Desde o manifesto ágil de 2001, o desenvolvimento de software program prosperou em princípios como “indivíduos e interações sobre processos”, entrega contínua e adotando mudanças. Nas décadas seguintes, assistimos aos SDLCs agilados e acionados por documentação, permitindo a entrega de valor iterativa e o planejamento adaptativo. Agora, rápido para 2025, e AI está mudando drasticamente o desenvolvimento de software program. Modelos como GPT-4O e Claude 3,5 sonetos podem gerar código em segundos, provocando uma pergunta crítica para os veteranos do setor: O ágil ainda é relevante? Ou os fluxos de trabalho orientados a IA remodelam o que deveria ser “ágil”?
Ai não está matando ágil, está reformulando -o
Ferramentas de IA generativas como Copilot e Programs baseadas em GPT tornaram-se essenciais nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores modernos, automatizando tarefas de rotina e acelerando prototipagem. Por exemplo, As equipes de engenharia de Robinhhood relatam que A maioria do novo código é gerada pela IA, com adoção quase universais entre os desenvolvedores.
No entanto, essa mudança não soletrou o fim do ágil. Em vez disso, evoluiu os papéis de Praticantes ágeis Como nossos engenheiros da Infretra. Reuniões de stand-up, Backlog de cuidadose o planejamento da iteração agora incorporam informações de IA, que exigem novas competências, como engenharia imediata, validação de IA e governança de riscos.
O paradoxo da produtividade
Os estudos confirmam desenvolvedores usando as tarefas completas de IA 56% mais rápido, enquanto Relatórios Atlassianos Que os desenvolvedores economizam mais de 10 horas por semana, graças à IA, mas ainda perdem tempo para colaboração fragmentada e busca de informações.
A chave com essas mudanças é estar ciente de que a velocidade acionada por IA pode gerar complacência. Pesquisa indica Essa geração rápida de código pode levar a dívida técnica e compreensão reduzida, que se manifesta posteriormente em ciclos de dash. Sem revisão e refatoração humanas adequadas, a qualidade do seu código pode se degradar (apesar dos guardrails iterativos do Agile).
O pai de Agile pesa
Kent Beck, co-autor do manifesto ágil unique, compara agentes de IA aos gênios – Incrivelmente poderoso, mas imprevisível. Ele enfatiza o papel da IA em aumentar a criatividade e a diversão, mas adverte sobre sua volatilidade. Para Beck, o Agile agora tem mais sobre visão, gerenciamento de complexidade e supervisão humana do que a sintaxe do código.
Novo manifesto ágil acionado por IA
Nosso próprio Dr. Sriram Rajagopalan Propõe uma estrutura ágil reimaginada adaptada para o empreendimento habilitado para AI:
- Controle de qualidade automatizada Sobre o teste de software program: A IA pode gerar e atualizar casos de teste continuamente, a evolução do controle de qualidade à medida que o código evolui.
- Documentação abrangente sobre o código de escrita: Com o código efêmero e reproduzível sob demanda, os documentos arquitetônicos e a rastreabilidade legíveis por humanos se tornam pilares.
- Gerenciamento de riscos Over Burndown Gráficos: A pontuação de risco, as verificações de conformidade e as trilhas de auditoria devem ser assadas em sprints para indústrias regulamentadas.
- Governança arquitetônica sobre revisões de código: A deriva e a sustentabilidade de padrões devem ser gerenciadas com a aplicação da arquitetura automatizada (por exemplo, ModelOps).
Esta estrutura atualizada vira valores ágeis para refletir as necessidades atuais. A IA pode gerar e reescrever o código, portanto, manter a integridade, a segurança e a rastreabilidade arquitetônicas agora é crítica.
Implicações práticas para as equipes
Mudança de papéis e habilidades
- Engenheiros imediatos Torne -se crítico para obter consistentemente a saída de IA útil. Os avisos qualificados combinam instruções de contexto, restrições, formatos e validação usando estruturas e definições de função em camadas. Na verdade, vimos JSON solicita Usado para uma geração VEO 3 ainda mais estruturada para aumentar a replicabilidade.
- Auditores de IA / AI-OPS Especialistas Monitore alucinações, correção, desvio e problemas de segurança. Eles mantêm painéis, protocolos pós-crise e operam nos domínios DevOps e ModelOps.
Papéis ágeis tradicionais também evoluirá:
- Scrum Masters pode confiar na IA para encontrar resumos e dash métricas, mas permanecer essencial como facilitadores e administradores da cultura.
- Proprietários de produtos pode gerar histórias de usuário ou layouts de protótipo automaticamente, mas eles ainda refinam, priorizam e validam o homem para garantir o alinhamento com a visão.
Backlog e trabalho de descoberta
A IA pode avaliar a qualidade épica e da história usando métricas de qualidade baseadas em LLM. Outro estudo de caso recente mostrou alta satisfação entre os gerentes de produto que refinam artefatos de atraso com assistência de IA, mas as barreiras de adoção permanecem. Por exemplo, os agentes da LLM podem gerar critérios de aceitabilidade, testes em casos de borda ou refinamentos de backlog, acelerando sessões de limpeza e exigindo revisão humana.
