GitLab se alia ao Google para trazer IA para DevOps

// Por: Mike Vizard em 3 de maio de 2023 Deixe um comentário

O GitLab ampliou sua aliança com o Google como parte de um esforço para trazer recursos de inteligência artificial (IA) mais generativos para fluxos de trabalho DevOps.

O conjunto GitLab de aplicativos de software como serviço (SaaS) já reside na plataforma de nuvem do Google para fornecer ao GitLab a base de dados necessária para treinar esses modelos de IA. Ao longo dos últimos dois meses, o GitLab já adicionou vários recursos que dependem de vários tipos de tecnologias de IA.

Por exemplo, agora existe um recurso experimental Explique esta vulnerabilidade que fornece um resumo em linguagem natural de um problema de uma maneira que os desenvolvedores e as equipes de segurança cibernética possam compreender facilmente.

Taylor McCaslin, gerente de grupo de produtos para ciência de dados e aprendizado de máquina/IA do GitLab, disse que daqui para frente, a maior parte do foco da IA ​​será alavancar os recursos de IA generativa. Esses recursos serão ativados pelo Google usando um modelo de linguagem grande (LLM) que o GitLab desenvolveu para fluxos de trabalho DevOps. Essa abordagem permite que o GitLab apresente recomendações mais precisas com base em dados validados em comparação com o LLM de uso geral usado para criar o serviço ChatGPT.

Além disso, o GitLab pode atualizar continuamente os modelos de IA executados no serviço de nuvem Google Vertex AI usando os dados de seu ambiente de aplicativo SaaS, que é continuamente monitorado e atualizado, observou McCaslin.

Não está claro qual impacto a IA pode ter nos fluxos de trabalho do DevOps, mas o GitLab está prevendo uma melhoria de 10 vezes. Isso será feito, por exemplo, ao revelar código que pode ser usado para corrigir uma vulnerabilidade. Hoje, muitas vulnerabilidades não são abordadas simplesmente porque os desenvolvedores não têm tempo suficiente para escrever um patch.

Uma pesquisa recente do GitLab, no entanto, sugeriu que os desenvolvedores já estão adotando a IA para melhorar a produtividade, com 62% dos desenvolvedores usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina para verificar o código. Mais de um terço (36%) também conta com algoritmos de IA e aprendizado de máquina para revisar o código.

Neste momento, a única coisa certa é que a IA e outras tecnologias associadas tornarão os desenvolvedores mais produtivos. Não é tão aparente o impacto que o aumento da quantidade de código movendo simultaneamente pelos pipelines de DevOps terá sobre os engenheiros de software que gerenciam esses processos. A expectativa é que tipos semelhantes de avanços de IA também permitam que mais código flua por meio desses pipelines sem, esperançosamente, exacerbar ainda mais os gargalos existentes que possam existir.

Enquanto isso, está claro que o gênio da IA ​​está fora da garrafa. Em breve haverá mais LLMs para todos os tipos de tarefas. As equipes de DevOps devem começar a planejar hoje com base na suposição de que muitas tarefas manuais que conspiram para tornar a engenharia de software tediosa desaparecerão. Dessa forma, as funções de uma equipe de DevOps vão mudar e evoluir. A suposição que essas equipes de DevOps devem fazer é que essas mudanças serão para melhor. Afinal, a razão pela qual as organizações adotaram o DevOps em primeiro lugar foi automatizar impiedosamente os processos de TI – a IA é simplesmente a mais recente iteração desse compromisso.

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