Ishraq Khan, Kodezi Inc의 CEO 및 창립자 – 인터뷰 시리즈

Ishraq Khan, Kodezi Inc의 CEO 및 창립자는 8세 때 프로그래밍을 시작한 자가학습자로 중학교 때 첫 번째 스타트업을 설립했습니다. 방글라데시 다카에서 태어나 미국으로 이민 온 그는 초기 기업가 정신을 발휘하여 고등학교 때 벤처 자금을 확보하고 10만 명 이상의 사용자에게 제품을 확장했습니다. 그의 경로는 독립적인 학습, 빠른 실험, 개발자에게 기술을 더 접근하기 쉽고 강력하게 만드는 시스템을 구축하는 데 중점을 둔 것을 보여줍니다.

Kodezi Inc는 Kodezi OS라는 자율 플랫폼을 개발한 회사로, 엔지니어링 팀을 위한 “AI CTO”로 작동하도록 설계되었습니다. 이것은 지속적으로 문제를 감지하고 수정하며, 시스템을 자동으로 문서화하고, API 사양을 생성하며, 코딩 표준을 적용하며, CI/CD 파이프라인에 직접 통합됩니다. 코드베이스를 자가 치유 및 자가 관리 시스템으로 변환함으로써, Kodezi는 조직이 더 신뢰할 수 있는, 확장 가능하며, 효율적인 소프트웨어를 구축하도록 도와줍니다.

8세 때 코딩을 시작하고 중학교 때 첫 번째 스타트업을 설립했습니다. 무엇이 इतन 일찍 소프트웨어 구축에 관심을 갖게 했으며, 그 경험은 어떻게 창업 정신을 형성했나요?

제가 끌린 것은 제어였습니다. 저는 영어를 할 수 없는 아이로 미국으로 이민 왔기 때문에 제가 처음으로 유창하게 배운 언어는 코드였습니다. 그것은 논리가 이해되는 공간이었고, 제가 무언가를 구축할 수 있고 즉시 반응을 볼 수 있는 공간이었습니다. 그 즉각적인 피드백 루프는 중독성이 있었습니다. 그것은 제가 어떻게 생각하고, 어떻게 프로그래밍하는지 가르쳐주었습니다.

중학교 때 TeachMeCode를 구축했을 때, 그것은 회사를 시작하는 것이 아니었습니다. 그것은 저와 같은 사람들을 위해 학습을 더 쉽게 만드는 것이었습니다. 하지만 그 통해, 저는 시스템이 어떻게 작동하는지, 사용자가 어떻게 반응하는지, 어떻게 진행되는지 줄 단위로 배우게 되었습니다. 그것은 저가 오늘날 창업을 어떻게 보는지 형성했습니다. 아이디어에 대한 것이 아니라, 피드백 루프, 반복, 그리고 회복력에 관한 것입니다.

40개의 대학,包括 여러 아이비 리그 대학에 합격했지만, 출석하지 않기로 결정했습니다. 무엇이 기다리는 것보다 구축하는 것이 더 중요하다고 생각하게 된 결정적 순간은 무엇인가요?

고등학교를 마칠 때까지, 저는 대부분의 사람들이 대학에 가서 시뮬레이션하는 것을 이미 경험했습니다. 저는 제품을 출시했으며, 투자자를 설득했으며, 팀을 관리했으며, 실제 문제를 해결했습니다. 저의 책상에는 40개의 입학 허가서가 있었으며, 그 중에는 여러 아이비 리그 대학도 있었습니다. 그러나 저는 또한 대부분의 학생들이 가지지 못한 것을 가졌습니다. 즉, 모멘텀입니다.

더 큰 위험은 속도를 늦추는 것이었습니다. 대학은 혁신을 위한 프레임워크를 가르칠 수 있지만, 저는 이미 실제 세계에서 실험을 진행하고 있었습니다. 저는 시스템을 시작하는 방법을 공부하기 위해 이미 작동하는 시스템을 중지하고 싶지 않았습니다. 저에게는 교실이 제품 자체가 되었습니다. Kodezi는 제가 원하는 교육이었습니다.

Kodezi는 아직 청소년일 때 시작된 아이디어입니다. 2019년부터 회사가 어떻게 진화했으며, “AI CTO”라는 비전은 어떻게 시간의 경과에 따라 나타났나요?

