Com a normalização da IA, surgem 4 tendências de DevSecOps

O papel da IA ​​no desenvolvimento de software está a atingir um momento crucial, que forçará as organizações e os seus líderes a DevSecOps ser mais proativo na promoção do uso eficaz e responsável da IA.

Ao mesmo tempo, os desenvolvedores e a comunidade DevSecOps mais ampla devem se preparar para abordar pelo menos quatro tendências globais em IA: o aumento do uso de IA em testes de código, ameaças contínuas à propriedade intelectual e à privacidade, um aumento no viés da IA ​​e, apesar de todas essas desafios, maior dependência de tecnologias de IA. O alinhamento bem-sucedido com essas tendências posicionará as organizações e as equipes de DevSecOps para o sucesso. Ignorá-los poderia retardar a inovação ou, pior, inviabilizar a estratégia empresarial.

Do luxo ao padrão: as organizações adotarão a IA em todos os níveis

A integração da IA ​​se tornará um padrão, e não um luxo, em todos os setores de produtos e serviços, aproveitando DevSecOps para criar funcionalidade de IA junto com o software que irá utilizá-la. Aproveitar a IA para impulsionar a inovação e oferecer maior valor ao cliente será essencial para permanecer competitivo no mercado impulsionado por esta tecnologia.

Com base em minhas conversas com clientes do GitLab e no acompanhamento das tendências do setor, com as organizações ampliando os limites da eficiência por meio da adoção de IA, mais de dois terços das empresas incorporarão recursos de IA em suas ofertas até o final de 2024. As organizações estão evoluindo a partir de experiências com IA para focar na IA.

Aproveitar a IA para impulsionar a inovação e oferecer maior valor ao cliente será fundamental para permanecer competitivo no mercado impulsionado pela IA.

Para se prepararem, as organizações devem investir na revisão da governação do desenvolvimento de software e enfatizar a aprendizagem e a adaptação contínuas nas tecnologias de IA. Isto exigirá uma mudança cultural e estratégica. Requer repensar os processos de negócios, o desenvolvimento de produtos e as estratégias de envolvimento do cliente. E requer treinamento, que as equipes de DevSecOps dizem querer e precisar. No ultimo Relatório Global DevSecOps 81% dos entrevistados disseram que gostariam de mais treinamento sobre como usar a IA de forma eficaz.

À medida que a IA se torna mais sofisticada e integrante das operações empresariais, as empresas terão de abordar as implicações éticas e os impactos sociais das suas soluções baseadas na IA, garantindo que contribuem positivamente para os seus clientes e comunidades.

A IA dominará os fluxos de trabalho de teste de código

A evolução da IA ​​em DevSecOps já está transformando os testes de código e espera-se que a tendência 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 dois anos.

À medida que as organizações integram ferramentas de IA nos seus fluxos de trabalho, enfrentam o desafio de alinhar os seus processos atuais com os benefícios de eficiência e escalabilidade que a IA pode proporcionar. Esta mudança promete um aumento radical na produtividade e na precisão, mas também requer ajustes significativos nas funções e práticas de testes tradicionais. A adaptação a fluxos de trabalho orientados por IA requer o treinamento de equipes de DevSecOps em monitoramento de IA e ajuste fino de sistemas de IA para facilitar sua integração em testes de código para melhorar a qualidade geral e a confiabilidade dos produtos de software.

Além disso, esta tendência irá redefinir o papel dos profissionais de QA, exigindo-lhes que evoluam as suas competências para monitorizar e melhorar os sistemas de testes baseados em IA. É impossível exagerar a importância da supervisão humana, uma vez que os sistemas de IA exigirão monitorização e orientação contínuas para serem altamente eficazes.

A ameaça da IA ​​à propriedade intelectual e à privacidade na segurança de software irá acelerar

A crescente adoção da criação de código baseada em IA aumenta o risco de vulnerabilidades introduzidas por IA e o potencial de vazamentos generalizados de propriedade intelectual e violações de privacidade de dados que afetam a segurança do software, a confidencialidade corporativa e a proteção dos dados dos clientes.

Para mitigar esses riscos, as empresas devem dar prioridade a fortes proteções de propriedade intelectual e privacidade nas suas estratégias de adoção de IA e garantir que a IA é implementada com total transparência sobre a forma como é utilizada. A implementação de políticas rigorosas de governação de dados e a utilização de sistemas de deteção avançados serão cruciais para identificar e abordar os riscos relacionados com a IA. Promover uma maior sensibilização para estas questões através da formação dos funcionários e fomentar uma cultura proativa de gestão de riscos é vital para salvaguardar a propriedade intelectual e a privacidade dos dados.

Os desafios de segurança da IA ​​também sublinham a necessidade constante de implementar práticas DevSecOps ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de software, onde a segurança e a privacidade não são reflexões posteriores, mas sim partes integrantes do processo de desenvolvimento desde o início. Em suma, as empresas devem manter a segurança na vanguarda ao adotarem a IA para garantir que as inovações que aproveitam a IA não surgem à custa da segurança e da privacidade.

Prepare-se para um aumento no viés da IA ​​mesmo durante um período de tempo

Embora 2023 tenha sido o ano do avanço para a IA, a sua ascensão destacou o preconceito nos algoritmos. As ferramentas de IA que dependem de dados da Internet para formação herdam toda a gama de preconceitos expressos no conteúdo online. Este desenvolvimento representa um duplo desafio: exacerbar os preconceitos existentes e o surgimento de novos que impactam a justiça e a imparcialidade da IA ​​em DevSecOps.

Para neutralizar o preconceito generalizado, os desenvolvedores devem se concentrar na diversificação de seus conjuntos de dados de treinamento, incorporando métricas de justiça e implementando ferramentas de detecção de preconceito em modelos de IA, bem como explorando Modelos de IA projetados para casos de uso específicos. Um caminho promissor a explorar é usar o feedback da IA ​​para avaliar modelos de IA com base num conjunto claro de princípios, ou numa “constituição”, que estabeleça diretrizes firmes sobre o que a IA fará ou não. O estabelecimento de diretrizes éticas e intervenções de formação é crucial para garantir resultados imparciais de IA.

As organizações devem estabelecer estruturas robustas de governação de dados para garantir a qualidade e fiabilidade dos dados nos seus sistemas de IA. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados que processam, e dados ruins podem levar a resultados imprecisos e decisões erradas.

Os desenvolvedores e a comunidade tecnológica em geral devem exigir e facilitar o desenvolvimento de IA imparcial através de IA constitucional ou de aprendizagem por reforço com feedback humano destinado a reduzir preconceitos. Isto requer um esforço concertado entre fornecedores e utilizadores de IA para garantir um desenvolvimento responsável de IA que dê prioridade à justiça e à transparência.

Preparando-se para a revolução da IA ​​em DevSecOps

À medida que as organizações aceleram a sua mudança para modelos de negócio centrados na IA, não se trata apenas de permanecerem competitivas, mas de sobreviver. Os líderes empresariais e as equipas de DevSecOps terão de enfrentar os desafios previstos que são amplificados pela utilização da IA, sejam eles ameaças à privacidade, confiança no que a IA produz ou questões de resistência cultural.

Juntos, esses desenvolvimentos representam uma nova era no desenvolvimento e segurança de software. A navegação nestas mudanças requer uma abordagem abrangente que englobe o desenvolvimento ético e a utilização da IA, medidas vigilantes de segurança e governação e um compromisso com a preservação da privacidade. As ações que as organizações e equipes de DevSecOps tomarem agora definirão o rumo para o futuro de longo prazo da IA ​​em DevSecOps, garantindo sua implementação ética, segura e benéfica.