GitLab a publicat un studiu care evidențiază o contradicție interesantă: inteligența artificială accelerează programarea, dar generează și noi blocaje în productivitate. Cercetarea, realizată împreună cu The Harris Poll sub titlul Global DevSecOps Report 2025, a intervievat 3.266 de specialiști în dezvoltare software, operațiuni IT și securitate, și identifică exact unde apar blocajele în fluxurile de lucru odată cu introducerea AI.
Concluziile arată că, deși livrările către producție sunt mai frecvente, 82% dintre organizații fac deploy cel puțin săptămânal, profesioniștii DevSecOps pierd în medie aproximativ șapte ore pe săptămână din cauza proceselor ineficiente. Principalele surse sunt toolchain-urile fragmentate și lipsa colaborării între echipe, problemă agravată de multiplicarea uneltelor: 60% utilizează mai mult de cinci instrumente pentru dezvoltare, iar 49% au mai mult de cinci instrumente AI în flux. În esență, viteza adusă de AI se ciocnește de fricțiuni pe care AI singură nu le elimină. Dacă vrei viteză, ai nevoie și de infrastructură, nu doar de un instrument rapid.
Un alt aspect important este orientarea spre platform engineering: 85% dintre respondenți consideră că AI agentic funcționează cel mai bine atunci când este integrat într-un cadru de platformă. GitLab susține că platformele integrate pot alinia mai eficient AI cu cerințele de guvernanță și conformitate, domenii care devin din ce în ce mai complexe pe măsură ce AI este adoptată pe scară largă. În practica curentă, însă, fragmentarea uneltelor blochează dezvoltatorii, iar agenții AI pot amplifica aceste probleme dacă nu există o orchestrare inteligentă pe întregul ciclu de viață al software-ului.
Raportul evidențiază și schimbarea rolurilor: AI nu pare să reducă numărul de ingineri, ci să le transforme profesiile. 76% dintre participanți cred că, pe măsură ce programarea devine mai simplă cu AI, vor apărea mai mulți ingineri, nu mai puțini. 87% consideră că adoptarea AI le protejează cariera pe termen lung, iar 83% anticipează modificări în rolurile lor în următorii cinci ani. Această dinamică generează o cerere clară pentru formare: 87% doresc ca angajatorii să investească mai mult în upskilling. AI funcționează ca un instrument puternic: folosit corect, te îmbunătățește; folosit fără pregătire, lasă multe semne de întrebare.
Adopția AI este aproape universală: 97% folosesc sau intenționează să folosească AI în dezvoltare. Cu toate acestea, doar 37% ar avea încredere să lase AI să gestioneze munca zilnică fără revizuire umană. 73% se confruntă deja cu fenomenul numit vibe coding, adică generare de cod din prompturi în limbaj natural fără o înțelegere clară a funcționalității. Aproape 90% consideră că creativitatea și inovația rămân atribute umane dificil de înlocuit. Pe partea de conformitate și securitate, 70% afirmă că AI complică gestionarea conformității, iar 76% observă că cele mai multe probleme de conformitate sunt descoperite abia după deploy. 43% cred că AI pentru securitate și conformitate este competența cea mai importantă pentru avansarea în carieră, iar 82% se așteaptă ca funcționalitățile de conformitate să fie integrate direct în cod până în 2027.
Manav Khurana, chief product and marketing officer la GitLab, rezumă situația prin sintagma AI Paradox: programarea este mai rapidă ca niciodată, dar lipsa calității, securității și fluidității în ciclul de viață al software-ului generează fricțiuni care împiedică inovația. Khurana avertizează că instrumentele izolate nu satisfac cerințele interconectate de orchestrare AI, guvernanță și conformitate și propune un cadru nou care să țină pasul cu ritmul accelerate al dezvoltării.
Date concrete din raport: 3.266 de respondenți, 82% deploy săptămânal, 7 ore pierdute pe săptămână din cauza proceselor ineficiente, 60% folosesc peste cinci tool-uri de dezvoltare, 49% peste cinci unelte AI, 97% adopție AI planificată sau în curs, 37% încredere în AI fără revizuire umană, 73% experiență cu vibe coding, 82% așteaptă funcții de conformitate în cod până în 2027. Aceste cifre descriu o industrie în tranziție: entuziasm pentru oportunități și recunoașterea limitelor practice.
Raportul deschide subiecte esențiale: cum se creează o arhitectură de unelte care să nu anuleze beneficiile AI, ce înseamnă guvernanță eficientă când AI ia decizii automatizate și cum pregătesc echipele prin formare continuă. Un exemplu practic: integrarea funcțiilor de conformitate direct în pipeline-urile CI/CD ar putea reduce numărul problemelor descoperite post-deploy, iar adoptarea unei platforme unificate ar putea diminua timpul pierdut din cauza comutărilor frecvente între instrumente. În paralel, menținerea revizuirii umane asupra codului generat de AI pare esențială pentru a preveni erori funcționale sau vulnerabilități de securitate.
GitLab lansează un avertisment pragmatic: viteza nu este singurul reper al progresului. Fără orchestrare și reguli clare, câștigurile aduse de AI pot fi anulate de complexitate. Rămâne de văzut în următorii ani dacă organizațiile vor decide să consolideze toolchain-urile, să aloce resurse semnificative pentru instruire și să integreze conformitatea în cod, așa cum 82% dintre respondenți prevăd.
Titlul raportului și cifrele cheie, inclusiv frecvența de deploy și timpul pierdut, arată că problema nu este lipsa instrumentelor, ci modul în care acestea sunt interconectate. Cum crezi că ar trebui companiile să echilibreze viteza oferită de AI cu necesitatea calității și conformității?
Fii primul care comentează