Produtos digitais: entregas contínuas com IA

Nas últimas semanas, lançamos uma série de artigos sobre o uso de inteligência artificial no processo de construção de produtos digitais. Neles, apresentamos alguns aceleradores que a dti tem utilizado para potencializar a eficiência dos times. Abordamos a fase de concepção do produto, as atividades de gestão e design, o desenvolvimento do software e a fase de testes.

Diante de tudo que já exploramos até aqui, fica evidente que todo o processo de construção de soluções digitais será impactado pela inteligência artificial generativa. Afinal, os ganhos de eficiência são significativos em diversas etapas. O resultado são times não só mais produtivos, mas com ainda mais potencial de entregar produtos digitais incríveis.

Mas ainda não chegamos ao fim da nossa série de artigos! Temos mais uma etapa do processo a explorar: a fase de implantação e operação do produto.

Conceber e construir produtos digitais, com eficiência e qualidade, é um grande desafio. Como vimos, é necessária a perfeita sincronia entre diversas disciplinas e atividades. Entretanto, o desafio não para por aí. A partir no momento que temos uma entrega de valor já desenvolvida, inicia-se uma nova fase igualmente desafiadora. O time deve disponibilizar para uso a solução que criou, acompanhar sua utilização e mantê-la saudável e relevante.

Na dti, atuamos em todo ciclo de vida de produtos digitais, desde sua concepção até a implementação e operação da solução. Nossos times estão incrementalmente desenvolvendo e implantando novas soluções, enquanto garantem o sucesso do que já foi entregue. Sendo assim, essa última etapa do processo é extremamente relevante para nós e não ficaria de fora quando o assunto é o uso de aceleradores de IA.

Acelerando a implantação e operação de produtos digitais: dti evolve

Assim como já abordamos nos artigos anteriores, a utilização de aceleradores de IA representa mais uma evolução da metodologia dti. Com o dti evolve, incorporamos ferramentas e assistentes de inteligência artificial generativa ao nosso processo. Dessa forma, nossos times ganham ainda mais eficiência, mantendo o elevado nível de qualidade.

Nosso objetivo com o dti evolve é apoiar nossos clientes a capturarem o benefício econômico da IA generativa através de uma adoção responsável da tecnologia. Isso envolve aspectos de ética e segurança que são inegociáveis. Por isso, estabelecemos princípios para o uso da inteligência artificial na dti que são um guia para os casos de uso que estamos explorando e compartilhamos aqui.

Mas então como o uso de IA impacta na fase de implantação e operação de produtos digitais? Faz parte da nossa metodologia uma cultura de entregas em ciclos curtos e o monitoramento contínuo das soluções que criamos. Essas são crenças que guiam nossa forma de atuar nessa fase. Acreditamos que ambas podem ser potencializadas com o uso de IA. Vejamos juntos alguns casos de uso!

Entregas contínuas: produtos digitais criados de forma ágil

Um aspecto crucial de uma operação digital eficiente e ágil é a capacidade de realizar entregas em produção de forma contínua. Na dti, monitoramos em todos os times os indicadores do DORA, principal referência do mercado para medir a performance de delivery de uma organização. Portanto, entregar continuamente e com qualidade é um dos nossos maiores objetivos.

Agora com apoio de assistentes de IA, estamos avançando ainda mais na construção dessa cultura de DevSecOps. A incorporação da inteligência artificial no processo de implantação do software nos proporciona uma série de vantagens, tais como:

• Automatização e otimização da criação de pipelines
• Monitoramento eficiente do sucesso da implantação
• Diminuição dos riscos associados

Vejamos um exemplo disso na prática em um caso de uso!

Caso de uso: infraestrutura como código

O conceito de “como código” tem se expandido amplamente, incluindo infraestrutura como código (IaC), configuração como código, documentação como código, entre outros. Essas práticas são essenciais para garantir consistência, replicabilidade e para simplificar processos complexos.

