Para aliviar los problemas de habilidades de DevOps, necesitamos más habilidades de IA, irónicamente

Según se informa, la inteligencia artificial está impulsando la inteligencia dentro de las empresas y también está haciendo lo mismo para las tiendas de tecnología de la información. Por ejemplo, AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI) aplica IA y aprendizaje automático a la transmisión de datos desde procesos de TI, filtrando el ruido para detectar, destacar y evitar problemas. 

La IA y el aprendizaje automático también están encontrando un hogar en otra área emergente de TI: ayudar a los equipos de DevOps a garantizar la viabilidad y la calidad del software que se mueve a velocidades cada vez más rápidas a través del sistema y hacia los usuarios. 

Como se encontró en una encuesta reciente de GitHub, los equipos de desarrollo y operaciones están recurriendo a la IA en gran medida para suavizar el flujo de código a través de la fase de revisión y prueba del software, con el 31% de los equipos usando activamente algoritmos de IA y ML para la revisión del código. — más del doble del número del año pasado. La encuesta también encuentra que el 37 % de los equipos usan AI/ML en las pruebas de software (frente al 25 %) y otro 20 % planea introducirlo este año.

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un adicional encuesta de Techstrong Research y Tricentis confirma esta tendencia. La encuesta de 2,600 profesionales y líderes de DevOps encontró que el 90 % está a favor de inyectar más IA en la fase de prueba de los flujos de DevOps, y lo ven como una forma de resolver la escasez de habilidades que también enfrentan. (Tricentis es un proveedor de pruebas de software, con un interés obvio en los resultados. Pero los datos son significativos ya que reflejan una creciente shift hacia enfoques DevOps más autónomos).

Incluso hay una paradoja que surgió del estudio de Techstrong y Tricentis: las empresas necesitan habilidades especializadas para aliviar la necesidad de habilidades especializadas. Al menos el 47% de los encuestados afirma que un beneficio importante de DevOps infundido con IA es reducir la brecha de habilidades y "facilitar que los empleados realicen tareas más complicadas". 

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Al mismo tiempo, los gerentes citaron la falta de las habilidades necesarias para desarrollar y ejecutar pruebas de software impulsadas por IA como una de las principales barreras para DevOps infundido por IA, con un 44 %. Este es un círculo vicioso que, con suerte, se remediará a medida que más profesionales participen en programas educativos y de capacitación centrados en la IA y el aprendizaje automático.  

Una vez que la IA comience a implementarse en los sitios de TI, ayudará a hacer mella en los flujos de trabajo de DevOps intensivos en procesos. Casi dos tercios de los gerentes en la encuesta (65 %) dicen que las pruebas de software funcional se adaptan bien y se beneficiarían enormemente de DevOps aumentadas por IA. “El éxito de DevOps requiere la automatización de pruebas a escala, lo que genera cantidades masivas de datos de prueba complejos y requiere cambios frecuentes en los casos de prueba”, señalan los autores de la encuesta. “Esto se alinea perfectamente con las capacidades de la IA para identificar patrones en grandes conjuntos de datos y ofrecer información que se puede usar para mejorar y acelerar el proceso de prueba”.

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Además de reducir potencialmente los requisitos de habilidades, la encuesta también identificó los siguientes beneficios de infundir más IA en DevOps:

• Mejorar la experiencia del cliente: 48%
• Reducir costos: 45%
• Aumentar la eficiencia de los equipos de desarrolladores: 43%
• Aumentar la calidad del código: 35%
• Diagnosticar problemas: 25%
• Aumentar la velocidad de los lanzamientos: 22%
• Codificar conocimientos: 22%
• Prevenir defectos: 19% 

Los primeros usuarios de DevOps aumentados por IA tienden a ser de organizaciones más grandes. Esto no es sorprendente, ya que las preocupaciones más grandes tendrían equipos DevOps más desarrollados y un mayor acceso a soluciones avanzadas como la IA. 

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“En términos de DevOps, estas empresas maduras se caracterizan por el progreso que han logrado en la optimización de sus capacidades de desarrollo de software durante los últimos cinco a siete años y sus procesos y procesos maduros y refinados”, señalan los autores de Techstrong y Tricentis. “Estas organizaciones de DevOps son nativas de la nube y utilizan canalizaciones de flujo de trabajo, cadenas de herramientas, automatización y tecnologías de nube de DevOps”.

A la larga, infundir IA para ayudar con aspectos vitales de DevOps es una idea inteligente. El proceso DevOps, a pesar de toda su colaboración y automatización, se está volviendo cada vez más agotador, ya que se espera que el software salga volando por la puerta a un ritmo acelerado. Deje que las máquinas manejen muchos de los aspectos onerosos, como las pruebas y el monitoreo.