Con la normalizzazione dell’intelligenza artificiale emergono 4 trend DevSecOps

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo del software sta raggiungendo un momento cruciale, che costringerà le organizzazioni e i loro leader a farlo DevSecOps essere più proattivi nel promuovere l’uso efficace e responsabile dell’IA.

Allo stesso tempo, gli sviluppatori e la più ampia comunità DevSecOps devono prepararsi ad affrontare almeno quattro tendenze globali nell’intelligenza artificiale: il maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale nei test del codice, le continue minacce alla proprietà intellettuale e alla privacy, un aumento dei pregiudizi dell’intelligenza artificiale e, nonostante tutto ciò, sfide, maggiore dipendenza dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Allinearsi con successo a queste tendenze consentirà alle organizzazioni e ai team DevSecOps di raggiungere il successo. Ignorarli potrebbe rallentare l’innovazione o, peggio, far deragliare la strategia aziendale.

Dal lusso allo standard: le organizzazioni adotteranno l’intelligenza artificiale a tutti i livelli

L’integrazione dell’intelligenza artificiale diventerà uno standard, non un lusso, in tutti i settori di prodotti e servizi, sfruttando l’effetto leva DevSecOps per creare funzionalità AI insieme al software che la utilizzerà. Sfruttare l’intelligenza artificiale per promuovere l’innovazione e offrire maggiore valore al cliente sarà essenziale per rimanere competitivi nel mercato guidato da questa tecnologia.

Sulla base delle mie conversazioni con i clienti GitLab e del monitoraggio delle tendenze del settore, con le organizzazioni che spingono i confini dell’efficienza attraverso l’adozione dell’intelligenza artificiale, più di due terzi delle aziende incorporeranno funzionalità di intelligenza artificiale nelle loro offerte entro la fine del 2024. Le organizzazioni si stanno evolvendo dalla sperimentazione dell’intelligenza artificiale concentrarsi sull’intelligenza artificiale.

Sfruttare l’intelligenza artificiale per promuovere l’innovazione e offrire maggiore valore al cliente sarà fondamentale per rimanere competitivi nel mercato basato sull’intelligenza artificiale.

Per prepararsi, le organizzazioni dovrebbero investire nella revisione della governance dello sviluppo del software e enfatizzare l’apprendimento e l’adattamento continui nelle tecnologie di intelligenza artificiale. Ciò richiederà un cambiamento culturale e strategico. Richiede un ripensamento dei processi aziendali, dello sviluppo del prodotto e delle strategie di coinvolgimento del cliente. E richiede formazione, di cui i team DevSecOps affermano di volere e di aver bisogno. Nell'ultimo Rapporto globale DevSecOps L’81% degli intervistati ha affermato che vorrebbe una maggiore formazione su come utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace.

Man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre più sofisticata e parte integrante delle operazioni aziendali, le aziende dovranno affrontare le implicazioni etiche e gli impatti sociali delle loro soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, garantendo che contribuiscano positivamente ai propri clienti e alle comunità.

L’intelligenza artificiale dominerà i flussi di lavoro di test del codice

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale in DevSecOps sta già trasformando i test del codice e si prevede che la tendenza accelererà. La ricerca di GitLab ha rilevato che solo il 41% dei team DevSecOps utilizza attualmente l’intelligenza artificiale per la generazione di test automatizzati come parte dello sviluppo di software, ma si prevede che tale numero raggiungerà l’80% entro la fine del 2024 e si avvicinerà al 100% entro due anni.

Man mano che le organizzazioni integrano gli strumenti di intelligenza artificiale nei propri flussi di lavoro, devono affrontare la sfida di allineare i processi attuali con i vantaggi di efficienza e scalabilità che l’intelligenza artificiale può fornire. Questo cambiamento promette un aumento radicale della produttività e della precisione, ma richiede anche adeguamenti significativi alle funzioni e alle pratiche di test tradizionali. L'adattamento ai flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale richiede la formazione dei team DevSecOps sul monitoraggio dell'intelligenza artificiale e sulla messa a punto dei sistemi di intelligenza artificiale per facilitarne l'integrazione nei test del codice per migliorare la qualità e l'affidabilità complessive dei prodotti software.

Inoltre, questa tendenza ridefinirà il ruolo dei professionisti del controllo qualità, richiedendo loro di evolvere le proprie competenze per monitorare e migliorare i sistemi di test basati sull’intelligenza artificiale. È impossibile sopravvalutare l’importanza della supervisione umana, poiché i sistemi di intelligenza artificiale richiederanno un monitoraggio e una guida continui per essere altamente efficaci.

