Israelscher Start-up Milestone hat eine Seed-Finanzierung von 10 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, den Return on Investment (ROI) von generativer KI im Software-Entwicklungsprozess messbar zu machen. Die Plattform von Milestone verbindet die Nutzung von KI-Tools mit ingenieurtechnischen Metriken wie Codequalität, Featurespeed und Fehlerquote, indem sie Daten aus Codebasen, Projektmanagement-Systemen, Teamstrukturen und KI-Codegeneratoren integriert. Dies schafft ein „GenAI-Datenlake“, das Unternehmen ermöglicht, präzise Einblicke in die Wirkung von KI-Tools wie GitHub Copilot oder andere generative Assistenzsysteme zu gewinnen. Kritisch ist dabei, dass Kunden Milestone Zugriff auf ihre internen Codebasen gewähren müssen – ein Ansatz, der anfangs von Investoren bezweifelt wurde, sich aber durch Kunden wie Kayak, Monday.com und Sapiens als wirksam erwiesen hat. Die Gründungsgeschichte ist ungewöhnlich: CEO Liad Elidan und CTO Professor Stephen Barrett aus Irland, bei dem Elidan einst promovierte, kommunizierten jahrelang ohne persönlichen Kontakt. Ihre gemeinsame Expertise in Softwareentwicklung und Forschung bildete die Basis für eine Vision, die genau zu einem Zeitpunkt entstand, als generative KI in Coding-Workflows Einzug hielt. Mittlerweile hat GitHub Copilot über 20 Millionen Nutzer erreicht – doch Unternehmen bleiben oft im Dunkeln, wie diese Tools tatsächlich ihre Produktivität beeinflussen. Milestone liefert Antworten: Unternehmen können nun erkennen, welche Teams KI nutzen, ob deren Code qualitativ besser oder schlechter ist, und ob Fehler auf KI-generierten Code zurückzuführen sind. Diese Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen über Tool-Einsatz und -Ausweitung. Laut Elidan haben bislang keine Kunden die KI-Tools abgeschaltet – im Gegenteil: Die Nachfrage nach weiteren KI-Tools steigt. Die Plattform positioniert sich damit als zentrales Instrument für die strategische Steuerung von KI-Adoption in der Softwareentwicklung. Die technologische Dynamik erfordert ständige Anpassung: Von automatischen Vervollständigungen über Chat-basierte Assistenten bis hin zu agentenbasierten Systemen. Barrett, mit akademischem Hintergrund, sieht darin eine tiefgreifende Transformation des Ingenieurwesens: „AI füllt nun Teile des Teams aus, und Ingenieure werden zunehmend zu Managern.“ Milestone hat sich mit Anbietern wie GitHub, Atlassian (Jira), Augment Code, Qodo und Continue vernetzt – auch Atlassian Ventures beteiligte sich am Seed-Round. Unterstützt wurde die Finanzierung zudem von prominenten Persönlichkeiten wie GitHub-Mitgründer Tom Preston-Werner, ehemaliger AT&T-Chef John Donovan, Accenture-Experte Paul Daugherty und ehemaliger Datadog-Präsident Amit Agrawal. Der Fokus auf den Enterprise-Markt war von Anfang an bewusst: Milestone lehnte kleinere Kunden ab, um sich auf die komplexen Anforderungen großer Unternehmen konzentrieren zu können. Dieser strategische Entschluss brachte Klarheit in die Produktentwicklung und die technische Ausrichtung. Auch künftig wird Milestone auf die Softwareentwicklung beschränkt bleiben – trotz wachsender Nachfrage in anderen Bereichen wie Marketing. Für Gründer sei Fokussierung der entscheidende Erfolgsfaktor, betont Elidan. In der Branche wird Milestone als Pionier in der quantitativen Messung von KI-Produktivität gesehen. Die Fähigkeit, ROI in Echtzeit zu messen, könnte die KI-Adoption in Unternehmen massiv beschleunigen. Die Kombination aus akademischer Tiefe, technischer Exzellenz und Enterprise-Präsenz macht Milestone zu einem der vielversprechendsten Start-ups im Bereich KI-Engineering.