A inteligência artificial está desempenhando um papel cada vez mais crucial no desenvolvimento de software, exigindo que as empresas e seus líderes de DevSecOps adotem uma postura mais proativa para promover seu uso eficaz e responsável.
Simultaneamente, desenvolvedores e a comunidade mais ampla de DevSecOps precisam se preparar para enfrentar quatro tendências globais em IA: o uso crescente de IA nos testes de código, ameaças contínuas à propriedade intelectual e à privacidade, o aumento do viés da IA e, apesar de todos esses desafios, uma dependência maior das tecnologias de IA. Aderir a essas tendências colocará as empresas e equipes de DevSecOps no caminho certo para o sucesso. Por outro lado, ignorá-las pode frear a inovação ou, pior, comprometer a estratégia de negócios.
De privilégio a padrão: a IA presente em todas as áreas de uma empresa
A integração da IA deixará de ser um luxo e se tornará o padrão em todos os setores de produtos e serviços, com o DevSecOps criando funcionalidades de IA em paralelo ao próprio software que as utilizará. O uso da inteligência artificial para promover a inovação e oferecer mais valor ao cliente será fundamental para manter a competitividade em um mercado impulsionado pela IA.
Ao conversar com clientes do GitLab e acompanhar as tendências do setor, pude observar que as empresas estão ampliando os limites da eficiência com a adoção da IA e, até o final de 2024, mais de dois terços delas terão incorporado recursos de IA em seus produtos e serviços. As empresas estão evoluindo da fase de experimentação e se tornando centradas em IA.
Para se prepararem, as empresas devem investir na revisão da governança do desenvolvimento de software e enfatizar o aprendizado contínuo e a adaptação às tecnologias de IA. Isso exigirá mudanças culturais e estratégicas, incluindo a reformulação dos processos de negócios, o desenvolvimento de produtos e estratégias de engajamento do cliente. E isso requer treinamento, uma necessidade já identificada pelas equipes de DevSecOps. Em nosso último Relatório Global de DevSecOps, 81% dos participantes afirmaram querer mais treinamento sobre como usar a IA de forma eficaz.
À medida que a IA se torna mais sofisticada e essencial para as operações de negócios, as empresas precisarão lidar com as implicações éticas e os impactos sociais de suas soluções orientadas por IA, garantindo que elas contribuam positivamente para seus clientes e comunidades.
A IA dominará os fluxos de trabalho de teste de código
A evolução da IA no DevSecOps já está transformando os testes de código, e essa tendência só deve se intensificar. A pesquisa do GitLab revelou que apenas 41% das equipes de DevSecOps usam a IA para a geração de testes automatizados no desenvolvimento de software, mas esse número deve chegar a 80% até o final de 2024 e se aproximar de 100% nos próximos dois anos.
Com a integração de ferramentas de IA nos fluxos de trabalho, as empresas enfrentam o desafio de alinhar seus processos atuais aos ganhos de eficiência e capacidade de ajuste de escala que a IA pode proporcionar. Essa mudança promete um aumento radical na produtividade e na precisão, mas também exige ajustes significativos nas funções e práticas tradicionais de testes. A adaptação aos fluxos de trabalho com tecnologia de IA exige que as equipes de DevSecOps sejam treinadas para supervisionar e ajustar os sistemas de IA, facilitando sua integração aos testes de código e, assim, melhorando a qualidade e confiabilidade gerais dos produtos de software.
Além disso, essa tendência redefinirá o papel dos profissionais de controle de qualidade, exigindo que desenvolvam suas habilidades para fiscalizar e aprimorar os sistemas de teste baseados em IA. A supervisão humana é de extrema importância, pois os sistemas de IA necessitam de monitoramento e direcionamento constantes para serem altamente eficazes.
A ameaça da IA à privacidade e à propriedade intelectual na segurança de software deve se intensificar
A crescente adoção da IA na criação de código eleva os riscos de vulnerabilidades introduzidas pela IA e aumenta as chances de vazamentos de propriedade intelectual e violações de privacidade de dados, comprometendo a segurança do software, a confidencialidade corporativa e a proteção dos dados dos clientes.
