Momentic obtiene $15 millones en ronda Serie A para avanzar en pruebas de software impulsadas por IA

Momentic raises $15M to automate software testing

Puntos clave

  • Momentic recaudó $15 millones en una ronda Serie A liderada por Standard Capital.
  • Dropbox Ventures y los inversores existentes Y Combinator, FCVC, Transpose Platform y Karman Ventures también participaron.
  • La plataforma impulsada por IA permite a los usuarios describir flujos de usuario en inglés plano para generar pruebas automatizadas.
  • Los cofundadores Wei-Wei Wu y Jeff An aportan experiencias de Qualtrics, WeWork y desarrollo de Node.js de código abierto.
  • Momentic atiende a aproximadamente 2,600 clientes, incluyendo Notion, Xero, Bilt, Webflow y Retool.
  • La empresa automatizó más de 200 millones de pasos de prueba en un mes reciente.
  • Las actualizaciones de producto recientes incluyen el soporte de pruebas en entorno móvil lanzado en agosto.
  • Los planes futuros se centran en expandir la gestión de casos de prueba y ampliar el equipo de ingeniería.

La startup de pruebas de software impulsadas por IA, Momentic, anunció una ronda de financiamiento Serie A de $15 millones liderada por Standard Capital, con la participación de Dropbox Ventures y partidarios existentes, incluyendo Y Combinator, FCVC, Transpose Platform y Karman Ventures.

Ronda de financiamiento e inversores

Momentic, una startup de pruebas de software impulsadas por inteligencia artificial, cerró una ronda de financiamiento Serie A de $15 millones. La ronda fue liderada por Standard Capital e incluyó la participación de Dropbox Ventures. Los inversores existentes también participaron, entre ellos Y Combinator, FCVC, Transpose Platform y Karman Ventures. Esta nueva capitalización se basa en una ronda de semillas de $3.7 millones anunciada anteriormente en el año.

Visión y tecnología de la empresa

La plataforma de Momentic aborda el trabajo a menudo pasado por alto pero esencial de depuración, aseguramiento de la calidad y pruebas. Al permitir que los desarrolladores describan flujos de usuario críticos en inglés plano, el sistema de IA genera y ejecuta automáticamente scripts de prueba, simplificando un proceso que tradicionalmente requiere configuraciones detalladas a nivel de código. La empresa posiciona su solución como una alternativa más accesible a los marcos de código abierto como Playwright y Selenium, mientras busca mantener un control detallado.

Fundadores y antecedentes

La empresa fue fundada por Wei-Wei Wu y Jeff An. Wu aporta experiencia de roles de herramientas de desarrollador en Qualtrics y es conocido por sus contribuciones al ecosistema de código abierto Node.js. An trabajó anteriormente en WeWork, agregando experiencia operativa al equipo. Juntos, enfatizan que las pruebas siguen siendo un punto doloroso universal para los equipos de software.

Adopción de clientes

Momentic informa una base de usuarios de aproximadamente 2,600 clientes, incluyendo firmas de alto perfil como Notion, Xero, Bilt, Webflow y Retool. La adopción de la plataforma ha permitido la automatización de más de 200 millones de pasos de prueba en un mes reciente, ilustrando la escala a la que puede operar la tecnología.

Expansión del producto y hoja de ruta

Los hitos del producto recientes incluyen el lanzamiento del soporte de pruebas en entorno móvil en agosto. Con la nueva financiación, Momentic planea expandir su equipo de ingeniería para mejorar las capacidades de gestión de casos de prueba y refinar aún más sus modelos de IA. La empresa también monitorea la competencia emergente de los modelos de fundación ofrecidos por OpenAI y Anthropic, que están comenzando a proporcionar tutoriales sobre pruebas agenticas.

Perspectiva del mercado

Los cofundadores ven una creciente demanda de pruebas automatizadas a medida que se construyen y lanzan más aplicaciones rápidamente. Argumentan que cada nueva aplicación requiere un aseguramiento de la calidad confiable, posicionando a Momentic para capturar una parte significativa del mercado que valora tanto la velocidad como la precisión en los flujos de trabajo de pruebas.

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