Kodezi는 코드의 자동 수정으로 시작된 간단한 아이디어였습니다. 그러나 저희가 확장함에 따라, 저는 디버깅이根本적인 문제가 아니라는 것을 깨달았습니다. 실제 문제는 코드베이스가 정지하지 않는다는 것입니다. 그것은 진화하고,漂移하고, 인간이 유지할 수 있는 속도보다 더 빠르게 부패합니다.

시간이 지남에 따라, Kodezi는 제품에서 운영 체제로 발전했습니다. 이제 우리는 그것을 Kodezi OS라고 부릅니다. 그것은 모든 버그, 테스트, 커밋에서 배우는 운영 체제입니다. “AI CTO”라는 용어는 자연스럽게 나타났습니다. CTO는 코드를 작성하는 것만이 아닙니다. 시스템 아키텍처를 유지하고, 의사결정을 안내하고, 시스템을 유지합니다. 그것이 Kodezi가 하는 일입니다. 그러나 지속적으로 그리고 자율적으로입니다.

Kodezi의 최신 모델인 Chronos는 코드 디버깅을 위한 첫 번째 AI 시스템으로, 코드 생성이 아닌 코드 디버깅을 위해 특별히 구축되었습니다. 개발자에게 이것이 어떤 근본적인 차이를 만드는가요?

디버깅은 현실입니다. 코드 생성은 무엇이 작동할지猜测하는 것입니다. 디버깅은 왜 무엇이 실패했는지 이해하는 것입니다.

오늘날 대부분의 AI 도구는 프롬프트 기반 어시스턴트로, 命令을 받았을 때 반응합니다. 그러나 Chronos는 프로액티브입니다. 이전의 버그를 기억하고, 의존성 그래프를 이해하고, 테스트를 실행하고, 수정을 검증하고, 실제로 문제를 해결할 때까지 그것을 개선합니다.

그것이 중요한 차이입니다. 개발자는 말하는 어시스턴트가 필요하지 않습니다. 올바르게 행동하는 인프라가 필요합니다.

공유하신 결과는 Chronos가 GPT-4.1과 Claude 4 Opus를 버그 수정 정확도에서超过한다는 것을 보여줍니다. 어떻게 그런 벤치마크를 수행했는지 설명해 주시겠습니까?

저희의 평가 방법은 경험적입니다. Chronos는 SWE-bench, Defects4J, BugsInPy와 같은 공공 데이터 세트 및 익명화된 기업 데이터에서 수집한 실제 디버깅 사례 수천 건에 대해 테스트됩니다.

각 벤치마크는 엄격합니다. 모델은 패치를 생성하고, 적용하고, 회귀 없이 모든 테스트 케이스를 통과해야 합니다. 예를 선택하거나 성공을 선택하지 않습니다.

Chronos는 SWE-bench Lite에서 67.3%의 수정 정확도와 80.33%의 해결률을 달성합니다. 그러나 GPT-4.1과 Claude 4.5는 15% 미만을 유지합니다. 차이는 크기가 아닙니다. 전문성이입니다. Chronos는 디버깅 자체에 대해 훈련되므로, 패턴 매칭만이 아니라, 진단합니다.

저희는 Kodezi를 “AI CTO”로 묘사했습니다. 즉, 회사의 코드베이스를 자율적으로 유지하고 진화시키는 것입니다. 프로덕션 환경에서 완전히 자가 치유 인프라에 얼마나 가까이 왔나요?

보다 많은 사람들은 생각하는 것보다 더 가깝습니다. 적어도 결정적 시스템의 경우입니다. 오늘날, Kodezi는 CI 또는 CD 실패, 테스트 회귀, 런타임 오류를 컨텍스트 데이터와 역사적記憶을 사용하여 자율적으로 수정할 수 있습니다.

완전히 자율적인 프로덕션 유지 보수, 즉 인프라가 자가 진단하고, 자가 치유하고, 재배포하는 것은 나타나고 있습니다. 저는 그것이 단계적으로 진행될 것으로 봅니다. 먼저 제어된 CI 환경에서, 다음으로 스테이징 환경에서, 그리고 마지막으로 인간의 감시하에 프로덕션에서 진행될 것입니다.

저희는 항상 창의적, 아키텍처적, 그리고 윤리적 결정에 대한 인간의 개입을 유지할 것입니다. 그러나 대부분의 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업, 즉 린팅, 리팩토링, 테스트 복구와 같은 작업은 곧 개입 없이 수행될 것입니다.

저희는 시스템이 “바르게 행동한다”는 것을 강조했습니다. AI 거버넌스와 책임 있는 자동화의 contexto에서 이것은 무엇을 의미하나요?