Utilizando o Terraform, uma ferramenta bastante popular de IaC, nossos desenvolvedores podem automatizar a configuração e o provisionamento de infraestrutura. Com o apoio do GitHub Copilot, eles geram scripts mais eficientes, como os que configuram ambientes na Azure, criam Azure Functions ou definem políticas de segurança em grupos de rede. Este nível de automação economiza tempo e esforço, além de ajudar a garantir que as melhores práticas sejam seguidas.

Caso de uso: gestão de recursos na nuvem

Na dti digital, temos uma constante preocupação com a gestão eficaz dos recursos na nuvem dos nossos clientes. Exploramos o potencial das ferramentas de IA generativa integradas às principais clouds do mercado, como o Azure Copilot, para ampliar nossas capacidades de interação dinâmica com a infraestrutura Azure, por exemplo. Essa ferramenta de IA permite realizar consultas complexas e gerenciar recursos usando comandos simples, como verificar configurações de segurança ou monitorar o desempenho dos serviços.

Por exemplo, o Azure Copilot  pode ser utilizado para identificar rapidamente serviços com alto consumo de recursos ou bancos de dados expostos à internet. A partir de comandos em linguagem natural, o Copilot gera queries eficientes, facilitando o trabalho de toda a equipe, inclusive daqueles com menos experiência técnica. Desse modo, é possível aplicar políticas de segurança e a otimizar os custos operacionais de maneira precisa e eficaz.

Estas ferramentas integradas às nuvens estão provando seu valor não só para acelerar as operações diárias, mas também para torná-las mais precisas, auxiliando na nossa estratégia de gestão proativa e otimização de infraestrutura.

Em ambos os contextos, os assistentes de IA atuaram como ferramentas poderosas para acelerar o desenvolvimento e garantir a aderência às melhores práticas. No entanto, a expertise da equipe em relação ao contexto do projeto e as especificidades da infraestrutura são fundamentais para refinar os artefatos gerados e tomar decisões informadas com base nos dados fornecidos pelas ferramentas.

Monitoramento contínuo: entregando valor com produtos digitais

Uma vez que a solução é publicada e disponibilizada para uso, torna-se essencial monitorá-la de forma contínua. Esse acompanhamento constante é o que nos permite verificar se a solução está cumprindo seu objetivo e gerando o valor esperado. O monitoramento ocorre sob diversas perspectivas: performance, disponibilidade, comportamento dos usuários, frequência de utilização, entre outros.

Dentro desse contexto, os assistentes de IA têm um potencial imenso para ampliar a capacidade analítica de um time. A IA tem a habilidade única de processar grandes volumes de dados, inclusive aqueles que são desestruturados, de maneira rápida e eficiente. Isso não apenas acelera as análises, mas também gera insights que podem ser facilmente perdidos em análises manuais.

Assim, a integração de assistentes de IA no processo de monitoramento pode transformar enormemente a capacidade de um time de entender e melhorar continuamente produtos digitais. Os casos de uso a seguir exemplificam essa utilização.

Caso de uso: análise de feedback de usuários

Quando um time estabelece uma estratégia eficaz de coleta de feedback dos usuários, ele se depara com um vasto volume de dados para analisar, oriundos de diversas fontes como reviews em lojas de aplicativos, respostas a pesquisas de satisfação, ligações para centrais de atendimento, entre outros. O desafio aqui é categorizar adequadamente os feedbacks recebidos, com o intuito de distinguir reclamações, solicitações de melhorias e elogios.

Nossos times têm utilizados assistentes de IA, como o Kraftful, e até mesmo prompts reaproveitáveis para auxiliar nessa tarefa. Com essa abordagem, temos conseguido de maneira mais eficiente e rápida:

• Sumarizar e categorizar feedbacks, permitindo uma visão mais clara das principais questões levantadas pelos usuários
• Extrair insights valiosos sobre oportunidades a partir dos dados coletados, identificando melhorias necessárias e até mesmo novas ideias de features
• Cruzar informações entre dados de feedback e uso, proporcionando uma compreensão mais completa do comportamento e das necessidades dos usuários

Casos de uso como esse não apenas permitem um monitoramento mais proativo, mas também ajudam a identificar tendências emergentes e ajustar a estratégia do produto de acordo. Acreditamos firmemente que a IA desempenhará um papel crucial na criação de uma cultura centrada em dados nas equipes de produto, incentivando decisões cada vez mais baseadas em análises de dados concretas e menos em suposições.

