Una hoja de ruta hacia el AI DevOps en Info-Tech LIVE 2023
En un mundo post-ChatGPT, es imprescindible mantenerse a la vanguardia gracias a la rapidez y la precisión. En LIVE 2023, una conferencia sobre liderazgo en TI y tecnología organizada por Info-Tech Research Group, Modern Requirements fue invitada a presentar una interesante sesión durante el segundo día. Su presentación se tituló «Acelerar DevOps con IA: una hoja de ruta hacia el éxito». La conferencia se centró en el tema de la «TI exponencial» y contó con el «padrino de la IA», Geoffrey Hinton, como ponente principal.
El director tecnológico y consejero delegado, Asif Sharif, y el vicepresidente de ventas, Shihan Fernando, presentaron su visión de AI DevOps como catalizador de una productividad exponencial y una innovación sin precedentes. La idea central de su presentación fue que «el tiempo es nuestra moneda de cambio definitiva».
La sesión comenzó con una cifra sorprendente: el 40 % de los equipos de DevOps ya utilizan inteligencia artificial integrada en sus operaciones de TI. A partir de ahí, la presentación analizó diversas vías en las que los equipos pueden incorporar la IA para ahorrar tiempo y lograr un aumento exponencial de la productividad, tanto en la programación como en las soluciones sin código.
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El factor Microsoft
Los ponentes comentaron que Microsoft ha reconocido recientemente a Modern Requirements como socio de transformación en IA en la conferencia Microsoft Inspire 2023. Esto supone la continuación del innovador estudio de caso de Microsoft sobre Modern Requirements, en el que se analiza su integración de la IA con Microsoft Azure DevOps y Azure OpenAI Service.
El caso práctico puso de relieve una eficiencia sin precedentes, una transformación estratégica y un cambio exponencial gracias a la automatización de los flujos de trabajo impulsada por la IA, todo ello atribuido a la eficacia de la herramienta de integración de IA desarrollada por Modern Requirements.
Esta colaboración continua con Microsoft posiciona a Modern Requirements como el «socio de referencia para la gestión de requisitos».
Oportunidades de la IA en DevOps
Las oportunidades de AI DevOps que Sharif describió en la presentación se dividían en tres categorías:
Gestión de requisitos: Uno de los primeros pasos del proceso DevOps es la gestión de requisitos, es decir, la recopilación, el seguimiento y la priorización de las tareas de un proyecto concreto. La IA puede ayudar a los equipos a aumentar su productividad y ahorrar tiempo mediante la obtención automatizada de requisitos, la trazabilidad, el análisis, la síntesis, la traducción y otras funciones.
Programación: ChatGPT y otras herramientas de IA generativa pueden aumentar enormemente la productividad y ahorrar tiempo mediante la generación de código, la revisión de código y las pruebas automatizadas.
Sin código: Se trata de un paradigma emergente en el desarrollo de aplicaciones que elimina la necesidad de escribir código para crear aplicaciones. Las herramientas de inteligencia artificial sin código permiten a personas sin conocimientos de programación, como analistas de negocios y diseñadores, crear aplicaciones mediante interfaces de arrastrar y soltar. Esto supone un ahorro de meses de trabajo y de una gran cantidad de dinero que las empresas podrían perder al adquirir herramientas externas o desarrollar código internamente.
Mejora de la gestión de requisitos con Copilot4DevOps
La presentación se centró en el uso de la inteligencia artificial en DevOps para crear y gestionar los requisitos de los proyectos con el fin de ahorrar tiempo y aumentar la productividad. Asif Sharif presentó Copilot4DevOps, un asistente de gestión de requisitos basado en inteligencia artificial, innovador y práctico, diseñado para facilitar la compleja tarea de la obtención y generación de requisitos, entre otras cosas. Entre sus capacidades destacan:
- Recomendaciones sobre requisitos y casos de prueba
- Hacer sugerencias inteligentes para resumir y desarrollar
- Eliminación de los errores humanos mediante controles de calidad automatizados
- Conversión de requisitos a casos de uso, historias de usuario y formato Gherkin
- Parafrasear, reformular y traducir los requisitos
Tomando como ejemplo una compañía de seguros, Asif explicó cómo mejoró la productividad de los analistas de negocios al recabar los requisitos para superar el bloqueo creativo. Posteriormente, los evaluadores comenzaron a crear casos de prueba.
