Para aliviar os problemas de habilidades de DevOps, precisamos de mais habilidades de IA, ironicamente

A inteligência artificial está supostamente aumentando a inteligência nas empresas e também está fazendo o mesmo nas lojas de tecnologia da informação. Por exemplo, AIOps (inteligência artificial para operações de TI) aplica IA e aprendizado de máquina ao streaming de dados de processos de TI, analisando o ruído para detectar, destacar e evitar problemas. 

A IA e o aprendizado de máquina também estão encontrando espaço em outra área emergente de TI: ajudar as equipes de DevOps a garantir a viabilidade e a qualidade do software que está se movendo em velocidades cada vez mais rápidas através do sistema e chegando aos usuários. 

Conforme encontrado em uma pesquisa recente do GitHub, as equipes de desenvolvimento e operações estão recorrendo fortemente à IA para facilitar o fluxo de código durante a fase de revisão e teste de software, com 31% das equipes usando ativamente algoritmos de IA e ML para revisão de código – mais que o dobro do número do ano passado. A pesquisa também revela que 37% das equipes usam IA/ML em testes de software (acima dos 25%) e outros 20% planejam introduzi-lo este ano.

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Um adicional vistoria da Techstrong Research e Tricentis confirma esta tendência. A pesquisa com 2,600 profissionais e líderes de DevOps descobriu que 90% são favoráveis ​​à injeção de mais IA na fase de testes dos fluxos de DevOps e veem isso como uma forma de resolver a escassez de habilidades que também enfrentam. (A Tricentis é um fornecedor de testes de software, com uma participação óbvia nos resultados. Mas os dados são significativos, pois refletem uma crescente shift em direção a abordagens DevOps mais autônomas.)

Existe até um paradoxo que emergiu do estudo da Techstrong e Tricentis: as empresas precisam de competências especializadas para aliviar a necessidade de competências especializadas. Pelo menos 47% dos entrevistados afirmam que um dos principais benefícios do DevOps infundido com IA é reduzir a lacuna de competências e “tornar mais fácil para os funcionários a execução de tarefas mais complicadas”. 

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Ao mesmo tempo, a falta de competências necessárias para desenvolver e executar testes de software alimentados por IA foi citada pelos gestores como uma das principais barreiras ao DevOps infundido por IA, com 44%. Este é um ciclo vicioso que esperamos que seja remediado à medida que mais profissionais participem em programas de formação e educação centrados na IA e na aprendizagem automática.  

Assim que a IA começar a ser implementada nos sites de TI, ela ajudará a diminuir os fluxos de trabalho de DevOps com uso intensivo de processos. Quase dois terços dos gerentes pesquisados ​​(65%) afirmam que os testes funcionais de software são adequados e se beneficiariam muito com o DevOps aumentado por IA. “O sucesso do DevOps requer automação de testes em escala, o que gera enormes quantidades de dados de teste complexos e requer alterações frequentes nos casos de teste”, ressaltam os autores da pesquisa. “Isso se alinha perfeitamente com os recursos da IA ​​para identificar padrões em grandes conjuntos de dados e oferecer insights que podem ser usados ​​para melhorar e acelerar o processo de teste.”

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Juntamente com a potencial redução dos requisitos de competências, a pesquisa também identificou os seguintes benefícios de infundir mais IA no DevOps:

• Melhorar a experiência do cliente: 48%
• Reduzir custos: 45%
• Aumente a eficiência das equipes de desenvolvedores: 43%
• Aumente a qualidade do código: 35%
• Diagnosticar problemas: 25%
• Aumentar a velocidade de lançamentos: 22%
• Codificando conhecimento: 22%
• Prevenir defeitos: 19% 

Os primeiros a adotar o DevOps aumentado por IA tendem a ser de organizações maiores. Isto não é surpreendente, uma vez que preocupações maiores teriam equipas de DevOps mais desenvolvidas e maior acesso a soluções avançadas como a IA. 

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“Em termos de DevOps, essas empresas maduras são marcadas pelo progresso que fizeram na simplificação de suas capacidades de desenvolvimento de software nos últimos cinco a sete anos e por seus pipelines e processos maduros e refinados”, apontam os autores da Techstrong e Tricentis. “Essas organizações DevOps são nativas da nuvem e usam pipelines de fluxo de trabalho, cadeias de ferramentas, automação e tecnologias de nuvem DevOps.”

No longo prazo, infundir IA para auxiliar em aspectos vitais do DevOps é uma ideia inteligente. O processo DevOps, apesar de toda a sua colaboração e automação, está cada vez mais exaustivo à medida que se espera que o software saia voando em um ritmo acelerado. Deixe que as máquinas cuidem de muitos aspectos onerosos, como testes e monitoramento.