Per alleviare i problemi relativi alle competenze DevOps, ironicamente abbiamo bisogno di più competenze di intelligenza artificiale

Secondo quanto riferito, l’intelligenza artificiale sta potenziando l’intelligenza all’interno delle imprese e sta facendo lo stesso anche per i negozi di informatica. Ad esempio, AIOps (intelligenza artificiale per le operazioni IT) applica l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico allo streaming di dati dai processi IT, vagliando il rumore per rilevare, evidenziare ed evitare problemi. 

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico stanno trovando spazio anche in un’altra area emergente dell’IT: assistere i team DevOps nel garantire la fattibilità e la qualità del software che si muove a velocità sempre più elevate attraverso il sistema e verso gli utenti. 

Come rilevato in un recente sondaggio condotto su GitHub, i team di sviluppo e operativi si stanno rivolgendo in grande stile all'intelligenza artificiale per agevolare il flusso del codice attraverso la fase di revisione e test del software, con il 31% dei team che utilizza attivamente algoritmi AI e ML per la revisione del codice. - più del doppio del numero dell'anno scorso. Il sondaggio rileva inoltre che il 37% dei team utilizza l’intelligenza artificiale/ML nei test del software (rispetto al 25%) e un ulteriore 20% prevede di introdurla quest’anno.

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Un ulteriore sondaggio da Techstrong Research e Tricentis conferma questa tendenza. L’indagine condotta su 2,600 professionisti e leader DevOps rileva che il 90% è favorevole a introdurre più intelligenza artificiale nella fase di test dei flussi DevOps e lo vede come un modo per risolvere le carenze di competenze che stanno affrontando. (Tricentis è un fornitore di test di software, con un ovvio interesse nei risultati. Ma i dati sono significativi in ​​quanto riflettono una crescente shift verso approcci DevOps più autonomi).

Dallo studio Techstrong e Tricentis è emerso addirittura un paradosso: le imprese hanno bisogno di competenze specializzate per alleviare il bisogno di competenze specializzate. Almeno il 47% degli intervistati afferma che uno dei principali vantaggi di DevOps basato sull’intelligenza artificiale è ridurre il divario di competenze e “rendere più semplice per i dipendenti svolgere compiti più complicati”. 

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Allo stesso tempo, la mancanza delle competenze necessarie per sviluppare ed eseguire test di software basati sull’intelligenza artificiale è stata citata dai manager come uno dei principali ostacoli al DevOps basato sull’intelligenza artificiale, con una percentuale del 44%. Si tratta di un circolo vizioso a cui si spera venga posto rimedio man mano che sempre più professionisti parteciperanno a programmi di formazione ed istruzione incentrati sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico.  

Una volta che l’intelligenza artificiale inizierà a essere implementata nei siti IT, contribuirà a intaccare i flussi di lavoro DevOps ad alta intensità di processo. Quasi due terzi dei manager intervistati (65%) affermano che i test funzionali del software sono adatti e trarrebbero grandi benefici da DevOps potenziati dall’intelligenza artificiale. "Il successo di DevOps richiede l'automazione dei test su larga scala, che genera enormi quantità di dati di test complessi e richiede frequenti modifiche ai casi di test", sottolineano gli autori del sondaggio. “Ciò si allinea perfettamente con le capacità dell’intelligenza artificiale di identificare modelli in set di dati di grandi dimensioni e offrire approfondimenti che possono essere utilizzati per migliorare e accelerare il processo di test”.

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Oltre a ridurre potenzialmente i requisiti di competenze, il sondaggio ha anche identificato i seguenti vantaggi derivanti dall'integrazione di più intelligenza artificiale in DevOps:

• Migliorare l'esperienza del cliente: 48%
• Ridurre i costi: 45%
• Aumenta l'efficienza dei team di sviluppatori: 43%
• Aumenta la qualità del codice: 35%
• Diagnosticare problemi: 25%
• Aumento della velocità dei rilasci: 22%
• Conoscenza della codifica: 22%
• Prevenire i difetti: 19% 

I primi ad adottare DevOps potenziati dall’intelligenza artificiale tendono a provenire da organizzazioni più grandi. Ciò non sorprende, dal momento che le aziende più grandi avrebbero team DevOps più sviluppati e un maggiore accesso a soluzioni avanzate come l’intelligenza artificiale. 

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"In termini di DevOps, queste aziende mature sono contrassegnate dai progressi compiuti nell'ottimizzazione delle proprie capacità di sviluppo software negli ultimi cinque-sette anni e da pipeline e processi maturi e raffinati", sottolineano gli autori di Techstrong e Tricentis. "Queste organizzazioni DevOps sono native del cloud e utilizzano pipeline di flussi di lavoro, toolchain, automazione e tecnologie cloud DevOps."

Nel lungo termine, integrare l’intelligenza artificiale per assistere negli aspetti vitali di DevOps è un’idea intelligente. Il processo DevOps, nonostante tutta la sua collaborazione e automazione, sta diventando sempre più estenuante poiché si prevede che il software verrà distribuito a un ritmo sempre più rapido. Lascia che siano le macchine a gestire molti degli aspetti più onerosi, come i test e il monitoraggio.