Con la normalización de la IA, afloran 4 tendencias de DevSecOps

El papel de la IA en el desarrollo de software llega a un momento crucial, uno que obligará a las organizaciones y a sus líderes de DevSecOps a ser más proactivos en la promoción de una utilización eficaz y responsable de la IA.

Al mismo tiempo, los desarrolladores y la comunidad DevSecOps en general deben prepararse para abordar al menos cuatro tendencias globales en IA: el mayor uso de la IA en las pruebas de código, las amenazas constantes a la propiedad intelectual y la privacidad, un aumento del sesgo de la IA y, a pesar de todos estos desafíos, una mayor dependencia de las tecnologías de IA. Alinearse con éxito con estas tendencias posicionará a las organizaciones y a los equipos de DevSecOps para el éxito. Ignorarlos podría ralentizar la innovación o, peor aún, descarrilar la estrategia empresarial.

Del lujo al estándar: las organizaciones adoptarán la IA en todos los ámbitos

La integración de la IA se convertirá en un estándar, no en un lujo, en todas las industrias de productos y servicios, aprovechando DevSecOps para crear funcionalidad de IA junto con el software que la usará. Aprovechar en la IA para impulsar la innovación y ofrecer un mayor valor al cliente será fundamental para seguir siendo competitivo en el mercado impulsado por esta tecnología.

Según mis conversaciones con clientes de GitLab y el seguimiento de las tendencias de la industria, con organizaciones superando los límites de la eficiencia mediante la adopción de IA, más de dos tercios de las empresas incorporarán capacidades de IA en sus ofertas para fines de 2024. Las organizaciones están evolucionando de experimentar con IA a centrándose en la IA.

Aprovechar la IA para impulsar la innovación y ofrecer un mayor valor al cliente será fundamental para seguir siendo competitivo en el mercado impulsado por la IA.

Para prepararse, las organizaciones deben invertir en revisar el gobierno del desarrollo de software y enfatizar el aprendizaje y la adaptación continuos en las tecnologías de IA. Esto requerirá un cambio cultural y estratégico. Exige repensar los procesos comerciales, el desarrollo de productos y las estrategias de participación del cliente. Y requiere capacitación, que los equipos de DevSecOps dicen que quieren y necesitan. En el último Informe global de DevSecOps el 81% de los encuestados dijeron que les gustaría recibir más formación sobre cómo utilizar la IA de forma eficaz.

A medida que la IA se vuelve más sofisticada e integral para las operaciones comerciales, las empresas deberán afrontar las implicaciones éticas y los impactos sociales de sus soluciones impulsadas por la IA, asegurándose de que contribuyan positivamente a sus clientes y comunidades.

La IA dominará los flujos de trabajo de pruebas de código

La evolución de la IA en DevSecOps ya está transformando las pruebas de código y se espera que la tendencia se acelere. La investigación de GitLab encontró que solo el 41% de los equipos de DevSecOps utilizan actualmente IA para la generación de pruebas automatizadas como parte del desarrollo de software, pero se espera que esa cifra alcance el 80% para fines de 2024 y se acerque al 100% dentro de dos años.

A medida que las organizaciones integran herramientas de IA en sus flujos de trabajo, se enfrentan al desafío de alinear sus procesos actuales con los beneficios en eficiencia y escalabilidad que la IA puede proporcionar. Este cambio promete un aumento radical en la productividad y la precisión, pero también exige ajustes significativos a las funciones y prácticas de prueba tradicionales. La adaptación a flujos de trabajo impulsados por IA requiere capacitar a los equipos de DevSecOps en supervisión de IA y ajustar los sistemas de IA para facilitar su integración en las pruebas de código para mejorar la calidad y confiabilidad generales de los productos de software.

Además, esta tendencia redefinirá el papel de los profesionales de control de calidad, exigiéndoles que evolucionen sus habilidades para supervisar y mejorar los sistemas de pruebas basados en IA. Es imposible exagerar la importancia de la supervisión humana, ya que los sistemas de IA requerirán monitoreo y orientación continuos para ser altamente efectivos.

