La startup de IA generativa Kubiya presenta ChatGPT para DevOps

Kubiya Inc., una startup que se anuncia a sí misma como «ChatGPT para DevOps», anunció hoy el lanzamiento oficial de lo que dice es el primer asistente de inteligencia artificial para plataformas de ingeniería y gestión del conocimiento.

La herramienta Kubiya está diseñada para facilitar la vida de los ingenieros DevOps, las personas encargadas de liderar y coordinar las actividades de los diferentes equipos para crear y mantener el software de una empresa. El término «DevOps» es un acrónimo de «operaciones de desarrollo» y es una práctica que tiene como objetivo automatizar todos los pasos de la construcción de software.

Kubiya es una plataforma de desarrollo interna sin cabeza que vive dentro de herramientas de colaboración como Slack y Teams o una interfaz de línea de comandos. Tiene la capacidad de aprovisionar recursos, desencadenar trabajos de integración continua/desarrollo continuo, implementaciones de Kubernetes, informes de uso de costos de la nube y otras funciones de DevOps a través de simples comandos de usuario.

El presidente ejecutivo, Amit Eyal Govrin, le dijo a SiliconANGLE que los ingenieros de plataforma y DevOps a menudo se ven abrumados con solicitudes repetitivas de desarrolladores y usuarios finales para cosas como el aprovisionamiento de infraestructura, el acceso, los flujos de trabajo y las aprobaciones. “Nuestra capacidad para aliviar este costo al habilitar las solicitudes de autoservicio en lenguaje natural a través de plataformas de chat como Slack y Teams es el mejor habilitador para la productividad de los ingenieros de DevOps”, dijo.

A través de su experiencia similar a ChatGPT, Kubiya simplifica el acceso a las funciones de DevOps y responde a las preguntas utilizando el conocimiento obtenido de bases de datos como Notion Confluence y otra documentación técnica. Los usuarios pueden interactuar con Kubiya utilizando un lenguaje cotidiano, y la empresa afirma que las tareas complejas se pueden transformar en «conversaciones fáciles». Ayuda a los ingenieros a crear y administrar automatizaciones, flujos de trabajo y realizar otras tareas de DevOps mucho más rápido que cuando usan herramientas tradicionales, dijo la compañía.

“Kubiya puede reducir significativamente el tiempo que lleva adoptar y mantener sistemas complejos, como una plataforma de desarrollo interna”, explicó Govrin. Por ejemplo, un ingeniero puede preguntarle a Kubiya en lenguaje natural cómo crear un nuevo flujo de trabajo. Debido a que Kubiya recibió capacitación sobre la documentación interna del cliente y otras bases de conocimiento, brindará una respuesta concisa de inmediato en Slack of Teams.

“Es realmente un multiplicador de fuerzas de DevOps”, dijo Govrin. “Ahorra tiempo a los usuarios, ya que no es necesario consultar wikis y enlaces obsoletos para leer todos los detalles. También evita la molestia de responder constantemente a preguntas repetidas. Puede hacer que Kubiya organice ChatGPT para describir un recurso de flujo de trabajo para que toda la experiencia sea perfecta para los usuarios finales”.

Govrin dijo que Kubiya se puede comparar con Copilot de GitHub Inc., una herramienta de programación impulsada por IA que ayuda a los desarrolladores a escribir código más rápido. Aumenta aún más la productividad de los ingenieros de DevOps al aprender a comprender sus necesidades, por lo que puede brindar recomendaciones útiles sobre sus operaciones diarias. Esta capacidad de autoaprendizaje, conocida como «IA de comportamiento», permite a Kubiya adaptarse a nuevos escenarios en función de los datos y comentarios específicos del usuario.

Además, se puede integrar fácilmente en las plataformas DevOps existentes, lo que garantiza un impacto casi inmediato para los nuevos usuarios, dijo la compañía. Es realmente un «código de trucos» para la eficiencia operativa de los equipos de DevOps, agregó Govrin.

El vicepresidente y analista principal de Constellation Research Inc., Andy Thurai, dijo que con todos los avances recientes en IA generativa y modelos de lenguaje extenso, es solo cuestión de tiempo antes de que la tecnología se vuelva común en áreas como DevOps, operaciones de TI y operaciones en la nube. Según él, Kubiya puede ser especialmente útil para empresas con entornos de aplicaciones multinube.

“Incluso los ingenieros de DevOps más capacitados probablemente tengan más experiencia con una nube que con otra, lo que plantea desafíos cuando necesitan implementar una aplicación en una infraestructura de nube diferente”, dijo Thurai. “Las herramientas de IA generativa como Kubiya serán de gran ayuda para comenzar”.

Sin embargo, Thurai advirtió que las empresas deben ser cautelosas al participar en la IA generativa, citando investigaciones que muestran que el código generado por los LLM no siempre es el más seguro. También hay problemas con los LLM que crean código no válido, dijo.

“En última instancia, el valor de la infraestructura como código generada por IA dependerá de cuánto tiempo tengan los humanos para corregir sus inconsistencias y vulnerabilidades”, dijo Thurai. “El código complejo puede ser difícil de crear para la IA a menos que tenga experiencia específica en escribirlo antes. Y luego debe tener humanos en el circuito para validar ese código, lo que puede masticar las ganancias de productividad”.

Aún así, Thurai dijo que la IA generativa para DevOps y CloudOps es un área de progreso, con muchas empresas trabajando para avanzar en el concepto y sacar provecho de él. Incluyen Kubiya, Pulumi Inc. y gigantes de la nube pública como Amazon Web Services Inc., Google Cloud y Microsoft Corp.

A pesar de la cautela de Thurai, Kubiya afirma haber tenido un gran impacto hasta el momento. Uno de sus primeros usuarios es DevInfra Inc., creador del entorno de desarrollo DevZero. Debosmit Ray, CEO de DevInfra, dijo que su equipo se ha beneficiado de importantes ganancias de productividad como resultado del uso de Kubiya.

“Los permisos y la ejecución de varios flujos de trabajo de DevOps consumieron muchos de nuestros ciclos de ingeniería”, explicó Ray. “La implementación de Kubiya redujo significativamente este tiempo y lo redujo a la mitad”.

Imágenes: Kubiya