IA e devops – uma combinação natural
De muitas maneiras, a IA e o Devops parecem feitos um para o outro. Qualquer automação que as equipes possam adicionar ao processo de desenvolvimento de software é uma vantagem.
“Neste ponto, a maioria das equipes empresariais com as quais trabalho foram muito além da experimentação e a IA faz parte do fluxo de trabalho diário”, afirma Jackie Swanson, sócio-gerente da empresa de pesquisa Gartner. “O caminho para a maioria tem sido a codificação assistida por IA. Ferramentas como GitHub Copilot e Amazon Q Developer estão aparecendo em todos os lugares, ajudando os desenvolvedores a eliminar padrões, escrever testes de unidade mais rapidamente e criar infraestrutura como código.”
Mas a mudança mais interessante está acontecendo mais adiante, diz Swanson. “As equipes estão recorrendo a plataformas AIOps para monitoramento mais inteligente, detecção de anomalias e triagem de incidentes que costumavam consumir horas da semana de um engenheiro”, diz ela. “A verdadeira história agora é a mudança da adoção de soluções pontuais de IA individuais para pensar na IA como uma camada em toda a cadeia de entrega.”
As equipes que usam codificação assistida por IA e geração automatizada de testes estão reduzindo os tempos de ciclo em 20% a 40%, diz Swanson. Eles também estão resolvendo incidentes de forma mais eficiente, com plataformas de IA correlacionando alertas, sinalizando prováveis causas raízes e sugerindo soluções. Isso significa que “os engenheiros de plantão não passam as noites examinando painéis”, diz Swanson. “O tempo médio para resolução cai e o esgotamento também.”
