L'indiana Kombai raccoglie 4,5 milioni di dollari per semplificare la codifica dell'interfaccia utente con l'intelligenza artificiale

Kombai, una startup che mira ad aiutare gli sviluppatori front-end a convertire facilmente i progetti dell'interfaccia utente in codice utilizzando l'intelligenza artificiale, è emersa dall'ombra e ha annunciato un round di finanziamento iniziale da 4,5 milioni di dollari guidato da Stellaris Venture Partners e Foundation Capital.
In risposta ai rapidi progressi dell'hardware, l'evoluzione del software ha sottolineato la necessità urgente di interfacce utente superiori.
Sia le startup emergenti che le principali aziende tecnologiche desiderano sviluppare interfacce utente distintive.
Tuttavia, gli sviluppatori front-end spesso trovano impegnativa la codifica rapida di questi progetti unici.
Il modello di intelligenza artificiale di Kombai, volto ad affrontare questo problema, sarà reso pubblico questo mercoledì.
La startup incorporata a Palo Alto, che opera da un ufficio a Pune, in India, è stata fondata dagli ex dirigenti di Mindtickle Dipanjan Dey (in qualità di CEO di Kombai) e Abhijit Bhole (CTO) nell'aprile 2022, dopo oltre 16 mesi di lavoro preparatorio.
Utilizza una raccolta di modelli di deep learning ed euristici, ciascuno progettato per affrontare un aspetto specifico dell'interpretazione dei progetti dell'interfaccia utente e della generazione di codice da tale interpretazione.
"Il modello cerca di sviluppare una comprensione intuitiva del progetto…
e poi inizia a generare il codice", ha detto Dey in un'intervista.
Kombai, che prende il nome dalla razza di cane indiana dai cofondatori amanti dei cani, utilizza un approccio passo passo per creare il codice dell'interfaccia utente.
Nel suo processo, Kombai raggruppa in modo intelligente elementi logici, formando una struttura div semplificata e garantendo al tempo stesso che CSS abbia larghezze e margini minimi codificati.
Il codice generato è segmentato in componenti distinguibili, ciascuno denominato in modo appropriato per facilitare la comprensione e il potenziale riutilizzo.
Riconoscendo i modelli, Kombai individua cicli e condizioni, sostituendo il testo statico con variabili.
Nel suo tocco finale, sfrutta i modelli multimodali di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) disponibili al pubblico per perfezionare particolari segmenti del suo codice generato automaticamente, culminando in un prodotto finale raffinato.
Gli LLM rappresentano meno del 5% del numero di caratteri dell'output finale, mentre la maggior parte è prodotta direttamente dal modello AI, ha affermato Dey.
Anche se generare codice utilizzando l'intelligenza artificiale comporta una serie di passaggi in background, il modello di Kombai produce il risultato in pochi secondi per aiutare gli sviluppatori front-end a risparmiare molto tempo.
Il codice generato può essere scaricato dagli sviluppatori front-end o copiato direttamente nei rispettivi IDE.
Gli sviluppatori possono anche modificare il codice in base alle proprie esigenze e incorporarlo nelle proprie basi di codice.
Dey ha osservato che gli sviluppatori in genere trascorrono il 25-75% del loro tempo lavorativo scrivendo codice dell'interfaccia utente come stili in CSS, Document Object Model (DOM) in HTML e boilerplate specifici del framework.
Sebbene la domanda e la complessità dello sviluppo front-end siano aumentate poiché la progettazione è diventata cruciale per le aziende, manca una standardizzazione nelle tecnologie front-end, ha dichiarato il co-fondatore a TechCrunch.
Prima di lanciare il suo modello per la ricerca pubblica, Kombai ha collaborato con più di 500 sviluppatori negli ultimi sei mesi come parte della sua anteprima di ricerca privata.
La startup sembra emergere come "Dall-E inverso per la progettazione dell'interfaccia utente" e rendere di nuovo divertente lo sviluppo front-end per i cinque milioni di front-end e i 15 milioni di sviluppatori fullstack in tutto il mondo, ha detto Dey a TechCrunch.
Kombai attualmente richiede agli sviluppatori front-end di avere un account Figma per registrarsi o integrare il token API di Figma per recuperare progetti dall'app di progettazione dell'interfaccia.
Tuttavia, Dey ha affermato che il modello potrebbe potenzialmente essere facilmente integrato con altri strumenti di progettazione tra cui Adobe XD.
"L'unica ragione per cui non andremo a XD è principalmente a causa della nostra larghezza di banda", ha detto.
Il seed round prevedeva la partecipazione di 20 angels, tra cui alcuni CEO e CTO SaaS non divulgati e alcuni investitori in fase avanzata.
“Nel team di Kombai abbiamo scoperto una rara combinazione di competenze tecnologiche e di prodotto necessarie per risolvere il problema con un approccio fondamentalmente nuovo.
Siamo entusiasti dei notevoli passi avanti compiuti dal team nello sviluppo del prodotto e del feedback positivo degli sviluppatori", ha affermato Alok Goyal, partner di Stellaris Venture Partners, in una dichiarazione preparata.
Kombai, che attualmente ha una forza lavoro di 13 persone tra cui ingegneri front-end senior ed esperti di deep learning, espanderà il proprio team con alcuni altri ingegneri nei prossimi mesi.
“Negli ultimi dieci anni sono emersi strumenti di progettazione eccellenti come Figma e Adobe XD.
Ma non generano codice significativo che possa essere utilizzato dagli sviluppatori.
D'altro canto, gli strumenti basati su LLM come ChatGPT e Github Copilot sono ottimi per generare suggerimenti di codice da input testuali, ma non funzionano per lo sviluppo dell'interfaccia utente.
Di conseguenza, gli sviluppatori devono tradurre manualmente tutte le parti della progettazione dell'interfaccia utente in codice, il che è frustrante e richiede incredibilmente tempo.
Riteniamo che ciò presenti un’enorme opportunità che praticamente richiedeva una soluzione.
Ecco perché siamo entusiasti di collaborare con il team Kombai nella loro missione di consentire ai 20 milioni di sviluppatori di tutto il mondo di dedicare più tempo a problemi difficili e interessanti e non a banali CSS", ha affermato Ashu Garg, partner di Foundation Capital.
Kombai prevede di utilizzare parte dei suoi finanziamenti per avviare l'inbound e continuare a investire in ricerca e sviluppo, migliorare i suoi modelli di base e creare compatibilità con una gamma di librerie e framework utilizzati dai team di sviluppatori.