Il mondo dello sviluppo software sta vivendo una trasformazione senza precedenti grazie all'intelligenza artificiale, che permette ai programmatori di scrivere migliaia di righe di codice al giorno utilizzando strumenti come Cursor, Replit e Claude Code. Nonostante questa accelerazione nella produzione di codice, rimane un collo di bottiglia significativo: la necessità di testare le funzionalità attraverso versioni beta complete o software di simulazione spesso inadeguati. È proprio in questo scenario che si inserisce Blok, una startup che promette di rivoluzionare il modo in cui gli sviluppatori testano le loro applicazioni prima del lancio.
La sfida del testing nell'era dell'AI
Olivia Higgs, co-fondatrice di Blok, sottolinea come la complessità delle interfacce moderne abbia reso il testing ancora più cruciale. Dopo aver intervistato oltre 100 ingegneri di prodotto, la startup ha identificato un problema sistemico: "La soglia qualitativa per le interfacce visive si sta alzando notevolmente. Vediamo persone interagire con la tecnologia attraverso chat e comandi vocali, quindi se introduci elementi di interfaccia visiva, devi assicurarti di non aggiungere attriti inutili al workflow dell'utente".
Il problema si manifesta diversamente a seconda delle dimensioni dell'azienda. Le startup non hanno coorti sufficienti per testare i prodotti e ottenere feedback in tempo reale, mentre le grandi corporazioni vogliono evitare di sovraccaricare le loro app con funzionalità che potrebbero renderle macchinose.
Una soluzione predittiva per il futuro del prodotto
Fondata nel 2024 da Tom Charman e Olivia Higgs, entrambi imprenditori seriali con esperienza in settori come travel e learning, Blok propone un approccio radicalmente diverso al testing. La piattaforma utilizza l'intelligenza artificiale per simulare diverse personas di utenti, permettendo agli sviluppatori di testare le funzionalità delle app prima ancora che vengano implementate.
Il processo inizia con il caricamento dei dati di log degli eventi da piattaforme come Amplitude, Mixpanel o Segment. L'algoritmo di Blok esegue quindi una modellazione comportamentale e crea diverse personas che rappresentano la maggior parte della base utenti dell'app.
Una volta che il team di sviluppo carica un design Figma e specifica i dettagli dell'esperimento - inclusa l'ipotesi da testare e l'obiettivo utente da raggiungere - gli agenti persona eseguono la simulazione multiple volte. Il risultato finale è un report dettagliato che include insight su come gli utenti utilizzerebbero una particolare funzionalità, complete di raccomandazioni per miglioramenti.
Finanziamenti e strategia di mercato
La startup ha raccolto 7,5 milioni di dollari in due round di finanziamento. Il seed round da 5 milioni è stato guidato da MaC Venture Capital, con la partecipazione di dipendenti di Discord, Google, Meta, Apple, Snapchat e Pinterest. Il pre-seed round è stato condotto da Protagonist con la partecipazione di Rackhouse, Weekend Fund di Ryan Hoover e Blank Ventures.
Marlon Nichols, managing GP di MaC Venture Capital, evidenzia come Blok si differenzi da competitor come Optimizely e Amplitude: "Abbiamo investito in Blok perché crediamo che lo sviluppo prodotto sia a un punto di svolta. I team stanno rilasciando più velocemente che mai, ma stanno ancora prendendo decisioni critiche basate su test A/B e istinto. Il motore di simulazione di Blok ribalta questo modello, dando ai team la capacità di predire il comportamento degli utenti prima che venga scritta una singola riga di codice".
Obiettivi e mercato target
Attualmente, Blok mantiene il suo prodotto dietro una waitlist e lavora con un set iniziale di clienti, principalmente nel settore finanziario e sanitario. La scelta di questi settori non è casuale: sono ambiti dove non è possibile permettersi esperimenti fallimentari in pubblico e dove la necessità di testing approfondito è particolarmente sentita.
La startup adotta un modello SaaS ma sta ancora bilanciando i costi computazionali. L'obiettivo per quest'anno è raggiungere ricavi nell'ordine delle decine di milioni di dollari e aprire la piattaforma a più clienti, consolidando la propria posizione nel mercato del testing predittivo per applicazioni mobile.