Los desarrolladores interactuaron con un bot, lo que les permitió identificar rápidamente los riesgos y los factores de cumplimiento normativo, mejorando así la calidad de los requisitos. Además, el análisis basado en inteligencia artificial llevó a cabo un exhaustivo control de calidad, lo que redujo los errores y aumentó la eficiencia.
El resultado final es que la IA en DevOps hace que los empleados estén más satisfechos y sean más productivos.
GitHub Copilot: una revolución en las prácticas de programación
La presentación también destacó las ventajas prácticas de GitHub Copilot, un programador colaborativo basado en IA que ofrece a los desarrolladores sugerencias similares a las del autocompletado para ahorrar tiempo y aumentar la productividad. Al combinar los puntos fuertes tradicionales de GitHub —alojamiento colaborativo de código, control de versiones e integraciones fluidas— con la potencia de ChatGPT, Sharif mostró cómo los equipos pueden ahorrar tiempo y aumentar la productividad mediante:
- Generación de código
- Revisiones de código
- Sugerencias inteligentes/Ayuda con el código
- Implementación y pruebas automatizadas
- Optimización del proceso de CI/CD
El director ejecutivo, Asif Sharif, presentó el ejemplo de Indra, una empresa de control del tráfico aéreo que adoptó GitHub Copilot para impulsar la productividad.
Probaron GitHub Copilot con un código fuente Java no confidencial para determinar si podía aumentar la productividad y la satisfacción de los desarrolladores, al tiempo que mejoraba la calidad del código.
Los resultados lo decían todo: una codificación un 55 % más rápida, un 75 % más de tareas completadas y un notable aumento del 46 % en el código escrito en total. Estas ventajas ponían de manifiesto cómo el ahorro de tiempo y el aumento de la productividad encajaban con la tesis de la presentación y la conferencia, y cómo la IA en DevOps podría aplicarse en otros sectores, como el de la defensa, el automovilístico y otros.
Potenciar a los desarrolladores ciudadanos con Codeless ONE
Los métodos de desarrollo tradicionales suelen enfrentarse a dificultades debido a la escasez de desarrolladores cualificados. El director ejecutivo, Asif Sharif, también aprovechó la ocasión para presentar Codeless ONE, una innovadora plataforma de desarrollo instantáneo de aplicaciones sin código basada en inteligencia artificial que promueve el desarrollo por parte de los «desarrolladores ciudadanos».
Codeless ONE permite a los usuarios pasar de la idea a la realidad en cuestión de minutos, con un ahorro de hasta 50 000 dólares, que es lo que suele costar desarrollar una aplicación desde cero. Se trata de un ahorro enorme tanto en tiempo como en productividad, y ayuda a las empresas a ganar en eficiencia a través de:
- Automatización de los procesos internos de la empresa
- Prototipado rápido
- Desarrollo rentable
- Permitir a los usuarios sin conocimientos técnicos crear aplicaciones
- Integración sin código
La plataforma funciona con un sistema basado en objetos. El desarrollador ciudadano describe la solución que necesita en texto sin formato. A continuación, el sistema genera objetos, define un modelo de información y crea una interfaz de usuario funcional. Después, crea una aplicación en cuestión de segundos, con un diseño conforme a las normas y una base de datos integrada.
El futuro está en el AI DevOps
En la presentación se hizo hincapié en que la IA en DevOps no es solo una moda, sino una necesidad para los procesos de desarrollo modernos. Al integrar herramientas prácticas de IA como Copilot4DevOps, GitHub Copilot y Codeless ONE, las empresas pueden alcanzar una eficiencia notable, reducir los errores y acelerar la entrega de los proyectos. La sesión concluyó invitando a los asistentes a explorar más a fondo las soluciones de IA mediante una demostración o una prueba gratuita.
