[{"data":1,"prerenderedAt":1001},["ShallowReactive",2],{"/pt-br/the-source/ai/4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai/":3,"footer-pt-br":35,"the-source-navigation-pt-br":343,"4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai-article-hero-category-pt-br":370,"4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai-the-source-gated-asset-pt-br":393,"the-source-newsletter-pt-br":409,"4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai-category-pt-br":421,"4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai-the-source-resources-pt-br":434,"4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai-article-hero-author-pt-br":452},{"_path":4,"_dir":5,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"config":8,"seo":14,"content":18,"type":27,"category":5,"slug":28,"_id":29,"_type":30,"title":7,"_source":31,"_file":32,"_stem":33,"_extension":34},"/pt-br/the-source/ai/4-steps-for-measuring-the-impact-of-ai","ai",false,"",{"layout":9,"template":10,"articleType":11,"author":12,"gatedAsset":13},"the-source","TheSourceArticle","Regular","taylor-mccaslin","source-lp-how-to-get-started-using-ai-in-software-development",{"title":15,"description":16,"ogImage":17},"Quatro etapas para medir o impacto da IA","Para avaliar o sucesso de iniciativas com IA, é essencial ter uma estrutura de medição adequada. Descubra quatro etapas para focar nas métricas certas.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1751463600/yv1v4ywk7hbobfvlxwhf.png",{"title":15,"date":19,"description":20,"timeToRead":21,"heroImage":17,"keyTakeaways":22,"articleBody":26},"2024-10-29","Para determinar o desempenho das iniciativas de IA, é fundamental utilizar a estrutura de medição certa. Confira estas quatro etapas que podem ajudar você a se concentrar nas métricas certas.","5 min de leitura",[23,24,25],"A eficácia da IA no desenvolvimento de software não deve ser medida apenas por métricas de produtividade, como geração de código, mas também considerando seu impacto na qualidade, manutenção, testes e segurança do código.","Integrar com sucesso a IA requer uma abordagem holística que combine dados quantitativos de todo o ciclo de desenvolvimento de software com insights qualitativos dos desenvolvedores sobre o impacto real da IA em seu trabalho e estratégias.","Com a abordagem certa, a IA pode aprimorar a colaboração, melhorar a qualidade do código e apoiar as metas empresariais sem comprometer a qualidade ou a segurança do software","Rapidamente, a IA se tornou uma parte essencial das pilhas de tecnologia das empresas. As ferramentas de produtividade com tecnologia de IA prometem aumentar a eficiência automatizando tarefas repetitivas de codificação. No entanto, muitas empresas estão lutando para quantificar o impacto de suas iniciativas de IA e estão reavaliando as métricas para garantir que elas estejam alinhadas com os resultados de negócios desejados.\n\nTradicionalmente, medir a produtividade dos desenvolvedores tem sido um desafio, usando ou não ferramentas com tecnologia de IA. [Uma pesquisa realizada pelo GitLab](https://about.gitlab.com/developer-survey/) descobriu que menos da metade dos CXOs estão satisfeitos com a forma que suas empresas medem a produtividade do desenvolvedor, e 36% sentem que as medições de produtividade em vigor apresentam falhas.\n\nA avaliação da produtividade da codificação aprimorada por IA requer uma abordagem mais sutil do que as métricas tradicionais, como linhas de código, commits de código ou conclusão de tarefas. É necessário mudar o foco para resultados de negócios do mundo real que equilibrem velocidade de desenvolvimento, qualidade de software e segurança.\n\nAqui estão algumas etapas que as empresas podem seguir hoje para garantir que possam medir o impacto total da IA nos processos de desenvolvimento de software.\n\n## 1. Defina metas claras para implementar a IA\nAo implementar a IA no desenvolvimento de software, as empresas devem ter metas e métricas claras para medir o sucesso. Isso inclui objetivos de curto e longo prazo que se alinhem com a estratégia geral de negócios. Por exemplo, uma meta de curto prazo pode ser reduzir o tempo de revisão de código em 30% usando ferramentas com tecnologia de IA, enquanto uma meta de longo prazo pode ser melhorar os índices de satisfação do cliente por meio de ciclos de lançamento mais rápidos e código de maior qualidade.