Seis de cada 10 organizaciones confía en que los modelos grandes de lenguajes (LLM, por sus siglas en inglés), como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, tengan un impacto significativo en sus capacidades de automatización de DevOps.
Según una investigación de Dynatrace, los tres beneficios principales incluyen mayor productividad y reducción del esfuerzo manual (57 %), desarrollo mejorado, colaboración en seguridad y operaciones (56%) y permitir a los equipos generar código automáticamente (48%).
El CTO de Dynatrace, Bernd Greifeneder, explicó en un comunicado que “a diferencia de las técnicas tradicionales de inteligencia artificial, que tienen alcance y aplicabilidad limitadas, las plataformas que combinan técnicas predictivas, causales y generativas pueden sobresalir en capacidades específicas para abordar diferentes casos de uso de automatización de DevOps”.
La investigación, realizada por Coleman Parkes bajo encargo de Dynatrace, encuestó a 450 profesionales de IT, responsables de DevOps y automatización de la seguridad, en grandes organizaciones a nivel global.
Carecen de estrategia de automatización
El Reporte sobre la Automatización de DevOps 2023 de Dynatrace también revela que las inversiones brindan beneficios significativos, como una mejora de 61% en la calidad del software, reducción de 57% en las fallas de implementación y una disminución de 55% en los costos de IT.
Aunque en los próximos 12 meses, las organizaciones invertirán en automatización de DevOps, solo 38% de las organizaciones tienen una estrategia de automatización de DevOps claramente definida para informar estas inversiones.
Las principales motivos de dichas inversiones son para respaldar la gestión de seguridad y cumplimiento (55%), aprovisionamiento y gestión de infraestructura (52%) y optimización del desempeño (51%).
