Adoção de IA: Como os Diferentes Setores da Indústria Estão Se Movimentando?

A transformação digital, impulsionada pela Inteligência Artificial (IA), continua a moldar o futuro dos negócios, e a adoção dessa tecnologia varia amplamente entre os segmentos de mercado. No recente 2024 Global DevSecOps Report da GitLab, ficou evidente que a corrida pela IA já começou, mas com níveis distintos de penetração em cada setor.

O Panorama da IA no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software

Em termos de "Uso de IA no ciclo de vida de desenvolvimento de software", os segmentos se destacam conforme abaixo:

• Setor Automotivo — 66% de adoção: surpreendentemente, a indústria automotiva lidera o uso da IA. O foco na automação e nas inovações em veículos autônomos e inteligentes impulsiona esse alto índice, refletindo a transformação que a IA traz para o setor.

  
  

• BFSI (Banco, Financeiro e Seguros) — 34% de adoção: esse setor, conhecido por ser altamente regulamentado, enfrenta desafios na implementação de IA, principalmente em função de segurança e conformidade. No entanto, as iniciativas estão crescendo, com foco na automação de processos financeiros e análise preditiva.

  
  

• Setor Público — 47% de adoção: governos e instituições públicas começam a explorar a IA em áreas como segurança pública e serviços ao cidadão, embora ainda haja muitos obstáculos a superar, como a modernização das infraestruturas e a confiança pública.

  
  

• Tecnologia — 41% de adoção: empresas de tecnologia, apesar de serem pioneiras em desenvolvimento de IA, ainda encontram resistências internas e desafios na implementação escalável da IA nos ciclos de desenvolvimento de software, principalmente na integração com sistemas legados.

  
  

• Telecomunicações & Utilities — 23% de adoção: o menor índice de adoção está neste setor, como já destacado por Leon Taiman, líder global de Práticas de Telecomunicações & Edge da Dell Technologies. O artigo de Taiman discute as barreiras culturais e operacionais que retardam a implementação de IA, como a dependência de infraestruturas de telecomunicações tradicionais e a resistência à inovação.

Adoção de IA nas Equipes de Engenharia de Software

Como observado no relatório do ano anterior, as equipes de engenharia de software estão cada vez mais ansiosas para adotar IA generativa, com o objetivo de acelerar a criação de código. Este ano, as principais áreas de interesse para o uso da IA continuam a ser:

• Geração de código e sugestões de código — 47%: Essa área lidera o uso da IA, auxiliando no desenvolvimento e redução do tempo de escrita de código.

  
  

• Explicações sobre como o código funciona — 40%: Proporciona uma melhor compreensão das estruturas e fluxos complexos, facilitando o trabalho dos desenvolvedores.

  
  

• Resumos de mudanças de código — 38%: Tornam mais ágil o processo de revisões e atualizações.

Além disso, novos casos de uso surgiram este ano, como previsão de métricas de produtividade e identificação de anomalias (38%), explicações sobre vulnerabilidades de segurança e como mitigá-las (37%), e chatbots com interação em linguagem natural (36%), que aparecem entre as cinco principais áreas de interesse. O uso crescente de chatbots reflete o apelo por interfaces que facilitam a comunicação entre equipes de DevSecOps e ferramentas de IA.

Embora a geração de código seja a aplicação mais comum da IA, o verdadeiro potencial dessa tecnologia reside em sua capacidade de otimizar todo o fluxo de trabalho dos desenvolvedores.

De fato, os desenvolvedores relatam gastar menos de 25% do seu tempo escrevendo novo código. O restante é dedicado a tarefas como reuniões (15%), aprimoramento de código (15%), compreensão de código (13%) e teste (12%). Portanto, 75% do tempo dos desenvolvedores ainda pode ser otimizado com IA, seja através de testes automatizados, explicações de vulnerabilidades ou resumos de mudanças.

Desafios e Oportunidades para Líderes

Apesar do otimismo cauteloso por parte de executivos C-level — com 62% deles reconhecendo a importância de adotar IA para evitar ficarem para trás — 56% também acreditam que a introdução de IA no ciclo de desenvolvimento apresenta riscos. Isso contrasta com a percepção de colaboradores e gerentes, que afirmam que suas organizações ainda não estão preparadas para essa adoção e carecem de treinamentos e recursos adequados.

Esse descompasso sugere que líderes organizacionais podem estar subestimando os desafios enfrentados por suas equipes. A implementação de ferramentas de IA em uma plataforma DevSecOps integrada, que abrange todas as etapas do desenvolvimento, pode fornecer insights valiosos sobre como a IA está sendo usada e onde está trazendo eficiência. Além disso, relatórios de impacto da IA podem ajudar a monitorar a adoção e avaliar os benefícios em termos de valor de negócios.

A indústria automotiva continua na vanguarda da adoção de IA, enquanto setores como telecomunicações e BFSI ainda enfrentam desafios. Com mais de 75% das atividades diárias dos desenvolvedores passíveis de otimização por IA, a oportunidade de inovação é vasta. No entanto, para que essa revolução aconteça de forma eficaz, é necessário que os líderes compreendam a realidade no campo e invistam em treinamentos adequados, plataformas integradas e métricas de impacto. A corrida pela IA está apenas começando, e quem souber aproveitar essas ferramentas certamente estará mais bem posicionado para o futuro.