Interviuri
Ishraq Khan, CEO și Fondator al Kodezi Inc – Seria de Interviuri
Ishraq Khan, CEO și Fondator al Kodezi Inc., este un programator autodidact care a început să programeze la vârsta de opt ani și a lansat prima lui companie în timp ce era încă la școala middle. Născut în Dhaka, Bangladesh și ulterior mutat în Statele Unite, el a construit o carieră de antreprenoriat timpuriu, obținând finanțare de venture în timpul liceului și scalând un produs la peste 100.000 de utilizatori. Drumul său reflectă o concentrare pe învățarea independentă, experimentarea rapidă și dorința de a construi sisteme care fac tehnologia mai accesibilă și mai puternică pentru dezvoltatori.
Kodezi Inc. este compania din spatele Kodezi OS, o platformă autonomă proiectată să funcționeze ca un “CTO AI” pentru echipele de ingineri. Aceasta detectează și repară continuu problemele, documentează automat sistemele, generează specificații API, impune standarde de codare și se integrează direct în pipeleine-urile CI/CD. Prin transformarea bazelor de cod în sisteme autovindecătoare și autoadministrabile, Kodezi ajută organizațiile să construiască software care este mai fiabil, escalabil și eficient.
Ați început să programați la doar opt ani și ați fondat prima dvs. companie în timpul școlii middle. Ce v-a atras inițial la construirea de software atât de devreme și cum au influențat aceste experiențe mentalitatea dvs. antreprenorială?
Ceea ce m-a atras a fost controlul. M-am mutat în Statele Unite ca un copil care nu vorbea engleza, așa că prima limbă pe care am învățat-o fluent a fost codul. A fost un spațiu în care logica avea sens, în care puteam construi ceva și vedea cum răspunde instantaneu. Acest buclă de feedback instantaneu a devenit adictivă. M-a învățat cum să gândesc, nu doar cum să programez.
Când am construit TeachMeCode în timpul școlii middle, nu a fost vorba despre a începe o companie. A fost vorba despre a face învățarea mai ușoară pentru oameni ca mine. Dar prin aceasta, am învățat cum se comportă sistemele, cum răspund utilizatorii și cum are loc progresul linie cu linie. A modelat modul în care văd antreprenoriatul astăzi: mai puțin despre idei, mai mult despre bucle de feedback, iterație și reziliență.
Ați fost acceptat la 40 de colegii, inclusiv câteva instituții Ivy League, dar ați ales să nu urmați drumul academic. Care a fost punctul de cotitură care v-a făcut să decideți că construirea de companii era mai importantă decât așteptarea?
Până la sfârșitul liceului, eu deja trăisem ceea ce majoritatea oamenilor merg la colegiu pentru a simula. Lansasem produse, prezentasem investitorilor, gestionasem o echipă și rezolvasem probleme reale. Aveam 40 de scrisori de acceptare pe birou, inclusiv câteva școli Ivy League, dar aveam și ceva ce majoritatea studenților nu aveau: impuls.
Riscul mai mare era să încetinez. Colegiul m-ar fi învățat cadre pentru inovare, dar eu deja rulam experimente în lumea reală. Nu voiam să opresc un sistem activ pentru a studia cum să îl pornesc. Pentru mine, sala de clasă a devenit produsul în sine. Kodezi a fost educația pe care o doream.
Kodezi a început ca o idee când erați încă adolescent. Cum a evoluat compania de la înființarea sa în 2019 și cum a apărut viziunea dvs. despre un “CTO AI” în timp?
Kodezi a început ca o corectură automată a codului, o idee simplă care spunea că depanarea putea fi mai rapidă. Pe măsură ce am scalat, am realizat că depanarea nu era problema de bază. Problema reală era că bazele de cod nu rămân niciodată statice. Evoluează, se deplasează și se degradează mai repede decât oamenii pot menține.
În timp, Kodezi a evoluat de la un produs într-un sistem de operare, ceea ce numim acum Kodezi OS, care învață din fiecare eroare, test și commit. Termenul “CTO AI” a apărut în mod natural. CTO-ii nu doar scriu cod; mențin arhitectura, conduc deciziile și țin sistemele în viață. Acesta este ceea ce face Kodezi, dar în mod continuu și autonom.
Noul model Kodezi, Chronos, este descris ca primul sistem AI construit special pentru depanarea codului, și nu pentru generarea de cod. Care este diferența fundamentală pe care o face această distincție pentru dezvoltatori?
Pentru că depanarea este realitatea, nu imaginația. Generarea de cod este despre a ghici ce ar putea funcționa; depanarea este despre a înțelege de ce ceva a eșuat.
Majoritatea instrumentelor AI de astăzi sunt asistenți bazati pe prompturi care reacționează atunci când li se spune. Chronos, pe de altă parte, este proactiv. Își amintește de erorile anterioare, înțelege grafurile de dependență, rulează teste, validează repararea și o rafinează până când problema este realmente rezolvată.
Aceasta este distincția care contează. Dezvoltatorii nu doresc un asistent care vorbește. Ei doresc o infrastructură care acționează și acționează corect.
Rezultatele pe care le-ați împărtășit arată că Chronos depășește GPT-4.1 și Claude 4 Opus în ceea ce privește acuratețea reparării erorilor. Ne puteți explica setul de date și metodologia din spatele acestor benchmark-uri?
