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Principais conclusões da ZDNET
- Cresce a pressão por software program mais alinhado aos negócios.
- As técnicas ágeis estão estagnadas há uma década.
- A IA pode acelerar a produção da equipe Agile.
O Agile sempre teve as melhores intenções: trabalhar lado a lado com a empresa para construir cooperativamente software program que realmente funcione, em vez de limitar o desenvolvimento a projetos isolados e orientados tecnicamente.
É claro que, na prática, as coisas nem sempre correram bem. O Agile não se adaptava muito bem a grandes grupos ou organizações, por exemplo. A política organizacional e a inércia muitas vezes atrapalharam esse almejado alinhamento utópico entre negócios e TI.
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A IA pode ajudar a tornar o Agile mais ágil? Essa é a esperança.
Essa esperança se reflete no trabalho da Digital.ai 18º Relatório sobre o Estado Ágilque afirma que a IA e os agentes de IA estão acelerando – e potencialmente melhorando a qualidade – a construção e entrega de software program. E não é tão cedo: as equipes de tecnologia estão sob pressão implacável para aumentar o ROI de seus produtos, bem como a inovação nesse software program. Os autores da pesquisa reuniram insights de quase 350 participantes, principalmente coaches e consultores Agile de grandes empresas com mais de 20 mil funcionários.
Em termos de adoção, as metodologias ágeis estão estagnadas há quase uma década. Em pesquisas anteriores da Digital.ai, uma maioria consistente (entre 52% e 60%) disse que suas organizações estavam “usando práticas Agile, mas ainda amadurecendo”, e apenas cerca de um em cada dez relatou um alto nível de competência em suas organizações.
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Esses números não mudaram em quase uma década, e este ano não é exceção – apenas 13% dizem que o Agile está profundamente enraizado nos negócios e na tecnologia, enquanto 42% descrevem sua cultura como “melhor do que nada, mas poderia ser mais eficaz”. O Agile é “condenado com elogios fracos no exato momento em que as organizações mais precisam dele”.
Isso ocorre porque mais de três em cada quatro gerentes de tecnologia (76%) citam um maior escrutínio sobre o impacto comercial e o ROI do Agile. Apenas 49% têm barreiras de proteção em vigor, uma vez que a adoção da IA acelera mais rapidamente do que a supervisão.
A esperança é que a IA esteja deixando de ser simplesmente uma ferramenta de suporte para se tornar um orquestrador de todo o ciclo de vida de entrega de software program. “Em vez de simplesmente ajudar as equipes, esses sistemas podem raciocinar, decidir e agir de forma autônoma para melhorar o fluxo, a qualidade e a velocidade em escala”, afirma o relatório.
Muito otimista? Especialistas e observadores do setor estão céticos sobre até que ponto a IA pode ir na melhoria do processo de desenvolvimento e entrega de software program em uníssono com o negócio.
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“A IA não é algo que você possa tirar da caixa de ferramentas e esperar que coisas mágicas aconteçam”, alertou Andrew Kum-Seun, diretor de pesquisa do Information-Tech Analysis Group. “Pelo menos não agora. Os gerentes de TI devem estar preparados para lidar com as implicações humanas, de fluxo de trabalho e técnicas que vêm naturalmente com a IA, ao mesmo tempo que são honestos sobre o que a IA pode fazer hoje pela sua organização.”
Em outras palavras, coloque sua implementação de IA em ordem antes de tentar aplicá-la para colocar o desenvolvimento de seu software program em ordem.
“Será uma ferramenta de produtividade ou algo mais?” Kum-Seun continuou. “Então, os gestores devem estar equipados com as ferramentas e tácticas certas para ajudar as equipas a superar os seus medos, incertezas e dúvidas. Em última análise, queremos entrar na água e não mergulhar sem aulas de natação”.
Aqui estão algumas diretrizes para trazer IA para impulsionar os esforços de software program Agile:
1. Lembre-se, ainda é cedo
Kum-Seun relatou que sua empresa ainda não viu a adoção generalizada de agentes de IA realizando atividades autônomas no ciclo de vida de desenvolvimento de software program (SDLC). “Muito do valor e dos sucessos que vemos hoje estão no nível particular person e de tarefa, onde a IA complementa os membros humanos da equipe.”
2. Comece pequeno e prepare-se
Comece aos poucos, “testando processos de baixo risco, como geração de testes e documentação, antes de expor código ativo ou dados do cliente”, aconselhou Zbyněk Sopuch, diretor de tecnologia da Safetica.
