanel или Segment. Затем Blok выполняет поведенческое моделирование и создает различные пользовательские персоны для тестирования разработчиками приложений. Эти персоны примерно охватывают большую часть пользовательской базы приложения.
Затем команда разработчиков отправляет Blok дизайн Figma и детали эксперимента, включая гипотезу, которую они хотят проверить, и цель, которую они хотят достичь, а агенты-персонажи пользователей пытаются запустить симуляцию много раз. В конце Blok покажет аналитику о том, как пользователи будут использовать конкретную функцию, и даст рекомендации.
Эта аналитика включает общий отчет об эксперименте и детали о том, что прошло хорошо, а что можно улучшить. Команды также могут просматривать отчет по персонажам и предложения. Кроме того, поскольку на дворе 2025 год, есть чат-бот, которому можно задавать вопросы о вашем эксперименте.
Blok поместил свой продукт в список ожидания и работает с первоначальной группой клиентов, в основном разрабатывая решения в области финансов и здравоохранения. Стартап заявил, что эти области идеально подходят для целевого рынка, поскольку они не могут публично проводить неудачные эксперименты и много экспериментировать с продуктом.
Стартап взимает с компаний плату по модели SaaS, но также ищет способы сбалансировать расходы на вычисления. Компания стремится достичь в этом году дохода в размере нескольких миллионов долларов и открыться для большего числа клиентов.
Оригинал
Уникальность
