Avanços na IA Remodelam o Desenvolvimento de Software e a Cibersegurança
Uma onda de avanços na inteligência artificial está transformando rapidamente o desenvolvimento de software e a cibersegurança, com novas ferramentas e estratégias surgindo para enfrentar os desafios em evolução. As empresas estão lançando novos modelos de IA projetados para auxiliar os desenvolvedores, enquanto as equipes de segurança estão cada vez mais dependendo da IA para gerenciar o crescente volume de ameaças cibernéticas.
Na área de desenvolvimento de software, a Mistral AI, uma empresa francesa que se posiciona como uma desafiante europeia aos gigantes americanos de IA, anunciou na terça-feira a disponibilidade geral do Mistral Vibe 2.0, uma versão atualizada de seu agente de codificação baseado em terminal. De acordo com a VentureBeat, isso marca o "impulso mais agressivo da empresa até agora no competitivo mercado de desenvolvimento de software assistido por IA". O lançamento significa a transição da Mistral de oferecer suas ferramentas de desenvolvedor em uma fase de teste gratuita para integrá-las a planos de assinatura pagos. Essa mudança ocorre logo após o CEO da Mistral, Arthur Mensch, declarar que a empresa espera ultrapassar US$ 1 bilhão.
Enquanto isso, a Moonshot AI, uma empresa chinesa, atualizou seu modelo Kimi K2 de código aberto para Kimi K2.5, transformando-o em um modelo de codificação e visão com uma arquitetura que suporta a orquestração de enxames de agentes. Emilia David, da VentureBeat, relatou que o Kimi K2.5 é um modelo completo que suporta entradas visuais e de texto, permitindo que os usuários aproveitem o modelo para projetos de codificação mais visuais. O modelo Kimi K2, no qual o Kimi K2.5 é baseado, tinha 1 trilhão de parâmetros totais e 32 bilhões de parâmetros ativados.
Em cibersegurança, as equipes do Centro de Operações de Segurança (SOC) estão automatizando cada vez mais os processos de triagem para gerenciar o número esmagador de alertas que recebem diariamente. Louis Columbus, da VentureBeat, relatou que o SOC empresarial médio recebe 10.000 alertas por dia, cada um exigindo de 20 a 40 minutos para investigar adequadamente. No entanto, mesmo equipes com pessoal completo só conseguem lidar com 22 desses alertas. Mais de 60% das equipes de segurança admitiram ignorar alertas que mais tarde se mostraram críticos. Como resultado, as tarefas de analistas de Nível 1, como triagem, enriquecimento e escalonamento, estão se tornando funções de software, com mais equipes de SOC recorrendo a agentes de IA supervisionados para lidar com o volume. Os analistas humanos estão mudando suas prioridades para investigar, revisar e tomar decisões de casos extremos, reduzindo os tempos de resposta.
No entanto, o Gartner prevê que mais de 40% das implementações de IA agentic falharão devido à falta de limites de governança. "Não integrar a percepção e a intuição humana tem um alto custo", escreveu Columbus.
Além dessas aplicações específicas, a OpenAI também está fazendo um esforço conjunto para integrar sua tecnologia à pesquisa científica. De acordo com a MIT Technology Review, a OpenAI lançou uma nova equipe chamada "OpenAI for Science" em outubro, dedicada a explorar como seus grandes modelos de linguagem podem ajudar os cientistas e ajustar suas ferramentas para apoiá-los. Kevin Weil, vice-presidente da OpenAI, está explorando como um impulso para a ciência se encaixa na missão mais ampla da OpenAI e o que a empresa espera alcançar.
Embora esses avanços da IA estejam ganhando força, os desenvolvedores também estão explorando tecnologias mais estabelecidas. Um usuário do Hacker News compartilhou notas sobre como começar a usar o Django, uma estrutura da web, observando que é bom quando todos os problemas já foram resolvidos. O usuário também observou que o Django tem menos magia do que o Rails.
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