Mit der Normalisierung der KI entstehen 4 DevSecOps-Trends

Die Rolle der KI in der Softwareentwicklung erreicht einen entscheidenden Moment, der Unternehmen und ihre Führungskräfte dazu zwingen wird DevSecOps den wirksamen und verantwortungsvollen Einsatz von KI proaktiver zu fördern.

Gleichzeitig müssen sich Entwickler und die breitere DevSecOps-Community darauf vorbereiten, mindestens vier globale Trends in der KI anzugehen: der zunehmende Einsatz von KI beim Testen von Code, anhaltende Bedrohungen des geistigen Eigentums und der Privatsphäre, eine Zunahme der KI-Voreingenommenheit und trotz alledem Herausforderungen, zunehmende Abhängigkeit von KI-Technologien. Die erfolgreiche Ausrichtung auf diese Trends wird Unternehmen und DevSecOps-Teams auf Erfolgskurs bringen. Sie zu ignorieren könnte die Innovation verlangsamen oder, schlimmer noch, die Geschäftsstrategie zum Scheitern bringen.

Von Luxus bis Standard: Unternehmen werden KI in allen Bereichen einführen

Die KI-Integration wird in allen Produkt- und Dienstleistungsbranchen zum Standard und nicht zum Luxus werden und von Nutzen sein DevSecOps um KI-Funktionalität zusammen mit der Software zu erstellen, die sie verwenden wird. Die Nutzung von KI, um Innovationen voranzutreiben und einen größeren Kundennutzen zu bieten, wird von entscheidender Bedeutung sein, um auf dem von dieser Technologie angetriebenen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Basierend auf meinen Gesprächen mit GitLab-Kunden und der Verfolgung von Branchentrends, bei denen Unternehmen durch die Einführung von KI die Grenzen der Effizienz verschieben, werden bis Ende 2024 mehr als zwei Drittel der Unternehmen KI-Funktionen in ihre Angebote integrieren. Organisationen entwickeln sich vom Experimentieren mit KI weiter sich auf KI zu konzentrieren.

Der Einsatz von KI zur Förderung von Innovationen und zur Schaffung eines größeren Kundennutzens wird von entscheidender Bedeutung sein, um auf dem KI-gesteuerten Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Zur Vorbereitung sollten Organisationen in die Überprüfung der Governance der Softwareentwicklung investieren und den Schwerpunkt auf kontinuierliches Lernen und Anpassung in KI-Technologien legen. Dies erfordert einen kulturellen und strategischen Wandel. Es erfordert ein Überdenken von Geschäftsprozessen, Produktentwicklungs- und Kundenbindungsstrategien. Und es erfordert Schulungen, die DevSecOps-Teams nach eigenen Angaben wünschen und brauchen. Im letzten Globaler DevSecOps-Bericht 81 % der Befragten gaben an, dass sie sich mehr Schulungen zum effektiven Einsatz von KI wünschen würden.

Da KI immer ausgefeilter und integraler Bestandteil des Geschäftsbetriebs wird, müssen sich Unternehmen mit den ethischen Implikationen und sozialen Auswirkungen ihrer KI-gestützten Lösungen auseinandersetzen und sicherstellen, dass sie einen positiven Beitrag für ihre Kunden und Gemeinschaften leisten.

KI wird die Code-Test-Workflows dominieren

Die Entwicklung der KI in DevSecOps verändert bereits das Testen von Code und es wird erwartet, dass sich dieser Trend beschleunigen wird. Untersuchungen von GitLab ergaben, dass derzeit nur 41 % der DevSecOps-Teams KI für die automatisierte Testgenerierung im Rahmen der Softwareentwicklung verwenden, diese Zahl wird jedoch voraussichtlich bis Ende 80 2024 % erreichen und sich innerhalb von zwei Jahren 100 % nähern.

Wenn Unternehmen KI-Tools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, stehen sie vor der Herausforderung, ihre aktuellen Prozesse an die Effizienz- und Skalierbarkeitsvorteile anzupassen, die KI bieten kann. Diese Änderung verspricht eine radikale Steigerung der Produktivität und Genauigkeit, erfordert aber auch erhebliche Anpassungen traditioneller Testfunktionen und -praktiken. Die Anpassung an KI-gesteuerte Arbeitsabläufe erfordert die Schulung von DevSecOps-Teams in der KI-Überwachung und Feinabstimmung von KI-Systemen, um deren Integration in Codetests zu erleichtern und die Gesamtqualität und Zuverlässigkeit von Softwareprodukten zu verbessern.

Darüber hinaus wird dieser Trend die Rolle von QA-Fachkräften neu definieren und von ihnen verlangen, ihre Fähigkeiten zur Überwachung und Verbesserung KI-basierter Testsysteme weiterzuentwickeln. Die Bedeutung der menschlichen Aufsicht kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden, da KI-Systeme eine kontinuierliche Überwachung und Führung erfordern, um äußerst effektiv zu sein.

