À medida que a adoção de ferramentas e agentes de IA aumenta entre os desenvolvedores, alavancar a IA para abordagens DevOps de larga escala é uma das próximas fronteiras para o desenvolvimento de software com tecnologia de IA. Embora possa ser tentador liderar com abordagens tecnológicas primeiro, adotar o DevOps com uma estratégia mais holística pode ser a melhor opção. Para obter mais informações sobre o que os desenvolvedores podem querer considerar ao usar IA com DevOps, coletei perspectivas de vários especialistas e desenvolvedores de DevOps.
O Equilíbrio entre Pessoas, Processos e Ferramentas
"O sucesso no DevOps é sobre pessoas e processos, além de ferramentas", escreve David Brooks, vice-presidente sênior de evangelismo na Copado. "A maioria dos usuários está tipicamente tão atrasada que não tem tempo para focar em melhorar seus processos e educar seu pessoal para usar essas novas ferramentas corretamente."
Empregando IA em um ambiente DevOps Adotar essa abordagem de "medir duas vezes e cortar uma vez", que foca em pessoas e processos, foi ecoada por vários outros especialistas em DevOps com quem conversei. Todos eles enfatizaram que o uso de IA tem que ser incorporado como parte de um plano maior que suporte os objetivos da organização.
"No DevOps, as ferramentas de IA desempenham um papel fundamental no gerenciamento de fluxos de trabalho críticos, como autenticação, permissões, testes e gerenciamento de implantação", disse Amit Eyal Govrin, fundador e CEO da Kubiya.ai. "Ao contrário das ferramentas de geração de código, onde desvios de um resultado para outro podem ser aceitáveis, a IA no DevOps exige precisão e consistência… os desenvolvedores precisam priorizar soluções que não apenas se alinhem aos padrões organizacionais, mas também forneçam resultados previsíveis e repetíveis.
Garantir que os modelos de IA sejam baseados em código e capazes de fornecer resultados transparentes e explicáveis é essencial para a conformidade regulatória e desempenho confiável em ambientes corporativos."
Ter uma compreensão clara dos fluxos de trabalho de desenvolvimento da sua organização é essencial e algo que Nick Durkin, CTO de campo da Harness, incentiva os desenvolvedores a entender completamente antes de usar a IA.
"A IA pode ser incrivelmente poderosa no DevOps quando é implementada com uma estrutura clara que torna fácil para os desenvolvedores fazerem a coisa certa e difícil para eles fazerem a coisa errada", diz Durkin. "Facilitar fazer a coisa certa começa com a padronização de modelos e políticas para agilizar os fluxos de trabalho.
Crie modelos e aplique políticas que suportem integração fácil e repetível de ferramentas de IA. Ao estabelecer políticas que automatizam verificações de segurança e conformidade, as ferramentas de IA podem operar dentro desses limites, fornecendo suporte valioso sem comprometer os padrões. Essa abordagem simplifica a adoção e torna mais difícil pular etapas essenciais, reforçando as melhores práticas entre as equipes."
Durkin ressalta a necessidade de estabelecer políticas claramente definidas que imponham "…padrões de segurança, qualidade e governança em cada etapa" para ajudar os desenvolvedores e minimizar erros. "Incorporar verificações orientadas por políticas em ferramentas de IA significa que cada ação tomada no pipeline segue regras rigorosas, eliminando a possibilidade de atalhos ou etapas perdidas", disse Durkin. "Por exemplo, se sua política exigir varreduras de segurança orientadas por IA, cada implantação incluirá automaticamente essas varreduras, garantindo a conformidade sem adicionar trabalho manual."
Essa abordagem pode ser especialmente importante em setores altamente regulamentados. Durkin explicou que um de seus clientes de serviços financeiros exige que cada desenvolvedor que usa OpenAI passe por um pipeline rigoroso e bem definido que inclui etapas extras para maior resiliência e segurança.
"Esse equilíbrio — usar modelos para simplificar fluxos de trabalho enquanto aplica políticas para manter a qualidade e a segurança — cria uma estrutura em que a IA capacita os desenvolvedores em vez de restringi-los", disse Durkin. "Ele permite uma adoção e integração mais suaves e ajuda as equipes a se concentrarem em trabalhos de alto impacto, sabendo que a conformidade e a governança são cobertas automaticamente."
Dicas para fazer a IA e o DevOps Funcionarem Bem
Embora seja essencial ter uma estratégia bem pensada antes de adotar IA e DevOps, Durkin e Govrin ofereceram algumas dicas e conselhos adicionais para que as ferramentas e tecnologias de IA se integrem com mais facilidade às ambições de DevOps.
"Em ambientes corporativos, implementar aplicativos de IA localmente pode melhorar significativamente a adoção e a integração", disse Govrin. "Ao contrário dos aplicativos de consumidor, a IA corporativa se beneficia muito de configurações auto-hospedadas, onde soluções como inferência local, suporte para modelos auto-hospedados e inferência de ponta desempenham um papel fundamental. Esses métodos mantêm os dados seguros e mitigam os riscos associados à transferência de dados entre nuvens públicas."
