L'intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più cruciale nello sviluppo software, che costringerà le organizzazioni e i responsabili dell'integrazione delle pratiche DevSecOps ad adottare un approccio più proattivo nel favorire un utilizzo efficace e consapevole dell'IA.
Allo stesso tempo, gli sviluppatori e la community DevSecOps in generale devono prepararsi ad affrontare quattro sfide legate all'intelligenza artificiale: un aumento nell'utilizzo dell'IA nei test del codice, i pericoli che minano la proprietà intellettuale e la privacy, la diffusione di pregiudizi riguardanti l'IA e, a dispetto di questi tre elementi, una sempre maggiore dipendenza dalle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale. La capacità di allinearsi con queste tendenze permetterà alle organizzazioni e ai team DevSecOps di occupare una posizione di primato nel settore. D'altro canto, ignorarle potrebbe essere dannoso per l'innovazione e nel peggiore dei casi far crollare la strategia aziendale.
Da opzione esclusiva a pratica comune: le organizzazioni adotteranno l'IA su tutta la linea
L'integrazione dell'IA diventerà uno standard, e non una prerogativa per pochi, in tutti i settori di prodotti e servizi, mentre le metodologie DevSecOps consentiranno di creare funzionalità basate sull'intelligenza artificiale di pari passo al software che le sfrutterà. Integrare l'IA per sviluppare soluzioni innovative e offrire un maggiore valore ai clienti sarà fondamentale per mantenere la necessaria competitività in un mercato ormai basato sull'intelligenza artificiale.
Stando alle conversazioni che ho intrattenuto con i clienti di GitLab e a un'analisi delle tendenze del settore, in base alle quali le organizzazioni puntano ad ampliare i confini dell'efficienza attraverso l'adozione dell'IA, oltre due terzi delle aziende integreranno le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale all'interno dei propri prodotti entro la fine del 2024. Il mondo sta cambiando: anziché limitarsi a sperimentare con l'IA, le organizzazioni fanno sempre più affidamento su di essa.
Le aziende sono chiamate a investire in una ristrutturazione della governance dello sviluppo software, nell'apprendimento continuo e nell'adattamento alle tecnologie basate sull'IA. Per raggiungere tali scopi sarà necessario un cambiamento culturale e strategico. Occorrerà rielaborare i processi aziendali, lo sviluppo dei prodotti e le strategie di coinvolgimento dei clienti. Non ultimo, ci sarà bisogno di formazione, chiesta a gran voce dai team DevSecOps e necessaria per il loro lavoro. Nel nostro ultimo report globale sul DevSecOps, l'81% delle persone intervistate ha dichiarato di voler accedere a più strumenti di formazione su come utilizzare l'IA in modo efficace.
Mentre l'intelligenza artificiale diventa sempre più sofisticata e parte integrante delle operazioni aziendali, le aziende sono chiamate ad affrontare le implicazioni etiche e le conseguenze sociali delle loro soluzioni basate sull'IA, assicurandosi di contribuire positivamente al benessere dei clienti e delle community a cui si rivolgono.
L'intelligenza artificiale dominerà i flussi di lavoro nei test del codice
L'evoluzione dell'IA nel DevSecOps sta già trasformando i test del codice, una tendenza destinata ad affermarsi sempre di più. Secondo gli studi condotti da GitLab, solo il 41% dei team DevSecOps utilizza attualmente l'intelligenza artificiale come strumento per la generazione automatizzata di test nell'ambito dello sviluppo software. Tuttavia, tale soglia dovrebbe raggiungere l'80% entro la fine del 2024 e quasi il 100% nell'arco di due anni.
Mentre sono impegnate nell'integrazione di strumenti basati sull'intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro, le organizzazioni devono affrontare un'altra sfida cruciale: allineare gli attuali processi di sviluppo rispetto all'efficienza e alla scalabilità che l'IA è in grado di offrire. Un simile cambiamento nel quadro generale promette un aumento radicale della produttività e della precisione, esigendo al contempo una ristrutturazione profonda dei ruoli e delle pratiche di test tradizionali. L'adattamento ai flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale passa da una corretta formazione dei team DevSecOps nella supervisione dell'IA e nella messa a punto dei sistemi pertinenti, in modo da agevolarne l'integrazione nei test del codice e migliorare la qualità e l'affidabilità complessive dei prodotti software.
Inoltre, questa tendenza ridefinirà il ruolo dei professionisti del controllo qualità, i quali dovranno sviluppare nuove competenze ed essere in grado di supervisionare e migliorare i sistemi di test basati sull'intelligenza artificiale. Non è mai abbastanza sottolineare l'importanza del controllo umano, poiché i sistemi di IA richiederanno un monitoraggio e un orientamento continui per mantenere il massimo dell'efficienza.