Codificação, teste e CI/CD
- Programadores de pares de IA Como o GitHub, o copilot ajuda os desenvolvedores a concluir as tarefas mais rapidamente, resultando em uma produtividade geral do desenvolvedor aumentando drasticamente.
- Testes gerados pela IA Assim como a análise estática, as sugestões de código e a geração de casos de teste são incorporados em pipelines. Os testes contínuos se tornam controle automatizado de qualidade, mudando os testes mais cedo e com mais fluidez para os ciclos de desenvolvimento.
Governança, risco e segurança
- Modelops A integração garante que as saídas geradas pela IA sejam monitoradas quanto à justiça, conformidade, deriva, viés e desempenho para se alinhar com as políticas e padrões corporativos.
- Segurança Torna -se central por meio de identidades de agentes, manuseio de credenciais e detecção de anomalia para evitar vazamentos de dados ou padrões inseguros. Também podemos ver “gerentes de segurança de agentes centralizados para equilibrar autonomia e supervisão.
- Viés ético Deve estar surgido em sessões recorrentes de atraso. As equipes devem agendar pontos de verificação de ética e revisar os recursos sugeridos pela IA de várias perspectivas.
Cerimônias e métricas ágeis
- Planejamento de dash é aumentado pela capacidade de previsão da IA, estimando o risco e dependências de superfície. No entanto, o planejamento ainda depende da discrição humana para ancorar a produção de IA na visão de produto e no contexto das partes interessadas.
- Stand-ups e retrospectivos pode surgir tendências como eficácia imediata, taxas de rejeição de código, incidentes de alucinação e sentimento da equipe. Embora sejam automatizados por agentes, eles devem ser revisados por seres humanos para obter itens de ação.
- Métricas tradicionais Como a velocidade ou o Burndown, dão lugar aos KPIs específicos da IA. Isso inclui taxa de sucesso imediata, desvio de teste, frequência do refator, conformidade arquitetônica e taxas de aprovação/falha do GATENCE.
Colaboração e fluxo de trabalho
- As ferramentas de IA reduzem a carga cognitivaentão os desenvolvedores modernos gastam menos de 16% de sua codificação de tempo – O resto é gasto em coordenação, documentação e recuperação de contexto. Isso ocorre porque a IA não pode abordar a fragmentação da informação ou a clareza da liderança ainda.
- Alinhamento multifuncional ainda precisa ser liderado pelo homem. A IA pode identificar dependências ou lacunas de atraso entre as equipes, mas resolvê -las exige negociação e planejamento além do que os modelos de IA podem fornecer.
Ganhos de produtividade vs. custos ocultos
Melhorias significativas de velocidade podem economizar tempo e recursos que são reinvestidos em inovação adicional, em vez de corte de custos. No entanto, é observado aumento do tempo de integração e revisão (desafios como a sobrecarga de coordenação por compromisso) são observados na análise de código aberto. As equipes precisam estar cientes do risco de dependência ou se tornarem excessivamente dependentes da IA. Isso pode resultar na degradação da capacidade de pensamento crítico, para que as equipes precisem manter rituais de revisão, param de programaçãoe compreensão deliberada do código.
Ágil não está morto, está evoluindo
A verdadeira essência de Agile reside em uma mentalidade de adaptabilidade, suggestions contínuo e colaboração centrada no ser humano. A IA não take away esses valores, amplia a execução e aumenta a necessidade de supervisão humana em arquitetura, risco e governança ética.
O futuro do desenvolvimento de software program não é ágil vs. Ai, é ágil com Ai. O alinhamento estratégico, a orientação e a governança inteligente garantem que o poder da IA melhore a segurança, a manutenção e o valor do produto a longo prazo.
Recomendações acionáveis para Agile + AI
- Defina políticas de governança de IA: Use uma estrutura de 5 W (quem, o que, quando, onde, por quê) para esclarecer quem pode usar a IA, para quais propósitos e sob a supervisão.
- Lançar pods Agentic Pilot: Pequenas equipes devem combinar papéis humanos com agentes de IA (Dev, QA, refinamento de backlog) para testar os fluxos de trabalho.
- Rastrear métricas específicas da IA: Aproveite os KPIs como precisão rápida, alucinações, deriva de teste e portão de governança passa/falha.
- Profissionais ágeis de Upskill: Prepare Scrum Masters, proprietários de produtos e arquitetos em engenharia imediata, auditoria de IA e revisão de contexto.
- Incorporar verificações contínuas de controle de qualidade e arquitetura: Mix a governança arquitetônica orientada por modelo com a automação de QA de IA em pipelines de CI/CD.
Agilidade (e artesanato de software program) está longe de ser obsoleta. Ele está evoluindo para uma estrutura onde a entrega guiada por humanos e a IA-acelerada se torna a norma. Os profissionais que adotam esse modelo híbrido moldarão o futuro.