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“Uma regra prática antes de usar a IA em qualquer processo é localizar, examinar e então mapear as fontes de todos os dados em toda a organização, incluindo código, logs, tickets e clientes, e determinar o que está fora dos limites. Parte da estratégia deve incluir ‘governar primeiro, depois dimensionar’: criar uma política para o que é permitido antes de adicionar mais ferramentas ou usuários.”
3. Decida o que pode ser melhorado com IA
Quais áreas do gerenciamento de SDLC podem ser aprimoradas por meio de práticas ágeis orientadas por IA?
“Há muitas vantagens com a IA, especialmente no tratamento de tickets, incluindo análise de pendências, classificação por impacto e definição de prioridades, o que significa que os desenvolvedores podem manter o foco em áreas urgentes”, disse Sopuch. “Além disso, a IA permite a criação de testes mais inteligentes, escrevendo casos de teste vinculados diretamente aos requisitos ou bugs anteriores, melhorando assim a cobertura e a rastreabilidade”.
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A documentação também foi amplamente melhorada com a IA “com sua capacidade de redigir resumos de solicitações pull, notas de usuários e atualizações de lançamento automaticamente a partir do histórico de versões do código”, acrescentou Sopuch.
A IA também ajuda a mostrar claramente os gargalos das equipes na entrega de software program, “capacitando as equipes a corrigir esses problemas e padrões com mais rapidez”, acrescentou. “Além disso, os painéis e resumos baseados em IA permitem não apenas a visibilidade entre as equipes, mas também a capacidade de membros menos técnicos da organização compreenderem e se envolverem nesses processos”.
4. Mantenha os humanos informados
Como o Agile se destina a manter a humanidade no desenvolvimento de software program, a IA precisa apoiar esta visão. Este também deve ser um componente central do desenvolvimento ágil orientado por IA. “Se os líderes não conseguirem unir a sua intenção em relação à IA com as preocupações da equipa, provavelmente verão um uso indevido da IA e, talvez, uma sabotagem deliberada na sua implementação”, disse Kum-Seun.
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Outro passo importante é “manter toda a IA explicável, garantindo o uso de ferramentas de IA que citem claramente de onde vêm as sugestões – nenhum código de caixa preta que não possa ser simplesmente verificado”, disse Sopuch.
“A supervisão humana é uma etapa necessária. A IA pode escrever e refatorar código, mas os humanos devem aprovar fusões, envios de produtos ou quaisquer exceções. Tudo no processo deve ser registrado, incluindo prompts, resultados e aprovações, para que uma auditoria possa ocorrer facilmente sob demanda.”
5. Ágil aprimorado por IA ainda segue as regras de desenvolvimento de software program
“Tenho visto muitas soluções mágicas, como Agile e IA, que surgiram e desapareceram ao longo dos anos”, observou Laura Zuber, gerente de treinamento e suporte ao cliente da Quantitative Software program Administration Inc.
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Gerentes e profissionais de TI “precisam entender que a implementação de qualquer melhoria de processo de software program, que é a IA, fará com que a produtividade diminua inicialmente”, disse Zuber.
“Os ganhos de produtividade serão obtidos quando os desenvolvedores se tornarem proficientes em solicitar e ensinar sua ferramenta ou agente de IA selecionado. Os desenvolvedores devem ter experiência suficiente para reconhecer códigos ruins e irrelevantes e continuar a trabalhar com o agente de IA até que ele aprenda o que eles precisam ou estão procurando.”
6. Conheça os riscos
O principal risco na incorporação de IA no processo de desenvolvimento ágil é o mesmo da maioria das outras iniciativas de IA – exposição potencial de dados, disse Sopuch.
“Os desenvolvedores podem incluir acidentalmente dados confidenciais em prompts enviados para ferramentas externas de IA, como chaves de API, credenciais e dados de clientes. Shadow AI também é um risco, especialmente quando se trata de gerenciamento de SDLC. Por natureza, as pessoas procurarão soluções para facilitar seu trabalho e, nesse caso, os funcionários podem instalar ou usar ferramentas de IA não aprovadas ou não avaliadas, sem visibilidade de TI, criando riscos de conformidade e governança.”
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Esta onda Agile impulsionada pela IA é fundamentalmente diferente de todas as ondas anteriores – como cascata, DevOps, automação na nuvem e revoluções móveis, de acordo com o relatório Digital.ai. “Agentic AI não é uma ferramenta nova; é um novo companheiro de equipe. Ela traz consciência e adaptabilidade a cada etapa da entrega, criando sistemas que aprendem com cada interação e melhoram continuamente o fluxo, a qualidade e a segurança.”
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