Evaluarea noastră este empirică, nu promoțională. Chronos este testat pe mii de cazuri reale de depanare extrase din seturi de date publice, cum ar fi SWE-bench, Defects4J și BugsInPy, împreună cu date anonime de la întreprinderi.
Fiecare benchmark este strict: modelul trebuie să genereze un patch, să îl aplice și să treacă toate testele fără regresii. Niciun exemplu selectat, nicio alegere a succesului.
Chronos obține o acuratețe a reparării de 67,3 procente și o rată de rezolvare de 80,33 procente pe SWE-bench Lite, în timp ce GPT-4.1 și Claude 4.5 rămân sub 15 procente. Diferența nu este mărimea; este specializarea. Chronos este antrenat pe depanare în sine, pe 15 milioane de sesiuni de depanare reale, așa că nu doar face potriviri de modele, ci diagnostichează.
V-ați descris Kodezi ca o “infrastructură vie” care menține și evoluează în mod autonom baza de cod a unei companii. Cât de aproape suntem de a avea infrastructuri complet autovindecătoare în medii de producție?
Mai aproape decât cred majoritatea oamenilor, cel puțin pentru sisteme deterministe. Astăzi, Kodezi poate repara în mod autonom multe eșecuri CI sau CD, regresii de testare și erori de timp de rulare, utilizând date contextuale și memorie istorică.
Infrastructura complet autonomă de producție, în care infrastructura diagnostichează, se vindecă și se redeplasează singură, este în curs de apariție. Văd evoluând în etape: mai întâi în medii controlate CI, apoi în medii de testare și, în final, în producție sub supraveghere umană.
Vom păstra întotdeauna un om în buclă pentru decizii creative, arhitecturale și etice, dar majoritatea lucrului repetitiv și predispus la erori, cum ar fi corectarea, refacerea și recuperarea testelor, va avea loc în curând fără intervenție.
Ați vorbit despre sisteme care “fac corect lucrurile în mod liniștit”. Ce înseamnă această filozofie în contextul guvernanței AI și al automatizării responsabile?
Pentru mine, “liniștit” nu înseamnă tăcut. Înseamnă de încredere, din start. Un sistem AI bine proiectat nu ar trebui să aibă nevoie de intrări constante sau validări. Ar trebui să acționeze previzibil, transparent și în siguranță.
Automatizarea responsabilă înseamnă că fiecare decizie luată de AI este explicabilă, reversibilă și înregistrată. Chronos documentează raționamentul și acțiunile sale: ce a schimbat, de ce și cum testele au validat repararea.
Guvernanța este încorporată în sistemul însuși. Nicio modificare ascunsă, niciun rezultat în cutie neagră. Scopul nu este ca AI să fie zgomotos sau spectaculos, ci să îmbunătățească liniștit lumea sub suprafață, acolo unde contează cel mai mult.
Termenul “Tehnologie Liniștită” este convingător – sugerează tehnologie puternică, dar invizibilă. Cum vedeți această mișcare remodelând colaborarea dintre oameni și AI în inginerie?
Tehnologia Liniștită este infrastructura care este puternică, dar invizibilă. Cea mai bună tehnologie nu ar trebui să întrerupă; ar trebui să se integreze.
În inginerie, asta înseamnă că instrumentul nu întreabă “Ce vrei să fac?” El știe deja ce are nevoie de atenție. Vede dependența ruptă, o repară, actualizează documentația și trece mai departe.
Pe măsură ce AI devine parte a stivelor de dezvoltare, colaborarea se schimbă de la comandă la coexistență. Oamenii definesc intenția și direcția. AI execută, menține și optimizează liniștit în fundal. Acesta este următorul sezon, în care productivitatea vine nu din mai multă interacțiune, ci din mai puțină fricțiune.
Mulți dezvoltatori se tem că instrumentele AI le vor înlocui. Ați argumentat că automatizarea ar trebui să elibereze oamenii pentru a gândi, nu pentru a-i înlocui. Cum încorporează Kodezi acest echilibru?
AI nu va înlocui dezvoltatorii. Va înlocui muncile repetitive care le epuizează atenția. Inginerii nu sunt valoroși pentru că tastează repede; sunt valoroși pentru că gândesc clar.
Kodezi automatizează munca repetitivă care consumă atenția: depanarea, întreținerea testelor, refacerea și documentația. Stratul uman, creativitatea, proiectarea sistemului și raționamentul compromisului rămân de neînlocuit.
Pe termen lung, AI schimbă ingineria de la execuție la orchestrare. Dezvoltatorii devin arhitecți de comportament, nu executori de sintaxă. Kodezi este construit pentru a facilita această tranziție, în care mașinile mențin și oamenii imaginează.
V-ați descris Kodezi ca o “infrastructură vie”. Uitându-vă în următorii cinci ani, ce ar putea să arate rolul dezvoltatorului într-o lume în care software-ul se autentreține?
În cinci ani, dezvoltatorii nu vor mai petrece jumătate din timpul lor reparând ceea ce au construit în trimestrul trecut. Rolul lor se va deplasa de la întreținerea reactivă la guvernanța proactivă.
Imaginați-vă o lume în care fiecare depozit are memorie, în care sistemul dvs. urmărește propriile decizii, se vindecă de regresii și evoluează cu noi dependențe în mod automat. Acesta este ceea ce construim cu Kodezi: software care nu doar rulează, ci și durează.
Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre Kodezi pot vizita Kodezi.