Durkin sugere usar DevOps com tecnologia de IA para minimizar distrações e facilitar as coisas para os desenvolvedores. "Automatize o trabalho que os desenvolvedores não gostam de fazer. Uma das melhores maneiras de introduzir a IA é usá-la para lidar com tarefas essenciais, mas repetitivas ou demoradas, como verificações de conformidade, testes ou gerenciamento de infraestrutura. Essas são as tarefas que os desenvolvedores devem concluir, mas não esperam ansiosamente.
Quando a IA assume esses itens, ela libera os desenvolvedores para se concentrarem nos aspectos mais criativos e gratificantes de seu trabalho, tornando a integração da IA uma experiência positiva desde o início."
Além da automação, Durkin defende "remover as piores partes do trabalho, não as melhores" ao considerar a adoção do DevOps de IA. "A IA deve tornar o trabalho diário mais fácil e agradável, não substituir o trabalho que os desenvolvedores mais valorizam. Pense nisso como um chef em uma cozinha: a IA deve ser usada para automatizar a preparação e a limpeza, mas deixar o cozimento real para o chef. Os desenvolvedores querem escrever código e resolver problemas; eles não querem gastar tempo em trabalho repetitivo [de baixo valor]."
Usar IA para eliminar — ou minimizar ou simplificar — as tarefas menos agradáveis ajuda as equipes a ver o valor do DevOps com tecnologia de IA em primeira mão e se traduz em equipes que são "muito mais propensas a abraçar a mudança com entusiasmo. Essa abordagem também promove uma cultura de suporte à inovação, onde a IA é vista como uma ferramenta de empoderamento em vez de uma substituição", diz Durkin.
Reflexões sobre Ferramentas e Plataformas DevOps
Embora tenhamos discutido principalmente abordagens e dicas de DevOps com tecnologia de IA até este ponto, diversas ferramentas e plataformas de IA estão se mostrando úteis para minimizar qualquer atrito potencial com abordagens de DevOps.
Eran Bibi, cofundador e diretor de produtos da Firefly, compartilhou exemplos práticos de uso de IA para otimizar o DevOps por meio das ferramentas de código aberto AI as Code (AIaC) e K8sGPT focadas no Kubernetes.
"O uso de IA em DevOps ainda está em seus estágios iniciais, mas está rapidamente ganhando força com a introdução de novos serviços comerciais e de código aberto", escreve Bibi. "O ritmo rápido da inovação sugere que a IA logo será incorporada na maioria das ferramentas de DevOps. Da geração de código automatizada com AIaC a diagnósticos avançados com K8sGPT, as possibilidades parecem infinitas."
Raj Rajkumar, consultor de tecnologia da Tata Consultancy Services, descreveu alguns benefícios que ele acredita que o uso de ferramentas com tecnologia de IA trará ao DevOps em um futuro próximo.
"Tarefas que atualmente exigem intervenção humana — como coleta de requisitos, revisão avançada de código e manutenção preditiva — em breve poderão ser totalmente gerenciadas por IA, permitindo que os desenvolvedores se concentrem mais na inovação", escreve Rajkumar. "A combinação de ferramentas de IA e DevOps não apenas aprimorará o desenvolvimento de software, mas redefinirá a maneira como as equipes trabalham, criando sistemas mais rápidos, inteligentes e confiáveis."
Melhor Juntos: O Futuro da IA e DevOps
Embora o uso de IA em círculos DevOps ainda seja relativamente novo, é inevitável que a adoção aumente ao longo do tempo. O caminho para a adoção também pode ser menos árduo ao focar em algumas estratégias de adoção inteligentes, como usar IA para promover colaboração e pensar além de usar IA apenas para geração de código, argumenta Durkin.
"A IA deve reduzir o atrito entre as equipes, seja em desenvolvimento, segurança ou operações. Se uma ferramenta de IA cria mais atrito do que harmonia, ela pode não ser a escolha certa", diz Durkin. "Ferramentas DevOps com tecnologia de IA podem transformar todo o ciclo de vida de entrega de software, muito além de apenas gerar código. As implementações de IA mais valiosas impactarão testes, conformidade, monitoramento e outras áreas frequentemente negligenciadas, removendo 'trabalho' e capacitando os desenvolvedores a se concentrarem em trabalho estratégico de alto impacto."
À medida que a adoção de IA e DevOps continua a crescer, é essencial que as organizações adotem uma abordagem estratégica e equilibrada, focando em pessoas, processos e ferramentas. Ao aproveitar a IA para simplificar e automatizar tarefas repetitivas, as equipes de desenvolvimento podem se concentrar em inovação e resolver problemas de alto impacto. Com a integração contínua de IA em ferramentas DevOps, o futuro do desenvolvimento de software promete ser mais rápido, inteligente e confiável do que nunca.
