Yapay Zeka (AI), yazılım geliştirme döngüsünün 'kod yazma' aşamasını hızlandırırken, sektörde yeni ve büyük bir darboğaz yaratıyor: Kod sonrası süreçler. Bu boşluğu doldurmayı hedefleyen AI DevOps platformu Harness, taze bir yatırım turuyla dikkatleri üzerine çekti. İlginç bir şekilde, yapay zeka teknolojisindeki bu büyük ilerlemeler, eğitim teknolojileri alanında da benzer yatırım ivmelerini tetikliyor; zira Oboe gibi platformlar, öğrenme hedeflerine anında yapay zeka destekli kurslar oluşturarak EdTech pazarında önemli bir fon topladı. Bu altyapısal gelişmeler, yapay zeka ajanlarının veri ve araçlara erişimini kolaylaştırma ihtiyacıyla da yakından ilişkilidir; nitekim Google, bu zorluğa çözüm olarak, ajanların Google Maps veya BigQuery gibi servislere kolayca bağlanmasını sağlayacak yönetilen MCP sunucularını duyurmuştur. Bu, Harness'ın otomasyon odağı gibi, AI'ın pratik uygulamalarını destekleyen kritik bir adım.

Seri girişimci Jyoti Bansal tarafından 2017 yılında kurulan ve Bansal'ın daha önce AppDynamics'i 3.7 milyar dolara Cisco'ya satmasıyla tanınan Harness, 240 milyon dolarlık Series E finansman turunu başarıyla tamamladığını duyurdu. Bu yatırım, şirketin değerlemesini 5.5 milyar dolara taşıyarak, Nisan 2022'deki 3.7 milyar dolarlık değerlemesine kıyasla %49'luk önemli bir artışı temsil ediyor. Bu finansal başarı, AI ajanlarının endüstri standartlarını belirleme çabalarıyla paralel bir hızda, altyapı otomasyonunun da büyük bir yatırım dalgası aldığını gösteriyor. Bu alandaki standartlaşma çabaları, OpenAI ve Anthropic gibi firmaların Linux Vakfı çatısı altında Agentic AI Foundation'ı kurmasıyla da destekleniyor. Daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz.

AI Hızının Yarattığı Kod Sonrası Açık

AI'ın kod üretimini hızlandırmasıyla birlikte, mühendislik zamanının neredeyse %70'ini tüketen test, güvenlik kontrolleri ve dağıtım gibi 'kod sonrası' aşamalarda büyük bir tıkanıklık yaşanıyor. Harness'ın temel misyonu, işletmelerin artan AI tabanlı kod hacmiyle başa çıkarken, bu karmaşık ve hataya açık katmanı otomatikleştirmesine yardımcı olmak. Harness, bu alanda uzmanlaşarak, yazılımın güvenli ve hızlı bir şekilde canlı sistemlere aktarılmasını sağlıyor.

Benzersiz Bir Yaklaşım: Bilgi Grafiği ve AI Ajanları

Harness, rakiplerinden ayrılmak için özel olarak geliştirilmiş bir 'Yazılım Teslimat Bilgi Grafiği' üzerine kurulu AI ajanlarını kullanıyor. Bu grafik, kod değişikliklerini, hizmetleri, dağıtımları, testleri ve güvenlik politikalarını haritalandırarak sistemin müşterinin yazılım mimarisi ve süreçleri hakkında derin bir anlayışa sahip olmasını sağlıyor. Bu bağlam, AI ajanlarının müşteriye özel politika ve gereksinimlere uygun otomasyon boru hatları (pipeline) oluşturmasına olanak tanıyor. Bu bağlam derinliği, Google'ın yeni MCP sunucuları aracılığıyla sağladığı gerçek dünya verisi bağlantılarının önemini vurgular niteliktedir; her ikisi de AI'ın yalnızca kod üretmek yerine aksiyon alabilmesi için kritik bağlam sağlamayı amaçlar.

Jyoti Bansal, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, “Bu bilgi grafiği, AI ajanlarımızın kullandığı temel bağlamdır. Bu sayede, yapay zekanın önerdiği çözümleri güvenli bir şekilde uygulamaya koyan bir orkestrasyon motoru kullanıyoruz.” ifadelerini kullandı.

Rekabet ve İnsan Kontrolü: Şeytanın Avukatı

Harness; Microsoft'un GitHub'ı, GitLab, Jenkins ve CloudBees gibi güçlü rakiplerle mücadele ediyor. Bu yüksek rekabet ortamında, Harness'ın 1000'den fazla kurumsal müşteriye (United Airlines, Morningstar gibi) sahip olması güçlü bir başarı sinyali. Ancak AI sistemlerinin kusursuz olmadığı gerçeği de bulunuyor.

Bu riski göz önünde bulunduran şirket, AI tarafından oluşturulan testlerin veya düzeltmelerin canlıya alınmadan önce mutlaka mühendisler, uyum ekipleri veya denetçiler tarafından incelenmesini zorunlu kılan bir insan gözetimi mekanizmasıyla çalışıyor. Bu yaklaşım, otomasyonun getirdiği hız ile kritik sistemlerdeki güvenilirlik ihtiyacını dengelemeyi amaçlıyor.

Gelecek Planları ve Türkiye'ye Etkileri

Harness, yeni fonu Ar-Ge çalışmalarını genişletmek, Bengaluru'daki büyük mühendislik merkezinde yüzlerce yeni mühendis işe almak ve uluslararası pazarlardaki varlığını artırmak için kullanmayı planlıyor. Şirket, ayrıca yazılım gözlem (observability) firması Traceable'ı bünyesine katarak DevOps ve uygulama güvenliği alanlarını derinlemesine entegre etti. Bansal, zaman çizelgesi vermese de, nihai hedeflerinin şirketi halka arz etmek (IPO) olduğunu belirtti.

Harness gibi AI DevOps araçlarının yükselişi, Türkiye'deki yazılım ekipleri için de kritik önem taşıyor. Özellikle büyük ölçekli fintech ve e-ticaret şirketleri, kod sonrası süreçleri optimize ederek, yazılım teslimat hızlarını ve güvenilirliklerini artırmak zorunda kalacaklar. Harness'ın başarısı, küresel çapta yazılım mühendisliği verimliliğinde yeni standartların belirlendiğini gösteriyor.

Kaynak: AI DevOps'ta Değerleme Rekoru: Harness ve 5.5 Milyar Dolarlık Yatırım Turu Detayları