GitLab se alía con Google para llevar IA a DevOps

//Por: Mike Vizard el 3 de mayo de 2023 Deja un comentario

GitLab amplió su alianza con Google como parte de un esfuerzo por llevar más capacidades de inteligencia artificial (IA) generativa a los flujos de trabajo de DevOps.

El conjunto de aplicaciones de software como servicio (SaaS) de GitLab ya reside en la plataforma en la nube de Google para proporcionar a GitLab la base de los datos necesarios para entrenar esos modelos de IA. En el transcurso de los últimos dos meses, GitLab ya ha agregado numerosas capacidades que se basan en múltiples tipos de tecnologías de IA.

Por ejemplo, ahora existe una capacidad experimental de Explicar esta vulnerabilidad que proporciona un resumen en lenguaje natural de un problema de una manera que los desarrolladores y los equipos de seguridad cibernética pueden comprender fácilmente.

Taylor McCaslin, gerente de grupo de productos para ciencia de datos e IA/aprendizaje automático de GitLab, dijo que en el futuro, la mayor parte del enfoque de IA se centrará en aprovechar las capacidades de IA generativa. Google habilitará esa capacidad mediante un modelo de lenguaje grande (LLM) que GitLab desarrolló para los flujos de trabajo de DevOps. Ese enfoque permite que GitLab muestre recomendaciones más precisas basadas en datos validados en comparación con el LLM de propósito general que se usó para crear el servicio ChatGPT.

Además, GitLab puede actualizar continuamente los modelos de IA que ejecuta en el servicio en la nube Google Vertex AI utilizando los datos de su entorno de aplicación SaaS que se monitorea y actualiza continuamente, señaló McCaslin.

No está claro qué impacto puede tener la IA en los flujos de trabajo de DevOps, pero GitLab pronostica una mejora de 10 veces. Eso se logrará, por ejemplo, mediante la aparición de código que se puede usar para remediar una vulnerabilidad. Hoy en día, muchas vulnerabilidades no se abordan simplemente porque los desarrolladores no tienen suficiente tiempo para escribir un parche.

Sin embargo, una encuesta reciente de GitLab sugirió que los desarrolladores ya están adoptando la IA para mejorar la productividad, y el 62 % de los desarrolladores utilizan algoritmos de aprendizaje automático y IA para verificar el código. Más de un tercio (36 %) también confía en la IA y los algoritmos de aprendizaje automático para revisar el código.

En este momento, lo único seguro es que la IA y otras tecnologías asociadas harán que los desarrolladores sean más productivos. No es tan evidente qué impacto tendrá el aumento de la cantidad de código que se mueve simultáneamente a través de las canalizaciones de DevOps en los ingenieros de software que administran esos procesos. La expectativa es que tipos similares de avances de IA también permitan que fluya más código a través de esas canalizaciones sin, con suerte, exacerbar aún más los cuellos de botella existentes que puedan existir.

Mientras tanto, está claro que el genio de la IA salió de la botella. Pronto habrá más LLM para todo tipo de tareas. Los equipos de DevOps deben comenzar a planificar hoy basándose en la suposición de que muchas tareas manuales que conspiran para hacer que la ingeniería de software sea tediosa se desvanecerán. Como tal, los roles con un equipo de DevOps van a cambiar y evolucionar. La suposición que deben hacer esos equipos de DevOps es que estos cambios serán para mejor. Después de todo, la razón por la que las organizaciones adoptaron DevOps en primer lugar fue para automatizar sin piedad los procesos de TI: la IA es simplemente la última iteración de ese compromiso.

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