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Descubra como líderes podem criar um ambiente que promove a inovação sem ignorar possíveis problemas.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1751464541/da4tvbmwsisqabz8i0mc.png",{"ignoreTitleCharLimit":19,"ignoreDescriptionCharLimit":19},true,{"title":15,"date":21,"description":16,"timeToRead":22,"heroImage":17,"keyTakeaways":23,"articleBody":27},"2024-10-29","7 min de leitura",[24,25,26],"A integração da IA aos processos de desenvolvimento de software pode aumentar a produtividade do desenvolvedor ao simplificar os fluxos de trabalho, permitindo que as equipes se concentrem na inovação em vez de em tarefas tediosas.","Apesar dos benefícios, a integração bem-sucedida de ferramentas de IA em fluxos de trabalho pode ser um desafio devido à falta de conhecimento ou recursos, dificuldades de adaptação do fluxo de trabalho e o receio da perda de emprego.","As estratégias para a implementação bem-sucedida da IA incluem o esclarecimento das metas e objetivos da IA, o estabelecimento de verificadores de integridade e fluxos de trabalho, bem como o foco na transformação dos talentos e da cultura empresarial.","Ao integrar a inteligência artificial (IA) ao processo de programação, os desenvolvedores de software podem dedicar mais tempo a tarefas estratégicas, reduzir a carga cognitiva e agregar mais valor.\n\nAs empresas já investem significativamente na IA. De acordo com o [Relatório Global de DevSecOps de 2024 do GitLab](https://about.gitlab.com/developer-survey/), 78% dos participantes disseram que usam a IA no desenvolvimento de software ou planejam usar nos próximos dois anos, em comparação com 64% em 2023. E as empresas que adotaram a IA já notam os benefícios, como maior produtividade do desenvolvedor, melhor qualidade de código e código mais seguro. A [adoção da IA](https://about.gitlab.com/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity/) permite que as equipes de desenvolvimento se dediquem mais à solução criativa de problemas e à inovação, em vez de passarem mais tempo em tarefas demoradas e repetitivas, como escrever manualmente o código boilerplate.\n\nApesar dos benefícios claros da IA, as equipes podem ter dificuldades para integrar as ferramentas de IA em seus processos de rotina. Esse desafio pode ser atribuído a vários fatores, como falta de conhecimento ou recursos, dificuldade de adaptar fluxos de trabalho e ferramentas e o receio de perder empregos para a automação. Quase metade (49%) dos participantes da nossa pesquisa expressaram preocupação de que a IA substituirá suas funções nos próximos cinco anos.\n\nÉ essencial entender a situação atual da sua equipe para poder prepará-la para uma integração bem-sucedida com a IA. [Nossa pesquisa](https://about.gitlab.com/developer-survey/2024/ai/) mostra que a maioria (56%) das empresas está na etapa de avaliação e exploração. Ou seja, a maioria das equipes começou a definir metas possíveis para adotar a IA, mas ainda não começou a usá-la no ciclo de vida do desenvolvimento de software.\n\nSe você é uma das primeiras pessoas a adotar a IA ou ainda está considerando sua integração, confira aqui seis estratégias úteis para que sua equipe obtenha excelentes resultados:\n\n## 1. Esclareça as metas e os objetivos da adoção da IA\nO primeiro passo deve ser criar um modelo de governança de IA para a empresa. Quais são as metas e os objetivos da adoção da IA? Como eles se encaixam nos seus processos e fluxos de trabalho?\n\nÉ fundamental ter um líder que supervisione a estratégia e a implementação da IA. Embora algumas empresas estejam começando a contratar um diretor de IA (CAIO), a função não precisa ser uma adição imediata aos executivos de alto escalão. Esse pode ser um cargo de transição que um vice-presidente assume para coordenar o uso da IA entre as equipes.\n\nO objetivo principal é identificar e priorizar casos de uso de IA com alto impacto nos resultados empresariais, focando em áreas onde a IA pode agregar valor significativo, como automação, personalização e tomada de decisões orientadas por dados. É importante lembrar que o sucesso da IA só é possível ao atender primeiro aos requisitos de privacidade, segurança e questões legais que sua empresa possa enfrentar, considerando como a adoção da IA se alinha com a conformidade contínua.\n\n## 2. Estabeleça fluxos de trabalho e verificadores de integridade de IA\nAntes de incorporar a IA ao seu ambiente de desenvolvimento, você precisa estabelecer diretrizes para garantir que ela seja usada com responsabilidade e eficácia. Configure testes automatizados, incluindo o uso de um analisador de segurança, para criar um mecanismo de bloqueio que garanta que todo o código gerado pela IA seja revisado antes de ser enviado ao ambiente de produção. E cuidado com a shadow AI, a última variação da shadow IT, em que os funcionários adotam seus próprios assistentes de IA enquanto trabalham em seu codebase, o que pode levar ao vazamento de informações confidenciais e propriedade intelectual.\n\nAgora também é o momento de considerar como as equipes usarão diferentes modelos de machine learning em diferentes tipos de tarefas. Um solução única não serve para tudo. Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) geralmente são ajustados para tarefas específicas, o que significa que as equipes que usam os mesmos modelos de IA em vários casos de uso talvez não estejam alcançando os resultados ideais. Ao procurar ferramentas de IA, considere fornecedores que permitam usar vários tipos de modelos adaptados a casos de uso específicos. Assim, você não precisa fazer substituições no futuro.\n\n## 3. Crie uma estrutura de IA orientada por dados\nA qualidade dos resultados que a IA pode gerar para as empresas depende dos dados aos quais os sistemas de IA têm acesso. Alimentar seus sistemas de IA com dados permitirá personalizar os resultados conforme as necessidades da sua empresa, aumentando a eficiência e produtividade em todo o ciclo do desenvolvimento de software. No entanto, o sucesso a longo prazo exige uma estrutura de IA orientada por dados que permita seu uso em toda a empresa para informar prompts e aprimorar os resultados da IA generativa.\n\nPara que isso aconteça, as empresas devem:\n\n- Garantir mecanismos eficientes de coleta, armazenamento, limpeza e processamento de dados.\n- Estabelecer uma governança clara em torno do acesso, uso, segurança e privacidade dos dados, especialmente para garantir a conformidade com regulamentos como GDPR ou CCPA.\n- Eliminar os silos de dados para facilitar a colaboração entre departamentos e utilizar os dados em várias partes da empresa. Este é o momento de desenvolvedores e cientistas de dados colaborarem no uso de data warehouses e data lakes para facilitar o acesso a modelos de treinamento e o uso de aplicações.\n\n## 4. Foco na transformação de talentos e da cultura empresarial\nO aprimoramento contínuo é fundamental para aproveitar todo o potencial da IA com segurança e responsabilidade. Forme uma equipe de cientistas de dados, engenheiros de IA e outros especialistas para projetar, desenvolver e implementar soluções com IA. É fundamental capacitar os funcionários para garantir que possam usar e manter os sistemas de IA de forma eficaz. Por fim, adotar a IA é uma jornada que exige algumas [mudanças culturais](https://about.gitlab.com/the-source/ai/5-ways-execs-can-support-their-devops-teams-with-ai/). Para alcançar bons resultados, é fundamental promover uma cultura empresarial que adote a IA e a tomada de decisões orientada por dados. Incentive a experimentação e inovação, enquanto trata preocupações com automação e substituição de pessoal.\n\n## 5. Adote a iteração\nA implementação da IA é um processo contínuo. Adote uma abordagem de aprendizagem contínua, onde as soluções de IA são constantemente ajustadas e aprimoradas com base em feedback, novos dados e avanços tecnológicos. Permita que os desenvolvedores tenham um período de experimentação para avaliar como a IA se encaixa em seus fluxos de trabalho individuais. Outra questão importante é que pode haver uma queda de curto prazo na produtividade antes que a empresa se beneficie dos ganhos de longo prazo. Gerentes devem prever isso, enfatizando a transparência e a responsabilidade durante os ciclos de implementação e iteração.\n\n## 6. Avalie os resultados para além das linhas de código\nMétricas como número de tarefas concluídas ou linhas de código escritas podem, de fato, ser bons indicadores para identificar onde a IA tem maior impacto na sua equipe. No entanto, o que realmente importa é como a IA impulsiona métricas importantes para os negócios, como a rapidez com que as equipes conseguem agregar valor para os clientes ou a qualidade do código do produto final.\n\nSaber quantas linhas de código uma equipe produziu não reflete o cenário completo. Medir o sucesso da adoção da IA exige ir [além das métricas tradicionais de produtividade](https://about.gitlab.com/the-source/ai/4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai/) e focar em KPIs que demonstrem valor comercial mensurável, como entrega de software mais rápida, aumento da satisfação do desenvolvedor e aumento das pontuações de satisfação do cliente.\n\n## Conclusão: como capacitar desenvolvedores durante a adoção da IA\nMesmo que sua empresa não tenha adotado totalmente a IA, o momento de fazer isso é agora. De acordo com a Gartner®, até 2028, 75% dos engenheiros de software corporativos usarão assistentes de código com tecnologia de IA, em comparação com menos de 10% no início de 2023 [1].\n\nA curva de adoção é desafiadora, mas ainda estamos relativamente no início do ciclo de expectativas em torno da IA. Na verdade, se sua equipe está apenas começando a considerar a adoção de um assistente de código de IA, ela está na posição ideal para evitar algumas das dificuldades de crescimento que os usuários pioneiros enfrentaram.\n\nAlém das estratégias acima, a adoção de uma [solução de IA integrada a uma plataforma DevSecOps de ponta a ponta](/gitlab-duo/) pode impulsionar o sucesso ao ajudar os desenvolvedores em todas as etapas do fluxo de trabalho.\n\nCom a transformação do ambiente de trabalho pela IA, as pessoas devem se perguntar como as empresas podem aproveitar o potencial dessa tecnologia ao longo do ciclo de desenvolvimento de software para acelerar a inovação e gerar impacto real para os clientes.\n\n[1] _Fonte: Gartner, Top 5 Strategic Technology Trends in Software Engineering for 2024, Joachim Herschmann, Manjunath Bhat, Frank O'Connor, Arun Batchu, Bill Blosen, maio de 2024. GARTNER é uma marca comercial registrada e de serviço da Gartner, Inc. e/ou de suas afiliadas nos EUA e internacionalmente e foi usada neste documento com permissão. 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