\n\nAlém disso, os líderes organizacionais devem envolver os desenvolvedores na definição dessas metas e métricas. Os desenvolvedores têm experiência em primeira mão com o impacto da IA no seu trabalho e podem apresentar informações detalhadas e valiosas sobre como ela melhorou ou prejudicou a produtividade. [Uma pesquisa do GitLab](https://about.gitlab.com/developer-survey/) mostrou que 63% dos desenvolvedores esperam que a IA mude significativamente sua função nos próximos cinco anos, e 56% acham que introduzir a IA no ciclo de vida do desenvolvimento de software é arriscado. Ao ouvir dos desenvolvedores onde a IA pode ajudar e onde gera preocupações, as empresas podem definir métricas de sucesso mais relevantes, que realmente refletem o impacto dela nas equipes de desenvolvimento de software.\n\nTambém é importante que as empresas revisitem e reavaliem regularmente essas metas à medida que continuem a integrar a IA em seus processos. A tecnologia evolui rapidamente, assim como as necessidades e prioridades dos negócios. Definir metas claras permite que as equipes acompanhem o progresso e façam ajustes conforme necessário.\n\n## 2. Além das métricas de programação\nA produtividade é mais do que as taxas de aceitação ou linhas de código geradas. Os desenvolvedores gastam [mais de 75%](https://about.gitlab.com/developer-survey/) do seu tempo em outras tarefas além da geração de código. O uso eficiente da IA pode, portanto, reduzir o tempo que os desenvolvedores gastam revisando, testando e mantendo o código.\n\nPara entender e aproveitar plenamente os benefícios do desenvolvimento de software auxiliado por IA, as empresas devem se concentrar em ter uma visão holística do [impacto da IA na produtividade](https://about.gitlab.com/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity/) e de seus resultados em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC). A abordagem ideal combina dados quantitativos de todo o SDLC com informações detalhadas qualitativas dos desenvolvedores sobre o impacto real da IA no seu trabalho diário e sua influência nas estratégias de desenvolvimento de longo prazo.\n\nUma técnica de medição eficaz é a [estrutura DORA](https://about.gitlab.com/solutions/value-stream-management/dora/), que avalia o desempenho de uma equipe de desenvolvimento durante um período específico. As métricas DORA avaliam a frequência de implantação, o prazo de entrega das alterações, o tempo médio de reparo, a taxa de falha nas alterações e a confiabilidade. Essas métricas oferecem visibilidade sobre a agilidade, eficiência operacional e velocidade de uma equipe, atuando como indicadores de como o departamento de engenharia equilibra velocidade, qualidade e segurança.\n\nAlém disso, as equipes devem usar a [análise de fluxo de valor](https://about.gitlab.com/solutions/value-stream-management/) para examinar o fluxo de trabalho completo, do conceito à produção. A análise de fluxo de valor monitora continuamente as métricas, como prazo de entrega, duração do ciclo, frequência de implantação e defeitos de produção, com foco nos resultados dos negócios, em vez de ações individuais do desenvolvedor. Essa abordagem abrangente garante um processo de desenvolvimento mais produtivo e eficiente.\n\n## 3. Prepare-se para os desafios do crescimento\nEmbora a IA possa acelerar a produção de código, ela também pode contribuir para a dívida técnica se o código gerado não tiver qualidade e segurança. O código gerado por IA geralmente exige mais tempo para revisão, teste e manutenção. Os desenvolvedores podem economizar tempo usando a IA inicialmente, mas esse tempo provavelmente será gasto mais tarde no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Além disso, qualquer falha de segurança no código gerado por IA precisará de atenção das equipes de segurança, exigindo tempo adicional para resolver possíveis problemas. Como resultado, as equipes de desenvolvimento e segurança podem inicialmente ser céticas em relação à IA.\n\nPara começar, as equipes devem desenvolver as melhores práticas atuando em áreas de menor risco antes de expandir o uso de aplicações de IA. Essa abordagem cautelosa garante uma capacidade de ajuste de escala segura e sustentável. Por exemplo, a IA pode facilitar a geração de código, a criação de testes, a correção de sintaxe e a documentação, ajudando as equipes a avançar e melhorar os resultados enquanto aprendem a usar a ferramenta de forma mais eficaz.\n\nA produtividade pode diminuir inicialmente à medida que as equipes se acostumam a novos fluxos de trabalho. As empresas devem oferecer um período de carência para que as equipes determinem a melhor forma de integrar a IA em seus processos.