Die Bedrohung des geistigen Eigentums und der Privatsphäre durch KI in der Softwaresicherheit wird zunehmen

Die zunehmende Akzeptanz der KI-gesteuerten Codeerstellung erhöht das Risiko von durch KI verursachten Schwachstellen und das Potenzial für weit verbreitete Lecks von geistigem Eigentum und Datenschutzverletzungen, die sich auf die Softwaresicherheit, die Unternehmensvertraulichkeit und den Schutz von Kundendaten auswirken.

Um diese Risiken zu mindern, müssen Unternehmen in ihren KI-Einführungsstrategien einen starken Schutz des geistigen Eigentums und der Privatsphäre priorisieren und sicherstellen, dass die KI mit vollständiger Transparenz über die Art und Weise ihrer Nutzung eingesetzt wird. Die Umsetzung strenger Data-Governance-Richtlinien und der Einsatz fortschrittlicher Erkennungssysteme werden für die Identifizierung und Bewältigung von KI-bezogenen Risiken von entscheidender Bedeutung sein. Die Förderung eines größeren Bewusstseins für diese Probleme durch Mitarbeiterschulungen und die Förderung einer proaktiven Risikomanagementkultur ist für den Schutz des geistigen Eigentums und des Datenschutzes von entscheidender Bedeutung.

Die Herausforderungen der KI-Sicherheit unterstreichen auch die ständige Notwendigkeit, DevSecOps-Praktiken während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus zu implementieren, wobei Sicherheit und Datenschutz keine nachträglichen Überlegungen, sondern von Anfang an integrale Bestandteile des Entwicklungsprozesses sind. Kurz gesagt: Unternehmen müssen bei der Einführung von KI die Sicherheit im Vordergrund halten, um sicherzustellen, dass Innovationen, die KI nutzen, nicht auf Kosten der Sicherheit und des Datenschutzes gehen.

Bereiten Sie sich darauf vor, dass die KI-Voreingenommenheit auch im Laufe der Zeit zunehmen wird

Während 2023 das Jahr des Durchbruchs für KI war, verdeutlichte ihr Anstieg die Voreingenommenheit bei Algorithmen. KI-Tools, die sich für das Training auf Internetdaten stützen, übernehmen die gesamte Bandbreite an Vorurteilen, die in Online-Inhalten zum Ausdruck kommen. Diese Entwicklung stellt eine doppelte Herausforderung dar: die Verschärfung bestehender Vorurteile und das Aufkommen neuer Vorurteile, die sich auf die Fairness und Unparteilichkeit der KI in DevSecOps auswirken.

Um weit verbreiteten Voreingenommenheiten entgegenzuwirken, sollten sich Entwickler auf die Diversifizierung ihrer Trainingsdatensätze, die Einbeziehung von Fairness-Metriken und die Implementierung von Tools zur Erkennung von Voreingenommenheiten in KI-Modelle sowie auf die Erkundung konzentrieren KI-Modelle, die für bestimmte Anwendungsfälle entwickelt wurden. Ein vielversprechender Weg, den es zu erkunden gilt, besteht darin, KI-Feedback zu nutzen, um KI-Modelle auf der Grundlage klarer Prinzipien oder einer „Verfassung“ zu bewerten, die feste Richtlinien dafür festlegt, was KI tun wird und was nicht. Die Festlegung ethischer Richtlinien und Schulungsmaßnahmen ist von entscheidender Bedeutung, um unvoreingenommene KI-Ergebnisse sicherzustellen.

Unternehmen müssen robuste Data-Governance-Frameworks einrichten, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten in ihren KI-Systemen sicherzustellen. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten, und schlechte Daten können zu ungenauen Ergebnissen und schlechten Entscheidungen führen.

Entwickler und die breitere Tech-Community sollten die Entwicklung einer unvoreingenommenen KI durch konstitutionelle KI oder verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback fordern und fördern, um Voreingenommenheit zu reduzieren. Dies erfordert eine konzertierte Anstrengung von KI-Anbietern und -Nutzern, um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung sicherzustellen, bei der Fairness und Transparenz im Vordergrund stehen.

Vorbereitung auf die KI-Revolution in DevSecOps

Während Unternehmen ihre Umstellung auf KI-zentrierte Geschäftsmodelle beschleunigen, geht es nicht nur darum, wettbewerbsfähig zu bleiben, sondern auch ums Überleben. Unternehmensleiter und DevSecOps-Teams müssen sich den erwarteten Herausforderungen stellen, die durch den Einsatz von KI verstärkt werden, sei es eine Bedrohung der Privatsphäre, das Vertrauen in das, was die KI hervorbringt, oder Probleme mit kulturellem Widerstand.

Zusammengenommen stellen diese Entwicklungen eine neue Ära in der Softwareentwicklung und -sicherheit dar. Die Bewältigung dieser Veränderungen erfordert einen umfassenden Ansatz, der die ethische Entwicklung und Nutzung von KI, wachsame Sicherheits- und Governance-Maßnahmen sowie die Verpflichtung zur Wahrung der Privatsphäre umfasst. Die Maßnahmen, die DevSecOps-Organisationen und -Teams jetzt ergreifen, werden die Weichen für die langfristige Zukunft der KI in DevSecOps stellen und ihre ethische, sichere und vorteilhafte Implementierung sicherstellen.