Para mitigar esses riscos, as empresas devem priorizar proteções robustas de privacidade e propriedade intelectual em suas estratégias de adoção de IA, garantindo que a tecnologia seja implementada com total transparência sobre seu uso. A implementação de políticas rigorosas de governança de dados e o uso de sistemas avançados de detecção serão fundamentais para identificar e resolver os riscos relacionados à IA. Além disso, conscientizar os funcionários por meio de treinamentos e promover uma cultura de gestão proativa de riscos é essencial para proteger a privacidade dos dados e a propriedade intelectual.
Os desafios de segurança relacionados à IA também reforçam a necessidade contínua de implementar práticas de DevSecOps ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software, onde a segurança e a privacidade não são aspectos secundários, mas partes essenciais do processo de desenvolvimento desde o início. Em suma, as empresas devem priorizar a segurança ao adotar a IA, semelhante ao conceito de "mudar para a esquerda" do DevSecOps, para garantir que as inovações baseadas em IA não comprometam a segurança e a privacidade.
Prepare-se para um aumento do viés da IA antes que as coisas melhorem
Embora 2023 tenha sido um marco para a IA, sua ascensão trouxe à tona o viés dos algoritmos. Ferramentas de IA que dependem de dados da internet para treinamento herdam toda a gama de vieses presentes no conteúdo online. Esse desenvolvimento traz um desafio duplo: o agravamento dos vieses atuais e a criação de novos, afetando a equidade e a imparcialidade da IA no DevSecOps.
Para combater o viés generalizado, os desenvolvedores devem diversificar seus conjuntos de dados de treinamento, incorporar métricas de imparcialidade e implantar ferramentas de detecção de viés em modelos de IA, além de explorar modelos de IA projetados para casos de uso específicos. Uma estratégia promissora é usar o feedback da IA para avaliar os modelos com base em um conjunto de princípios bem definidos, ou uma "constituição", que determine diretrizes rígidas sobre o que a IA pode ou não fazer. Estabelecer diretrizes éticas e intervenções de treinamento é fundamental para garantir resultados imparciais da IA.
As empresas devem estabelecer estruturas robustas de governança de dados para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados em seus sistemas de IA. Afinal, a qualidade desses sistemas depende dos dados que eles processam, e dados incorretos podem levar a resultados imprecisos e decisões equivocadas.
Os desenvolvedores e a comunidade tecnológica devem exigir e promover o desenvolvimento de uma IA imparcial, por meio de abordagens como a IA constitucional ou o aprendizado por reforço com feedback humano, com o objetivo de reduzir o viés. Isso requer um esforço conjunto entre provedores e usuários de IA para garantir o desenvolvimento responsável da tecnologia, priorizando a equidade e a transparência.
Preparação para a revolução da IA no DevSecOps
Cada vez mais as empresas estão migrando para modelos de negócios centrados em IA, e isso vai além de manter a competitividade: é uma questão de sobrevivência. Os líderes empresariais e as equipes de DevSecOps precisarão enfrentar desafios já previstos, agora amplificados pelo uso da IA, que incluem desde ameaças à privacidade e a confiança nos resultados gerados pela IA até a resistência cultural à tecnologia.
Coletivamente, esses desenvolvimentos representam uma nova era no desenvolvimento e na segurança de software. Enfrentar essas mudanças requer uma abordagem abrangente que envolva o desenvolvimento e o uso ético da IA, medidas rigorosas de segurança e governança e um compromisso com a preservação da privacidade. As ações realizadas hoje pelas empresas e equipes de DevSecOps moldarão o futuro a longo prazo da IA no DevSecOps, garantindo sua implantação ética, segura e benéfica.
Este artigo foi publicado originalmente em 7 de janeiro de 2024, no TechCrunch.
