Roee Adler, CEO da Hud: inteligência de runtime será a próxima etapa das operações de software

A inteligência artificial acelerou drasticamente o desenvolvimento de software: agentes de IA para programação agora conseguem gerar grandes volumes de código pronto para produção em questão de minutos. Mas, segundo Roee Adler, CEO da startup Hud, acelerar a escrita de código não resolve o principal problema de engenharia: garantir que esse software funcione corretamente quando já estiver em produção.

Por que as ferramentas antigas de monitoramento não bastam

Há décadas, as plataformas de observabilidade ajudam as equipes a acompanhar a infraestrutura por meio de logs, métricas e traces, as três fontes clássicas de dados sobre o estado de um sistema. Essa abordagem partia da premissa de que uma pessoa escreve código de forma deliberada e relativamente lenta. Assim, a equipe teria tempo para entender a arquitetura do sistema e configurar o monitoramento de acordo com suas particularidades.

• Agentes de IA já geram grandes volumes de código pronto para produção em minutos
• A velocidade de escrita de código aumentou, mas o funcionamento correto em produção continua sendo um problema sem solução
• As ferramentas clássicas de observabilidade se apoiam em logs, métricas e traces
• A análise é de Roee Adler, CEO da startup Hud

O que muda com o avanço do desenvolvimento com IA

Quando boa parte do código é escrita por um agente de IA, e não por um engenheiro, o novo código chega ao sistema mais rápido do que as equipes conseguem entender como ele vai se comportar em condições reais. Isso cria uma distância entre a velocidade com que o código entra em produção e o quanto a equipe de fato compreende seu comportamento sob carga. Na visão de Adler, é justamente essa lacuna que uma nova classe de ferramentas deve fechar: soluções que trabalhem não só com logs e métricas, mas também com uma compreensão mais profunda do que acontece durante a execução do código.

O que isso significa

À medida que os agentes de IA assumem uma parcela cada vez maior da escrita de código, a indústria provavelmente terá de repensar a própria abordagem de monitoramento em produção: sair da coleta passiva de logs e métricas e partir para uma compreensão mais ativa do comportamento do sistema em tempo real. É isso que Adler chama de inteligência de runtime.