저에게 “조용한”이라는 것은 조용한 것을 의미하지 않습니다. 그것은 기본적으로 신뢰할 수 있는 것을 의미합니다. 잘 설계된 AI 시스템은不断한 입력이나 검증을 필요로 하지 않아야 합니다. 그것은 예측 가능하게, 투명하게, 안전하게 행동해야 합니다.

책임 있는 자동화란 AI가 내리는 모든 결정이 설명 가능하고, 되돌릴 수 있고, 기록된 것을 의미합니다. Chronos는 그 이유와 함께 수정 사항을 문서화합니다. 무엇을 변경했는지, 왜 변경했는지, 그리고 테스트가 어떻게 수정을 검증했는지.

거버넌스는 시스템 자체에 내장되어 있습니다. 숨겨진 수정, 블랙박스 결과는 없습니다. 목표는 AI가 크게 보이거나 화려하게 보이는 것이 아닙니다. 그것은 중요한 곳에서 세상을 조용히 개선하는 것입니다.

“Quiet Tech”라는 용어는 매력적입니다. 즉, 강력하지만 보이지 않는 기술입니다. 이것은 인간과 AI가 엔지니어링에서 어떻게 협력하는지 다시 정의할 것으로 보입니다. 어떻게 보시나요?

Quiet Tech는 강력하지만 보이지 않는 인프라입니다. 최고의 기술은 방해가 되지 않아야 합니다. 그것은 통합되어야 합니다.

엔지니어링에서 그것은 도구가 “무엇을 하라고 命令하겠습니까?”라고 묻지 않는다는 것을 의미합니다. 그것은 이미 무엇에 주의를 기울여야 하는지 알고 있습니다. 그것은 깨진 의존성을 보며, 그것을 패치하고, 문서를 업데이트하고, 이동합니다.

AI가 개발자 스택의 일부가 되는 medida로, 협력은 命令에서 공존으로 이동합니다. 인간은 의도와 방향을 정의합니다. AI는 배경에서 조용히 실행하고, 유지하고, 최적화합니다. 그것이 다음 시대입니다. 여기서 생산성은 더 많은 상호 작용에서 오지 않고, 더 적은 마찰에서 옵니다.

많은 개발자들은 AI 도구가 그들을 대체할까 봐 걱정합니다. 그러나 저희는 자동화가 인간을 대체하는 것이 아니라, 생각하게 만드는 것을 강조했습니다. Kodezi는 어떻게 이러한 균형을 구현합니까?

AI는 개발자를 대체하지 않습니다. 그것은 개발자 주변의 단조로움을 대체합니다. 엔지니어는 빠르게 타이핑하는 것이 아니라, 명확하게 생각하는 것이 중요합니다.

Kodezi는 반복적인 작업을 자동화합니다. 디버깅, 테스트 유지 보수, 리팩토링, 문서화와 같은 작업은 개발자의 집중력을 방해합니다. 인간적인层, 창의성, 시스템 디자인, 트레이드오프 추론은 아직 대체할 수 없습니다.

장기적으로, AI는 엔지니어링을 실행에서 오케스트레이션으로 전환시킵니다. 개발자는 구문 실행자가 아니라 행동의 아키텍트가 됩니다. Kodezi는 그 전환을 가능하게 하도록 설계되었습니다. 여기서 기계는 유지 보수하고, 인간은 상상합니다.

Kodezi를 “살아있는 인프라”라고 묘사했습니다. 5년 후, 개발자의 역할은 어떻게 될까요? 소프트웨어는 스스로 유지될 수 있는 세계에서?

5년 후, 개발자는 지난 분기에 구축한 것을 수정하는 데 반일을 보내지 않을 것입니다. 그들의 역할은 반응적인 유지 보수에서 예방적인 거버넌스로 이동할 것입니다.

모든 저장소가 기억을 갖고, 시스템이 자신의 결정, 회귀, 새로운 의존성을 자동으로 추적하고, 진화하는 세계를 상상해 보십시오. 그것이 살아있는 인프라입니다.

그 세계에서, 개발자는 더 이상 관리자가 됩니다. 그들은 정책을 정의하고, 행동을 검증하고, 의도를 설계합니다. 코드베이스는 자가적응, 학습, 그리고 자가 유지의 살아있는 유기체가 됩니다.

그것이 Kodezi를 구축하는 것입니다. 소프트웨어는 단지 실행하는 것이 아닙니다. 그것은 지속됩니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Kodezi를 방문할 수 있습니다.