Die technische Dokumentation für Chips in der Halbleiterindustrie umfasst oft Tausende von Seiten. Diese Dokumente bei jeder Überarbeitung auf dem neuesten Stand zu halten, ist eine gewaltige Aufgabe, ebenso wie die Erstellung von Handbüchern und Tutorials für Ingenieure, die diese Chips dann in ihre eigenen Produkte implementieren. Und um die Sache noch komplizierter zu machen, verwenden nur sehr wenige Produkte nur einen einzigen Chip, auch wenn sie scheinbar so unkompliziert sind wie ein Elektrowerkzeug.
Treiberein Startup, das heute aus dem Verborgenen kommt und eine von GV angeführte Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen US-Dollar ankündigt, nutzt KI, um den gesamten Prozess auf nur wenige Stunden zu verkürzen, und gibt Unternehmen gleichzeitig die Möglichkeit, benutzerspezifische Dokumentation zu erstellen.
Der CEO und Mitbegründer des Unternehmens, Adam Tilton, gründete (und verkaufte) eine Reihe von Startups, darunter das Wearables-Startup Rithmio, bevor er anschließend bei Nike landete erworben sein Edge-Computing- und Machine-Learning-Startup Aktive. Während seiner Zeit bei Nike lernte er seinen Mitbegründer und CTO kennen Daniel Hensleyder damals Teil des Führungsteams einer kleinen Firma war, die Kunden bei der Integration eingebetteter Geräte und der Nutzung von maschinellem Lernen unterstützte. Nachdem er Nike verlassen hatte, arbeitete Tilton beim Gesundheits-Startup Levels, wo er die Signalverarbeitung für ein Hardwareprojekt leitete. Um das Team abzurunden, holten sie außerdem Jimmy Hugill als Mitbegründer und CFO.
„Im Laufe meiner Karriere habe ich viel für eingebettete Technologien entwickelt, die dann von anderen genutzt werden sollten“, sagte Tilton. „Bei Rithmio verfügten wir über eine Funktionsbibliothek, die Hersteller tragbarer Produkte nutzen konnten, um einige Funktionen zu ermöglichen. Bei Nike war ich Verbraucher. Ich würde Komponenten kaufen. Ich war im Auswahlkomitee, um die Komponenten zu nehmen – und dann versuchten wir, daraus ein Produkt zu bauen. Und ich musste in meiner Karriere immer wieder an dieser besonderen Herausforderung arbeiten.“
Die Dokumentation für diese Komponenten ist oft sehr niedrig, mit Beispielcode, der veraltet sein kann und sich nur auf eine einzige Programmiersprache konzentriert.
„Daniel (Hensley) und ich führten eine ausführliche Rezension durch, um tief in die Technologie einzusteigen, und ich kam auf die Idee, dass ich in das PDF gehen und jede der verschiedenen APIs herausziehen sollte, und dann in den Beispielcode gehen und die herausziehen sollte Beispielcode erstellen und ChatGPT effektiv dazu bringen, darüber nachzudenken, wie ich das in Python machen soll, weil ich das alles in ein Python-Programm packen wollte, das in unser automatisiertes Testsystem integriert ist“, sagte Tilton.
Nachdem er dies gesehen hatte, schlug Hensley den Aufbau einer Softwareplattform vor, um Ingenieuren dabei zu helfen, dies in großem Maßstab zu tun – eine Plattform, die sich sowohl an die Lieferanten von Chipsätzen wie Mikrocontrollern, ASICs und FPGAs als auch an die Ingenieure richtet, die diese Dokumente dann selbst übersetzen müssen Produkte.
Selbst innerhalb eines Unternehmens kann ein Großteil der internen Dokumentation zur Herstellung eines bestimmten Produkts veraltet sein, wenn neue Komponenten eingeführt werden. Der sprachunabhängige Driver soll eine Lösung für diese Anwendungsfälle sein und Käufern und Verkäufern dabei helfen, ihre interne Dokumentation auf dem neuesten Stand zu halten.
Das Unternehmen verspricht, dass es das Verständnis eines Teams für eine neue Codebasis um 50 % beschleunigen und Unternehmen Wochen an Mitarbeiterzeit ersparen kann, die sonst für das Schreiben von Dokumentation aufgewendet werden müssten.
Die Seed-Finanzierungsrunde des Unternehmens wurde von GV geleitet, unter Beteiligung von Y Combinator und „über einem Dutzend Frühphasen- und Angel-Investoren“.
„Wir haben frühzeitig in Driver investiert, da wir von den Gründern und den neuartigen Anwendungsfällen generativer KI, die sie ansprechen, begeistert sind und eine große ungenutzte Marktchance bieten“, sagte Luna Schmid, Partnerin bei GV. „Die Gründer verfügen über eine unglaubliche Erfolgsbilanz im Aufbau und bringen umfangreiche Erfahrung und hart erkämpfte Lehren aus der Arbeit mit komplexen Codebasen mit. Wir glauben, dass Driver für jedes Team, das komplizierte Technologien schnell dokumentieren und sicherstellen muss, dass sie für alle Beteiligten verständlich sind, ein entscheidender Faktor ist.“