La amenaza de la IA a la propiedad intelectual y la privacidad en la seguridad del software se acelerará

La creciente adopción de la creación de código impulsada por la IA aumenta el riesgo de vulnerabilidades introducidas por la IA y la posibilidad de fugas generalizadas de propiedad intelectual y violaciones de la privacidad de los datos que afecten la seguridad del software, la confidencialidad corporativa y la protección de los datos de los clientes.

Para mitigar esos riesgos, las empresas deben priorizar protecciones sólidas de propiedad intelectual y privacidad en sus estrategias de adopción de IA y garantizar que la IA se implemente con total transparencia sobre cómo se utiliza. La implementación de políticas estrictas de gobierno de datos y el empleo de sistemas de detección avanzados serán cruciales para identificar y abordar los riesgos relacionados con la IA. Fomentar una mayor conciencia sobre estos problemas a través de la capacitación de los empleados y fomentar una cultura proactiva de gestión de riesgos es vital para salvaguardar la propiedad intelectual y la privacidad de los datos.

Los desafíos de seguridad de la IA también subrayan la necesidad constante de implementar prácticas de DevSecOps a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software, donde la seguridad y la privacidad no son ideas tardías sino partes integrales del proceso de desarrollo desde el principio. En resumen, las empresas deben mantener la seguridad en primer plano al adoptar la IA para garantizar que las innovaciones que aprovechan la IA no se produzcan a costa de la seguridad y la privacidad.

Prepararse para un aumento en el sesgo de la IA aún durante un periodo de tiempo

Si bien 2023 fue el año decisivo de la IA, su ascenso puso de relieve el sesgo en los algoritmos. Las herramientas de inteligencia artificial que dependen de datos de Internet para la capacitación heredan toda la gama de sesgos expresados en el contenido online. Este desarrollo plantea un doble desafío: exacerbar los sesgos existentes y la aparición de otros nuevos que impactan la justicia e imparcialidad de la IA en DevSecOps.

Para contrarrestar el sesgo generalizado, los desarrolladores deben centrarse en diversificar sus conjuntos de datos de entrenamiento, incorporar métricas de equidad e implementar herramientas de detección de sesgos en modelos de IA, así como explorar modelos de IA diseñados para casos de uso específicos. Una vía prometedora a explorar es utilizar la retroalimentación de la IA para evaluar modelos de IA basados en un conjunto claro de principios, o una “constitución”, que establezca pautas firmes sobre lo que la IA hará y no hará. Establecer directrices éticas e intervenciones de capacitación es crucial para garantizar resultados de IA imparciales.

Las organizaciones deben establecer marcos sólidos de gobierno de datos para garantizar la calidad y confiabilidad de los datos en sus sistemas de IA. Los sistemas de IA son tan buenos como los datos que procesan, y los datos incorrectos pueden generar resultados inexactos y malas decisiones.

Los desarrolladores y la comunidad tecnológica en general deberían exigir y facilitar el desarrollo de una IA imparcial a través de una IA constitucional o un aprendizaje reforzado con retroalimentación humana destinado a reducir los sesgos. Esto requiere un esfuerzo concertado entre los proveedores y usuarios de IA para garantizar un desarrollo responsable de la IA que dé prioridad a la equidad y la transparencia.

Preparándose para la revolución de la IA en DevSecOps

A medida que las organizaciones aceleran su cambio hacia modelos de negocio centrados en la IA, no se trata sólo de seguir siendo competitivas, sino también de sobrevivir. Los líderes empresariales y los equipos de DevSecOps deberán enfrentar los desafíos anticipados que se amplifican con el uso de la IA, ya sean amenazas a la privacidad, confianza en lo que produce la IA o problemas de resistencia cultural.

En conjunto, estos desarrollos representan una nueva era en el desarrollo y la seguridad de software. Navegar por estos cambios requiere un enfoque integral que abarque el desarrollo y uso ético de la IA, medidas de seguridad y gobernanza vigilantes y el compromiso de preservar la privacidad. Las acciones que las organizaciones y los equipos de DevSecOps tomen ahora marcarán el rumbo para el futuro a largo plazo de la IA en DevSecOps, garantizando su implementación ética, segura y beneficiosa.