LONDON / NEW YORK (IT BOLTWISE) – Das KI-Startup Synthesized hat in einer neuen Finanzierungsrunde 20 Millionen US-Dollar erhalten. Das Unternehmen nutzt Künstliche Intelligenz, um Softwaretests zu automatisieren und so die Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung zu verbessern. Diese Investition unterstreicht die wachsende Bedeutung von automatisierten Testlösungen in der heutigen Technologiebranche.
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In einer Zeit, in der die Nachfrage nach automatisierten Softwaretests rapide ansteigt, hat das in London und New York ansässige Startup Synthesized 20 Millionen US-Dollar in einer neuen Finanzierungsrunde erhalten. Diese wurde von Redalpine Venture Partners angeführt, mit Beteiligung von IQ Capital, Mercia Ventures, UBS und Seedcamp. Auch die Deutsche Bank, die bereits zuvor in das Unternehmen investiert hatte und zu den Kunden von Synthesized zählt, beteiligte sich an der Runde.
Synthesized, unter der Leitung von CEO Nicolai Baldin, nutzt Künstliche Intelligenz, um Softwaretests zu automatisieren. Dies ist besonders wichtig in einer Ära, in der ‘Vibe Coding’ und KI-gestützte Codierassistenten immer populärer werden. Diese Technologien ermöglichen es, Software allein durch die Beschreibung ihrer Funktionalität zu erstellen. Doch um sicherzustellen, dass der resultierende Code fehlerfrei und sicher ist, sind umfassende Tests unerlässlich.
Die Bedeutung solcher Tests wird durch Prognosen unterstrichen, die einen Anstieg der Ausgaben für automatisierte Softwarebewertungstools von 1,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 10,6 Milliarden US-Dollar bis 2033 vorhersagen. Synthesized bietet eine Plattform, die nicht nur hochwertige Testdaten generiert, sondern auch die Grundlage für eine neue Klasse autonomer QA-Agenten legt, die die Verifizierung und Auslieferung moderner Software revolutionieren könnten.
Gegründet wurde Synthesized im Jahr 2020 von Nicolai Baldin, der zuvor einen PhD in Maschinellem Lernen und Statistik an der University of Cambridge abgeschlossen hatte. Ursprünglich konzentrierte sich das Unternehmen auf die automatisierte Prüfung von Machine-Learning-Algorithmen, um Schwachstellen zu identifizieren. Mittlerweile hat sich der Fokus auf die Prüfung traditioneller, regelbasierter Software erweitert. Durch die Automatisierung komplexer Testprozesse können Unternehmen wie die Deutsche Bank ihre Testzeiten erheblich verkürzen und Kosten reduzieren.
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