La minaccia dell’intelligenza artificiale alla proprietà intellettuale e alla privacy nella sicurezza del software subirà un’accelerazione

La crescente adozione della creazione di codice basata sull’intelligenza artificiale aumenta il rischio di vulnerabilità introdotte dall’intelligenza artificiale e il rischio di diffuse fughe di proprietà intellettuale e violazioni della privacy dei dati che influiscono sulla sicurezza del software, sulla riservatezza aziendale e sulla protezione dei dati dei clienti.

Per mitigare tali rischi, le aziende devono dare priorità a una forte protezione della proprietà intellettuale e della privacy nelle loro strategie di adozione dell’intelligenza artificiale e garantire che l’intelligenza artificiale venga implementata con piena trasparenza su come viene utilizzata. L’attuazione di rigorose politiche di governance dei dati e l’impiego di sistemi di rilevamento avanzati saranno fondamentali per identificare e affrontare i rischi legati all’intelligenza artificiale. Promuovere una maggiore consapevolezza su questi temi attraverso la formazione dei dipendenti e promuovere una cultura di gestione proattiva del rischio è fondamentale per salvaguardare la proprietà intellettuale e la riservatezza dei dati.

Le sfide alla sicurezza dell’intelligenza artificiale sottolineano anche la costante necessità di implementare le pratiche DevSecOps durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo del software, dove la sicurezza e la privacy non sono ripensamenti ma parti integranti del processo di sviluppo fin dall’inizio. In breve, le aziende devono mantenere la sicurezza in prima linea quando adottano l’intelligenza artificiale per garantire che le innovazioni che sfruttano l’intelligenza artificiale non vadano a scapito della sicurezza e della privacy.

Prepararsi a un aumento dei bias dell’IA anche nel lungo periodo

Sebbene il 2023 sia stato l’anno della svolta per l’intelligenza artificiale, la sua crescita ha evidenziato pregiudizi negli algoritmi. Gli strumenti di intelligenza artificiale che si basano sui dati di Internet per la formazione ereditano l’intera gamma di pregiudizi espressi nei contenuti online. Questo sviluppo pone una doppia sfida: esacerbare i pregiudizi esistenti e l’emergere di nuovi che incidono sull’equità e l’imparzialità dell’IA in DevSecOps.

Per contrastare i pregiudizi diffusi, gli sviluppatori dovrebbero concentrarsi sulla diversificazione dei set di dati di addestramento, incorporando parametri di equità e implementando strumenti di rilevamento dei pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale, oltre a esplorare Modelli di intelligenza artificiale progettati per casi d'uso specifici. Una strada promettente da esplorare è quella di utilizzare il feedback dell’IA per valutare i modelli di intelligenza artificiale sulla base di un chiaro insieme di principi, o una “costituzione”, che stabilisca linee guida precise su ciò che l’IA farà e non farà. Stabilire linee guida etiche e interventi di formazione è fondamentale per garantire risultati imparziali dell’IA.

Le organizzazioni devono stabilire solidi quadri di governance dei dati per garantire la qualità e l’affidabilità dei dati nei loro sistemi di intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale sono validi tanto quanto i dati che elaborano, e dati errati possono portare a risultati imprecisi e decisioni inadeguate.

Gli sviluppatori e la più ampia comunità tecnologica dovrebbero richiedere e facilitare lo sviluppo di un’intelligenza artificiale imparziale attraverso l’intelligenza artificiale costituzionale o l’apprendimento per rinforzo con feedback umano volto a ridurre i pregiudizi. Ciò richiede uno sforzo concertato tra i fornitori e gli utenti dell’IA per garantire uno sviluppo responsabile dell’IA che dia priorità all’equità e alla trasparenza.

Prepararsi alla rivoluzione dell'IA in DevSecOps

Mentre le organizzazioni accelerano il loro passaggio verso modelli di business incentrati sull’intelligenza artificiale, non si tratta solo di rimanere competitive, ma anche di sopravvivere. I leader aziendali e i team DevSecOps dovranno affrontare le sfide previste che vengono amplificate dall’uso dell’intelligenza artificiale, siano esse minacce alla privacy, fiducia in ciò che l’intelligenza artificiale produce o problemi di resistenza culturale.

Insieme, questi sviluppi rappresentano una nuova era nello sviluppo e nella sicurezza del software. Per affrontare questi cambiamenti è necessario un approccio globale che comprenda lo sviluppo etico e l’uso dell’intelligenza artificiale, misure vigili di sicurezza e governance e l’impegno a preservare la privacy. Le azioni che le organizzazioni e i team DevSecOps intraprendono ora stabiliranno il percorso per il futuro a lungo termine dell’intelligenza artificiale in DevSecOps, garantendone l’implementazione etica, sicura e vantaggiosa.