\n\n## 4. Integre a IA de forma holística com a plataforma DevSecOps\nPara mitigar os desafios da implementação da IA em seus processos de desenvolvimento, as empresas podem utilizar uma plataforma DevSecOps que integre recursos de IA (como geração de código com tecnologia de IA, resumos de discussões e explicações de vulnerabilidades) ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. As plataformas DevSecOps oferecem um fluxo de trabalho centralizado e simplificado para desenvolvedores e equipes de segurança, permitindo que colaborem de forma mais eficaz e [identifiquem possíveis problemas no início do processo de desenvolvimento](https://about.gitlab.com/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security/).\n\n[Ferramentas de teste e revisão de código com tecnologia de IA](https://about.gitlab.com/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code/) dentro de uma plataforma DevSecOps podem ajudar a identificar e resolver falhas de segurança ou erros de código antes que entrem na etapa de produção. Isso não apenas economiza tempo, mas também reduz a dívida técnica e melhora a qualidade geral do software. Quando as ferramentas de IA fazem parte de uma plataforma integrada, as equipes também podem [misturar IA com análise de causa raiz](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd/)para corrigir erros em pipelines de CI/CD e lançar código seguro mais rapidamente. O objetivo é aplicar análises automatizadas de qualidade de código e de segurança a todo o código que a empresa está produzindo, especialmente o código gerado por IA.\n\nAlém disso, as equipes podem facilmente rastrear o ROI da IA com a [análise integrada que mede o impacto da IA na produtividade](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/) de uma plataforma.\n\nA IA desempenhará um papel crítico na evolução das plataformas DevSecOps, remodelando a forma como as equipes de desenvolvimento, segurança e operações colaboram para acelerar o desenvolvimento de software sem sacrificar a qualidade e a segurança. Os líderes empresariais vão querer entender como seus investimentos em ferramentas com tecnologia de IA estão gerando resultados, e os desenvolvedores devem aceitar essa análise e aproveitar a oportunidade para demonstrar como seu trabalho está alinhado com os objetivos mais amplos da empresa.\n\nAo adotar uma abordagem holística que avalia a qualidade do código, a colaboração, os custos de downstream e a experiência do desenvolvedor, as equipes podem aproveitar as tecnologias de IA para aprimorar os esforços 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Tecnologia Nacional do GitLab. Ele colabora ativamente para o crescimento do GitLab desde 2017. Seus 25 anos de experiência em liderança abrangem não apenas o setor público dos EUA, mas também empresas pequenas e médias e empresas internacionais. Joel combina seu profundo conhecimento em políticas governamentais com uma vasta experiência em tecnologia, desenvolvimento de software, IA e cibersegurança. Com frequência, é convidado pelo setor e por agências a comentar e responder perguntas sobre políticas.",{"altText":786,"config":796},{"src":797},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1751463423/mkmdhuxsjggfvokdmdv7.jpg",{"componentName":470},"joel-krooswyk","content:pt-br:the-source:authors:joel-krooswyk.yml","pt-br/the-source/authors/joel-krooswyk.yml","pt-br/the-source/authors/joel-krooswyk",{"_path":804,"_dir":455,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"config":805,"seo":806,"content":808,"type":471,"slug":820,"_id":821,"_type":30,"title":807,"_source":31,"_file":822,"_stem":823,"_extension":34},"/pt-br/the-source/authors/josh-lemos",{"layout":9},{"title":807},"Josh Lemos",[809,819],{"componentName":461,"componentContent":810},{"config":811,"name":807,"role":814,"bio":815,"headshot":816},{"gitlabHandle":812,"linkedInProfileUrl":813},"joshlemos","https://www.linkedin.com/in/joshlemos/","Diretor de Segurança da Informação","Com 20 anos de experiência na liderança de equipes de segurança da informação, Josh Lemos é o diretor de segurança da informação da GitLab Inc. Ele é responsável por estabelecer e manter a visão, a estratégia e o programa da empresa para garantir que os ativos e as tecnologias da informação estejam adequadamente protegidos, fortalecendo a plataforma DevSecOps do GitLab e garantindo o mais alto nível de segurança para os clientes.",{"altText":807,"config":817},{"src":818},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1751463405/f4rqtiecakrekvxfhqar.jpg",{"componentName":470},"josh-lemos","content:pt-br:the-source:authors:josh-lemos.yml","pt-br/the-source/authors/josh-lemos.yml","pt-br/the-source/authors/josh-lemos",{"_path":825,"_dir":455,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"config":826,"seo":827,"content":829,"type":471,"slug":836,"_id":837,"_type":30,"title":828,"_source":31,"_file":838,"_stem":839,"_extension":34},"/pt-br/the-source/authors/julie-griffin",{"layout":9},{"title":828},"Julie 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