Atlassian (TEAM) udostępnia Code Context w otwartej becie

Atlassian (NasdaqGS: TEAM) wprowadził Code Context — funkcję opartą na sztucznej inteligencji, działającą w ramach Atlassian Teamwork Graph. Narzędzie ma umożliwiać bezpieczne wyszukiwanie i rozumienie kodu w całej organizacji.

Rozwiązanie zaprojektowano z myślą o dużych bazach kodu przechowywanych w wielu repozytoriach. Ma ono zapewniać programistom i agentom, czyli programom wykonującym zadania na podstawie poleceń, wspólny kontekst obejmujący kod oraz powiązane źródła danych. Code Context jest dostępny w otwartej wersji beta. Obsługuje najważniejsze systemy kontroli wersji i integruje się z szerszym ekosystemem Atlassian.

Atlassian to amerykańska firma programistyczna o kapitalizacji rynkowej wynoszącej około 44,3 mld USD. Spółka tworzy narzędzia do współpracy, które pomagają zespołom komunikować się i porządkować pracę. Code Context wpisuje się w to podejście, łącząc kod z szerszym zbiorem danych, z których programiści i agenci wsparcia korzystają już w produktach Atlassian.

Jak Code Context wpływa na możliwości Atlassian związane ze sztuczną inteligencją i finansowaniem

Uruchomienie Code Context wzmacnia argument, że Atlassian może skorzystać na rosnącym popycie na narzędzia AI wykorzystywane w procesie tworzenia oprogramowania. Wspiera to tezę, że istniejące produkty spółki, takie jak Jira i Confluence, mogą zostać jeszcze mocniej zintegrowane z pracą klientów eksperymentujących z programowaniem wspomaganym przez AI oraz obsługą wsparcia.

Niedawna rejestracja półkowa o wartości 1,29 mld USD, powiązana z ofertą akcji klasy A na potrzeby programu ESOP, wskazuje na dalsze wykorzystywanie wynagrodzeń opartych na akcjach oraz możliwość rozwodnienia udziałów obecnych akcjonariuszy. Może to osłabiać argument, że przyszłe zwroty dla akcjonariuszy będą wynikać przede wszystkim ze wzrostu zysków, a nie z dalszej emisji akcji.

Najważniejszą kwestią będzie skala przyjęcia Code Context przez klientów po zakończeniu otwartej bety. Warto obserwować między innymi:

• sposób konstruowania płatnych pakietów,
• studia przypadków przygotowane przez klientów, zawierające konkretne dane o wykorzystaniu rozwiązania,
• informacje z nadchodzących prezentacji konferencyjnych i telekonferencji wynikowych dotyczące liczby organizacji włączających funkcje AI oparte na Teamwork Graph.