Hype Cycle para Agile e DevOps: guia para orientar os investimentos em tecnologia

Embora o fascínio com a inteligência artificial esteja perdendo parte de seu encanto, essa tecnologia ainda se destaca no Hype Cycle para Agile e DevOps. A engenharia de software aumentada por IA e os assistentes de código de IA continuam sendo muito elogiados.

Testes aumentados por IA também estão despontando, apesar das expectativas mais realistas. Além disso, a IA marca presença nas plataformas DevOps. (A IA para plataformas de operações de TI não consta mais neste Hype Cycle, pois se tornou obsoleta antes de atingir a maturidade.)

Os engenheiros de software devem advertir as partes interessadas de que, enquanto continuar sendo uma tecnologia especulativa, a IA nas abordagens Agile e DevOps será arriscada. O exagero nas afirmações e expectativas dificulta avaliar os verdadeiros benefícios. Além disso, as abordagens Agile e DevOps ainda precisam estabelecer práticas recomendadas para IA.

Em virtude da escassez e do custo elevado de talentos de engenharia de software, as atenções estão voltadas para a produtividade dos desenvolvedores. Embora a IA tenha sido essencial para esta conversa, inovações como engenharia de plataforma, que aprimoram a experiência dos desenvolvedores, também são fundamentais.

A ênfase das métricas com base em valor nesse Hype Cycle reitera a posição do Gartner sobre a importância do valor na produtividade. A Pesquisa e Avaliação de DevOps (DORA) está atraindo cada vez mais atenção, enquanto métricas de sucesso orientadas pela metodologia enxuta continua sendo o foco dos profissionais de DevOps.

O apelo das inovações é muito atraente. Mas, considerando a disparidade da adoção e da maturidade das abordagens Agile e DevOps nas organizações, os líderes de engenharia de software precisam incentivar suas equipes menos avançadas na mesma medida que as equipes de ponta.

Ainda que as equipes enfrentem desafios parecidos, elas estão fadadas a encará-los de maneiras diferentes e em momentos diferentes. É importante adaptar as inovações para atender a cada equipe e situação específica.

Também é recomendado considerar inovações como segurança da cadeia de suprimento, que são menos chamativas. A finalidade dessa inovação era garantir a segurança dos componentes terceirizados das soluções de software. Contudo, outros riscos estão começando a surgir, inclusive relacionados à propriedade intelectual.

Essa questão será fundamental, uma vez que as organizações dependem de ferramentas de inteligência artificial generativa para adquirir softwares, muitas vezes de origem desconhecida.

Nos próximos dois a cinco anos, os líderes de engenharia de software poderão aproveitar diversas inovações transformadoras: 

• A capacidade de observação age como o sistema nervoso central de uma empresa digital. As plataformas e ferramentas com capacidade de observação revelam dados que decodificam o comportamento do sistema e detectam anomalias;

• A engenharia de plataforma abrange a concepção e a operação de plataformas de autoatendimento que ajudam as equipes de desenvolver e entregar softwares. Além disso, reduz o ônus da construção e da manutenção da infraestrutura para que os desenvolvedores dediquem mais tempo ao valor dos clientes e à aprendizagem;

• A engenharia de confiabilidade de sites é uma compilação de sistemas e princípios de engenharia de software utilizados para projetar e operacionalizar sistemas expansíveis e resilientes. Os engenheiros de confiabilidade de sites trabalham com as equipes de plataforma para otimizar continuamente os sistemas que atendem a objetivos definidos de nível de serviço; 

• A segurança da cadeia de suprimento de software é um conjunto de processos e ferramentas para selecionar, criar e consumir softwares de forma a minimizar ataques contra eles próprios ou seu uso como vetor. Cada vez mais, a propriedade intelectual é criada e armazenada nos softwares, assim, é essencial proteger a cadeia de suprimento de software.