Alati za kodiranje koji koriste umjetnu inteligenciju, poput Blok, pomažu programerima da brže razvijaju proizvode simulirajući različite korisničke osobnosti i testirajući značajke aplikacija. Osnovali su ih Tom Charman i Olivia Higgs 2024. godine, a oboje su iskusni poduzetnici koji su radili na startupovima u područjima putovanja i učenja.
Startup je do sada prikupio 7,5 milijuna dolara u dva kruga financiranja. Njihov prvi krug od 5 milijuna dolara predvodio je MaC Venture Capital, a sudjelovali su i ljudi iz Discorda, Googlea, Mete, Applea, Snapchata i Pinteresta. Blokov pre-seed krug bio je s Protagonistom uz sudjelovanje Rackhousea, Weekend Fund-a Ryana Hoovera i Blank Ventures-a.
Marlon Nichols, upravitelj MaC Venture Capital-a, rekao je da se Blok često uspoređuje s Optimizely i Amplitude, no ovi alati su reaktivni. Blok nudi prediktivni sloj testiranja za aplikacije, što ga izdvaja od konkurencije.
„Podržali smo Blok jer vjerujemo da je razvoj proizvoda na prekretnici. Timovi brže isporučuju nego ikad, ali još uvijek donose ključne odluke na temelju A/B testova i instinkta. Blokov simulacijski motor preokreće taj model — omogućavajući timovima da predviđaju ponašanje korisnika prije nego što se napiše i jedna linija koda,“ rekao je Nichols za TechCrunch putem e-pošte.
Higgs je istaknula da potreba za testiranjem raste s povećanjem složenosti sučelja. Istražili su više od 100 inženjera proizvoda kako bi razumjeli probleme s kojima se suočavaju timovi.
„Postoji stvarna potreba za povećanim testiranjem jer su standardi vizualnih sučelja znatno viši. Vidimo ljude kako komuniciraju s tehnologijom putem chata i glasa. Ako uvodite vizualne UI [elemente], morate se pobrinuti da ne dodate nepotrebnu napetost u radne tokove korisnika,“ rekla je Higgs.
Charman je dodao da se velike i male tvrtke suočavaju s različitim problemima. Dok male tvrtke nemaju kohorte za testiranje svojih proizvoda, velike žele izbjeći dodavanje previše značajki koje bi aplikacije učinile teškima.
„Pokušavamo doći do mjesta gdje tvrtke ne moraju objavljivati svoje značajke na eksperimentalnoj osnovi i čekati tjednima ili mjesecima na rezultate,“ rekao je.
Kada kupac započne suradnju s Blokom, učitava svoje podatke o događajima iz Amplitude-a, Mixpanel-a ili Segment-a. Blok zatim provodi modeliranje ponašanja i stvara različite korisničke osobnosti za testiranje. Razvojni tim zatim predaje Figma dizajn i detalje eksperimenta, a agenti korisničkih osobnosti pokreću simulaciju više puta. Na kraju, Blok prikazuje uvide o tome kako bi korisnici koristili određenu značajku i daje preporuke.
Blok je stavio svoj proizvod na čekanje i radi s početnim setom kupaca, većinom u financijama i zdravstvu. Startup naplaćuje tvrtkama preko SaaS modela i planira otvoriti se većem broju korisnika.
