Previsioni DevOps 2026: cosa pensano davvero gli esperti

La prima metà dell'anno vedrà i team sperimentare. Immagina di collegare qualcosa che monitora i tuoi eventi Kubernetes, individua gli errori nascosti e fornisce esempi di soluzioni. Invece di scorrere tra centinaia di righe per trovare quel fastidioso ImagePullBackOff, l'IA identifica se si tratta di un errore di battitura nel tuo file YAML di distribuzione o di un segreto mancante.

Ma la seconda metà sarà diversa. L'IA in DevOps smetterà di essere un esperimento opzionale e diventerà una vera e propria iniziativa organizzativa. Diventerà parte di come le persone e i team migliorano e consegnano valore aziendale.

Con l’arrivo del 2027, l’IA non sarà più considerata 'in anticipo'. A quel punto, inizieranno a emergere le differenze tra i team che hanno considerato il 2026 come anno di lancio e quelli che sono rimasti in panchina.

Cosa significa questo per te: considera il 2026 come la tua finestra di opportunità. Inizia a sperimentare ora, mentre la curva di apprendimento è indulgente. Entro metà anno, trasferisci i tuoi esperimenti di successo in iniziative reali. Le squadre che aspetteranno fino al 2027 saranno a rincorrere il tempo perduto.

Nel 2026, quel modello inizia a crollare sotto il peso delle dimensioni, delle richieste di conformità e della responsabilità finanziaria. Il cambiamento che mi aspetto è da Infrastructure as Code (IaC) artigianale a un'infrastruttura guidata dall'intento.

Cosa significa questo per te: invece di concentrarsi su come viene costruita ogni risorsa, i team si focalizzeranno sui risultati che devono essere garantiti: sicuro di default, conforme di default, consapevole dei costi di default e continuamente verificabile. La piattaforma applica quindi questi risultati nel tempo, non solo al momento del deployment.

Cosa significa questo per te: Inizia a identificare le attività nella tua pipeline che potrebbero beneficiare di un'esecuzione autonoma. Comincia a creare documentazione che l'IA possa usare come contesto per le attività di DevOps e individua un insieme di strumenti che puoi fornire agli agenti IA per permettere loro di risolvere problemi semplici di DevOps. Prepara un piano per espandere sia il contesto disponibile sia le linee guida all’interno di questi strumenti, in modo da consentire gradualmente agli agenti IA di assumersi più compiti di DevOps. Assicurati che siano in atto sistemi di registrazione e audit di tutte le azioni, così da poter continuare a imparare dagli incidenti e dalle loro soluzioni. Inizia a sperimentare con agenti IA in ambienti controllati già da ora, così sarai pronto quando diventeranno una prassi mainstream.

L'aspetto chiave è implementare e verificare i controlli SDLC all’interno delle pipeline. La differenza di performance deriva dal fatto di esprimere le politiche e i controlli della propria organizzazione come codice, per poi implementarli all’interno delle pipeline CI/CD con regole semplici di passaggio/fallimento/escalation. Tuttavia, l’implementazione è solo metà della battaglia. Le organizzazioni devono anche conservare in modo sicuro le prove collegate di questi test di controllo, insieme al loro contesto, anziché limitarsi a conservare i log CI che richiedono un’interpretazione manuale successiva.

Quando eseguito correttamente, questa prova di controllo archiviata può ridurre significativamente il carico condiviso sia sui team di audit che su quelli di sviluppo applicativo. Queste azioni contribuiranno anche a maturare la vostra postura di rischio e conformità, passando da una valutazione puntuale a un processo continuo.

Cosa significa questo per te: Inizia subito a collaborare con il tuo team GRC per identificare quali controlli possono essere codificati e automatizzati nei tuoi processi. Costruisci i sistemi di conservazione delle prove che renderanno le verifiche semplici e trasformeranno la conformità da un'interruzione periodica a un vantaggio continuo e automatizzato.

Prevediamo che assisteremo al primo grande incidente pubblico legato all'intelligenza artificiale, che metterà severamente alla prova, e probabilmente rivelerà, significative vulnerabilità nei piani di resilienza e continuità operativa di almeno un'azienda. Questo incidente potrebbe verificarsi improvvisamente, ad esempio, un modello che elimina erroneamente un database di produzione critico senza backup adeguati, oppure potrebbe essere un processo più graduale, in cui istruzioni difettose corrompono o modificano dati validi con informazioni errate, portando alla perdita di fiducia da parte dei clienti una volta scoperto.

Cosa significa questo per te: stabilisci un insieme ragionevole di limiti per l'uso dei modelli. Nell'implementare nuove tecnologie e modalità di lavoro, è importante garantire che ci sia una traccia di controllo delle azioni svolte, specialmente quelle non supervisionate, e allo stesso modo, un processo di reversibilità per assicurarsi che un errore, meno prevedibile rispetto a quanto sono abituati gli sviluppatori, non si trasformi in un effetto a catena.