Ao integrar inteligência artificial no processo de revisão de código, os líderes de engenharia podem detectar riscos sistêmicos, frequentemente negligenciados por revisores humanos, em grande escala. Para líderes de engenharia que gerenciam sistemas distribuídos, o equilíbrio entre velocidade de implantação e estabilidade operacional é crucial para o sucesso da plataforma. A Datadog, uma empresa global de observabilidade de infraestrutura complexa, tem a responsabilidade de manter esse equilíbrio. Quando os sistemas dos clientes falham, eles dependem da plataforma da Datadog para diagnosticar a causa raiz, e o software precisa ter sua confiabilidade totalmente garantida antes de entrar em produção.

A revisão de código é um elo crítico para aumentar a confiabilidade. Tradicionalmente, dependia de revisão manual por engenheiros seniores, mas à medida que as equipes crescem, torna-se difícil para os humanos analisarem o repositório de código de forma abrangente e profunda. Para superar esse gargalo, a equipe de Experiência de Desenvolvimento com IA (AI DevX) da Datadog integrou o Codex da OpenAI para detectar automaticamente riscos que os humanos facilmente negligenciam.

O mercado empresarial há muito utiliza ferramentas de automação para auxiliar na revisão de código, mas as ferramentas antigas eram como "verificadores de código avançados", capazes apenas de identificar problemas de sintaxe superficiais, sem compreender a arquitetura do sistema, e suas sugestões eram frequentemente vistas como ruído. A Datadog precisava de uma solução que pudesse analisar o repositório de código e suas dependências, não apenas verificar violações de estilo de código. A equipe integrou o novo agente ao fluxo de trabalho do repositório de código ativo, onde ele revisa automaticamente cada pull request. Diferente das ferramentas de análise estática, ele compara a intenção do desenvolvedor com o código real e valida o comportamento executando testes.

Para demonstrar o valor da inteligência artificial generativa, a Datadog criou uma "estrutura de reexecução de incidentes" para testar a ferramenta simulando falhas históricas. Eles recriaram pull requests passados, executaram o agente de IA e determinaram se ele poderia sinalizar problemas que os humanos haviam perdido. Como resultado, o agente identificou mais de 10 erros, representando cerca de 22% dos incidentes verificados. Esses erros haviam passado pela revisão humana, indicando que a IA descobriu riscos que os engenheiros não perceberam na época.

Brad Carter, líder da equipe AI DevX, afirmou: "Na nossa escala, prevenir incidentes é muito mais significativo do que melhorias de eficiência." A tecnologia já foi implantada para mais de 1.000 engenheiros, impactando a cultura de revisão de código da empresa. A IA atua como um parceiro, assumindo a carga cognitiva das interações entre serviços e mudando a forma como os engenheiros interagem com o feedback automatizado.