Caso de uso: segurança proativa

Para nós segurança é uma prioridade que permeia todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Desde a especificação do software, incorporamos práticas de segurança para reduzir custos associados a vulnerabilidades futuras. No entanto, a importância de monitorar os sistemas em ambientes de produção é igualmente crítica para a identificação e resposta a ameaças em tempo real.

Neste contexto, ferramentas de segurança, como o Veracode, desempenham um papel fundamental. Embora tais ferramentas não sejam novidades no mercado, a incorporação de capacidades de IA generativa tem significativamente aprimorado sua eficácia. Estimulamos nossos clientes a adotar essas ferramentas avançadas, que agora estão mais capacitadas para detectar padrões anômalos e comportamentos incomuns na rede. Isso não apenas acelera a identificação de potenciais ameaças, mas também possibilita uma reação mais rápida e eficaz para mitigar esses riscos.

Caso de uso: gerenciamento de riscos

Na metodologia dti, atribuímos grande importância aos mecanismos de acompanhamento da operação e das soluções que desenvolvemos. Mantemos uma cultura forte de gestão à vista, inspeção contínua e condução de análises críticas. Dessa maneira, gerenciamos com disciplina eventuais riscos associados ao time e ao produto.

A incorporação de assistentes de IA neste processo tem aprimorado nossa capacidade de ser proativos, identificar tendências e receber alertas muito antes do surgimento de um problema real. Utilizamos IA para sumarizar métricas técnicas e comportamentais das equipes, identificando quais apresentam riscos elevados e necessitam de atenção sênior.

Para exemplificar, estamos experimentando o uso de IA para monitorar indicadores chave, como métricas do DORA e feedbacks de engajamento dos times. A análise contínua desses dados nos permite identificar padrões ou anomalias que indicam potenciais riscos. Dessa forma, podemos gerar alertas automáticos que capacitam nossa liderança a intervir proativamente, prevenindo problemas maiores e otimizando a gestão de recursos e a coordenação entre os times.

Conclusão

Estamos convencidos de que a construção de soluções digitais está passando por uma transformação sem precedentes. Quando um time já opera com uma metodologia sólida como base, a incorporação de assistentes de inteligência artificial generativa pode gerar um impacto incrível. O aumento na eficiência é notável, mas também observamos melhorias significativas na qualidade e até mesmo no nível de satisfação da equipe.

Como mencionamos em nosso artigo sobre o processo de desenvolvimento de software, pesquisas indicam que 50% dos desenvolvedores que utilizam IA generativa relataram se sentir mais felizes no trabalho, em comparação com apenas 13% daqueles que não utilizam essas ferramentas. Além disso, 56% dos desenvolvedores com acesso a IA generativa afirmaram conseguir focar em trabalhos mais satisfatórios e significativos, contra 13% dos que não a utilizam. Esses resultados destacam como a IA generativa pode contribuir para uma maior satisfação no ambiente de trabalho.

Com o dti evolve, estamos apostando firmemente no potencial sinérgico da combinação entre habilidades humanas e o poder da GenAI. Nossa capacidade de manter operações impecáveis e fomentar um ambiente de aprendizado constante nos coloca em uma posição privilegiada para explorar esse novo cenário.

Sem perder de vista nossos princípios fundamentais de ética e segurança, estamos continuamente experimentando e evoluindo. Nosso objetivo é gerar ainda mais valor para nossos parceiros, enquanto navegamos juntos por essa nova era.

Escrito por Fernanda Vieira, Head de Engenharia na dti digital, e Yasmim Fonseca, Head de produto na dti