L'IA rappresenterà sempre di più una minaccia alla proprietà intellettuale e alla privacy nella sicurezza del software
La diffusione di strumenti di creazione di codice basati sull'intelligenza artificiale rischia di aumentare la presenza di vulnerabilità, determinare una divulgazione massiccia e non autorizzata di informazioni protette da proprietà intellettuale, amplificare le violazioni della privacy dei dati che interessano la sicurezza del software, minare la riservatezza aziendale e compromettere l'integrità dei dati dei clienti.
Per mitigare tali rischi, le aziende devono integrare efficaci misure di sicurezza atte a tutelare la proprietà intellettuale e la privacy nelle loro strategie di adozione dell'IA, assicurandosi che quest'ultima venga implementata in modo assolutamente trasparente e legittimo. L'implementazione di rigorosi criteri di governance dei dati e l'impiego di sistemi di rilevamento avanzati saranno fondamentali per identificare e affrontare i rischi legati all'intelligenza artificiale. Promuovere una maggiore consapevolezza di queste problematiche attraverso la formazione dei dipendenti e incentivare una cultura proattiva della gestione del rischio è fondamentale per salvaguardare la proprietà intellettuale e la privacy dei dati.
Le minacce alla sicurezza determinate dall'impiego dell'IA sottolineano inoltre la necessità di implementare costantemente le pratiche DevSecOps in ogni fase del ciclo di sviluppo software: sicurezza e privacy non sono aspetti da considerare solo alla conclusione del processo ma ne sono parte integrante sin dall'inizio. In breve, le aziende devono dare priorità alla sicurezza quando scelgono di integrare l'IA, adottando un approccio Shift Left come avviene in ambito DevSecOps, in modo che le soluzioni sviluppate grazie all'IA non vadano a compromettere la sicurezza e la privacy.
È bene prepararsi: i pregiudizi sull'IA sono destinati ad aumentare
Se da una parte il 2023 è stato un anno di svolta per l'intelligenza artificiale, la sua affermazione è stata accompagnata dalla diffusione di pregiudizi nei confronti degli algoritmi. Gli strumenti di intelligenza artificiale che vengono addestrati con dati provenienti da Internet ereditano anche i pregiudizi espressi nei contenuti online. Questo sviluppo pone una duplice sfida: esacerbare i pregiudizi esistenti e crearne di nuovi che abbiano un impatto sull'equità e l'imparzialità dell'IA in DevSecOps.
Per contrastare i pregiudizi più diffusi, gli sviluppatori devono concentrarsi sulla diversificazione dei loro set di dati di addestramento, incorporando metriche di equità ed eseguendo il deployment di strumenti di rilevamento dei pregiudizi nei modelli di IA, nonché sondare altri modelli progettati per casi d'uso specifici. Un sentiero potenzialmente produttivo prevede l'impiego del feedback dell'intelligenza artificiale per valutare i modelli di IA basati su una serie chiara di principi (o una "costituzione") che stabilisca delle precise linee guida su ciò che l'intelligenza artificiale farà e non farà. Definire criteri etici oltre a interventi mirati a correggere l'addestramento dei modelli è fondamentale per ottenere output generati dall'IA che siano privi di pregiudizi.
Le organizzazioni devono delineare con precisione i propri framework di governance dei dati per garantire la qualità e l'attendibilità delle informazioni nei loro sistemi di intelligenza artificiale. Questi ultimi acquisiscono validità solo rispetto alla bontà dei dati che elaborano, generando al contrario output poco precisi e decisioni sbagliate se addestrati con informazioni di scarsa qualità.
Gli sviluppatori e la community tecnologica in generale dovrebbero richiedere e incentivare la creazione di un'intelligenza artificiale imparziale attraverso un'IA costituzionale o un reinforcement learning con feedback umani finalizzati a ridurre i pregiudizi. Ciò richiede uno sforzo concertato tra provider e utenti dell'IA per garantire uno sviluppo consapevole dell'intelligenza artificiale che dia priorità all'equità e alla trasparenza.
Prepararsi alla rivoluzione dell'IA nel DevSecOps
Mentre le organizzazioni accelerano la transizione a modelli di business incentrati sull'intelligenza artificiale, l'obiettivo non è più solo restare competitivi ma anche sopravvivere. I leader delle aziende e i team DevSecOps dovranno affrontare le sfide già previste e amplificate dall'impiego dell'intelligenza artificiale, che si tratti di minacce alla privacy, dubbi sugli output generati dall'IA o resistenze di natura culturale.
Nel complesso, questi sviluppi rappresentano l'inizio di una nuova era nella creazione e nella sicurezza del software. La gestione di questi cambiamenti richiede un approccio di carattere globale che abbracci lo sviluppo e un utilizzo etico dell'IA, preveda l'implementazione costante di misure di sicurezza e di governance e ribadisca l'impegno alla salvaguardia della privacy. Le azioni che le organizzazioni e i team DevSecOps intraprenderanno in questo periodo storico definiranno il futuro a lungo termine dell'intelligenza artificiale in questo ambito, garantendone un'implementazione sicura, vantaggiosa ed eticamente sostenibile.
Questo articolo è stato pubblicato per la prima volta il 7 gennaio 2024 su TechCrunch.
