Como a IA ajuda as equipes de DevSecOps a melhorar a produtividade

A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) vieram para ficar no desenvolvimento de software, e as equipes de DevSecOps já estão aproveitando essas tecnologias de diversas maneiras para ganhar tempo, aumentar a produtividade e melhorar a eficiência.

Confira algumas maneiras como as equipes de desenvolvimento, segurança e operações podem incorporar a IA em seus processos de DevOps.

Nove maneiras como as equipes de DevSecOps usam a IA

1. Tirar dúvidas na documentação usando chatbots

Para encontrar respostas mais rápido e reduzir a alternância de contexto, as equipes de DevSecOps podem usar chatbots com tecnologia de IA para fazer perguntas e obter respostas relevantes em tempo real a partir da documentação ou de grandes volumes de texto. Em vez de sair do IDE ou da plataforma onde estão escrevendo e implantando código para pesquisar na internet, os desenvolvedores podem simplesmente perguntar a um chatbot integrado e obter respostas concisas, sem interromper seu fluxo de trabalho.

2. Sugerir testes e gerar arquivos de teste

Os desenvolvedores podem usar a IA para receber sugestões de testes e gerar arquivos de teste para seu código, diretamente na solicitação de merge. Isso pode ajudá-los a aprimorar os testes, garantir uma cobertura de teste adequada para suas alterações e reduzir o tempo gasto escrevendo e planejando testes.

3. Resumir as alterações de código

Ao fazer um commit ou solicitação de merge, os desenvolvedores podem usar a IA para gerar um resumo por escrito das alterações de código. Isso pode ajudá-los a ganhar tempo ao fazer commit das alterações e solicitar revisões de código. Além disso, a IA também pode poupar o tempo dos revisores e, provavelmente, gerar uma revisão melhor, ao oferecer mais contexto sobre as alterações antes que eles se aprofundem no código.

4. Obter sugestões de quem pode revisar o código

A revisão de código é um processo importante, mas que pode ser frustrante e demorado, principalmente se não for solicitado o revisor certo na primeira vez.

Ao analisar as alterações no código e o gráfico de colaboração do projeto, a IA pode sugerir automaticamente um revisor que possa oferecer feedback mais rápido e de melhor qualidade, além de identificar possíveis problemas. A IA também pode ajudar a economizar tempo sugerindo outro revisor de código caso a pessoa indicada inicialmente não responda ou se a revisão dela não for suficiente.

5. Resumir as discussões

Quando as discussões se tornam longas ou complexas, as equipes podem usar a IA para resumir todos os comentários em um tíquete. Isso ajuda as pessoas a se alinharem e entenderem o status de um projeto e as próximas etapas, promovendo uma colaboração mais fluida e resultados mais rápidos.

6. Sugerir código

As sugestões de código com tecnologia de IA podem ajudar os desenvolvedores a escrever código com mais eficiência, oferecendo sugestões diretamente no IDE enquanto eles desenvolvem. Os desenvolvedores podem usar a IA para completar blocos de código, definir e gerar lógica para declarações de função, criar testes unitários, sugerir códigos comuns, como padrões de regex, e muito mais. Esses recursos certamente podem tornar os desenvolvedores mais eficientes, mas, como menos de 25% do tempo dos desenvolvedores é dedicado ao desenvolvimento de código (segundo nossa pesquisa, isso é apenas uma peça do quebra-cabeça.

7. Explicar como um trecho de código funciona

Os desenvolvedores (ou qualquer membro da equipe de DevOps) podem usar a IA para obter uma explicação rápida do que um bloco de código faz e por que ele se comporta dessa maneira, sem sair do seu fluxo de trabalho.

Uma explicação de código gerada por IA pode ser especialmente útil para desenvolvedores que precisam entender trechos de código criados por outras pessoas ou que estão escritos em uma linguagem com a qual não estão tão familiarizados. Segundo nossa pesquisa, os desenvolvedores gastam 13% do tempo tentando entender o que o código faz, portanto, a economia de tempo pode realmente fazer a diferença.

8. Resumir vulnerabilidades no código

Compreender uma vulnerabilidade de segurança recém detectada e como corrigi-la não é tarefa fácil, mas as ferramentas de segurança com tecnologia de IA podem tornar esse processo mais simples e eficiente. Um resumo de uma vulnerabilidade gerado por IA ajuda os desenvolvedores e profissionais de segurança a entender a vulnerabilidade, como ela pode ser explorada e como corrigi-la. Algumas ferramentas com tecnologia de IA podem até mesmo sugerir uma mitigação com um exemplo de código. Isso pode ser fundamental para ajudar as equipes a evitar possíveis ameaças e riscos de segurança com menos esforço.

9. Prever métricas de produtividade

Com o uso da IA, os líderes de software podem prever métricas de produtividade, como a frequência de implantação, para identificar tendências e anomalias em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Esses insights práticos podem ajudar as equipes a implementar mudanças para melhorar sua eficiência e os processos de DevSecOps.

Benefícios de usar a IA no desenvolvimento de software

As equipes de DevSecOps estão usando a IA, ou planejam usá-la, para diversas finalidades, como:

• Melhorar a eficiência do ciclo de vida de entrega de software
• Acelerar as durações do ciclo
• Otimizar as verificações de conformidade
• Aumentar a produtividade dos funcionários
• Aprimorar a metodologia de segurança
• Melhorar a qualidade de código
• Melhorar a satisfação dos clientes
• Melhorar a satisfação dos funcionários e a experiência do desenvolvedor
• Melhorar a colaboração entre as equipes
• Melhorar o desempenho da aplicação
• Automatizar tarefas repetitivas
• Reduzir custos operacionais
• Diminuir a alternância de contexto e a carga cognitiva
• Reduzir erros humanos
• Acelerar a integração dos novos colaboradores
• Ajudar os funcionários a aprender novas linguagens de programação

Como evitar problemas de privacidade e segurança

Apesar dos inúmeros benefícios de integrar a IA ao processo de desenvolvimento de software, é fundamental atentar-se aos possíveis riscos, além dos problemas e obstáculos comuns que podem surgir.

De acordo com nossa pesquisa, privacidade, segurança e falta de familiaridade com soluções orientadas por IA foram obstáculos recorrentes que os participantes afirmaram ter enfrentado ou esperam encontrar ao implementar a IA no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Entre os obstáculos identificados, as preocupações com a privacidade e a segurança de dados foram as mais citadas (34%), seguidas pela falta de habilidades adequadas (31%) e pela falta de conhecimento de IA (30%).

Os líderes empresariais devem garantir que as implementações de IA cumpram os padrões de privacidade e segurança estabelecidos. Isso envolve integrar mecanismos de verificações e equilíbrio de conformidade em todo o ciclo de vida da IA para proteger dados confidenciais e manter a confiança dos usuários. Além disso, é fundamental garantir que as ferramentas de IA adotadas sejam transparentes quanto ao uso dos dados da sua empresa pelos modelos de machine learning.

Conheça o GitLab Duo

Todos os recursos mencionados acima, das explicações de código aos testes sugeridos, fazem parte do GitLab Duo, um conjunto de recursos de IA integrados à plataforma DevSecOps do GitLab. O GitLab Duo ajuda as equipes de DevSecOps a aumentar a eficiência, reduzir as durações dos ciclos e evitar a alternância de contexto, oferecendo fluxos de trabalho auxiliados por IA em todas as fases do ciclo de vida do desenvolvimento de software, tudo em uma única aplicação.

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