GitLab verso il futuro: l’era dell’AI-Powered DevSecOps

GitLab sta ridefinendo il proprio ruolo nel mondo DevSecOps puntando con decisione sull’AI. Con l’evoluzione di GitLab Duo verso una vera Agent Platform, l’intelligenza artificiale entra in modo operativo nel ciclo di vita del software: pianifica, analizza, suggerisce, corregge. Non per sostituire gli sviluppatori, ma per liberarli da attività ripetitive e permettere loro di concentrarsi su creatività, architettura e problem solving.
Di tutto questo si parlerà durante GitLab Transcend, l’evento globale dedicato al nuovo posizionamento della piattaforma.

GitLab Trascend: l’evento virtuale con le ultime novità

Negli anni abbiamo visto GitLab crescere tantissimo. Da strumento di versionamento del codice è diventato, passo dopo passo, una piattaforma completa dove sviluppo, sicurezza e operations convivono in un unico flusso.

Oggi questa evoluzione entra in una fase più matura, frutto di un percorso iniziato già da qualche anno con l’integrazione progressiva dell’intelligenza artificiale all’interno della piattaforma.

La direzione è chiara: GitLab vuole affermarsi sempre di più come AI-Powered DevSecOps Platform. Non solo un posto dove scrivere codice e far girare pipeline, ma un ambiente in cui l’AI lavora insieme ai team per rendere il software delivery più veloce, più sicuro e più sostenibile nel tempo.

Per raccontare questa nuova visione, GitLab ha organizzato un evento globale dedicato a partner e clienti: GitLab Transcend. Sarà il momento in cui verranno condivisi roadmap, casi d’uso e scenari concreti su come l’AI sta diventando parte integrante della piattaforma.

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AI nello sviluppo: minaccia o alleata?

Quando si parla di AI e generazione automatica del codice, la domanda è sempre la stessa: che fine faranno gli sviluppatori?

È una preoccupazione comprensibile. L’AI ormai scrive funzioni, propone test, analizza vulnerabilità. Ma la visione che GitLab sta portando avanti è un po’ diversa da quella un catastrofica che spesso si sente in giro.

L’idea non è sostituire le persone, ma spostare il loro tempo e la loro energia verso attività a più alto valore. Se un agente AI può aiutare a sistemare una pipeline rotta, ripulire un report di sicurezza pieno di falsi positivi o suggerire una prima bozza di codice, gli sviluppatori possono concentrarsi di più su architettura, design delle soluzioni e innovazione vera.

Meno tempo perso in attività ripetitive, più spazio per pensare in modo creativo. Questo è in buona sostanza il paradigma che GitLab sta abbracciando.

Cosa cambia con GitLab Duo e la Agent Platform

L’introduzione dell’AI in GitLab non è avvenuta tutta in una volta. Negli ultimi anni, con GitLab Duo, la piattaforma ha iniziato a integrare funzionalità intelligenti come suggerimenti di codice, spiegazioni automatiche, supporto alla scrittura di test e interazioni in linguaggio naturale. È stato un percorso progressivo (anche un po’ complicato), che ha portato l’AI a diventare una presenza sempre più concreta nel lavoro quotidiano dei team.

Oggi questo percorso evolve ulteriormente con la GitLab Duo Agent Platform. L’AI non è più solo un assistente “on demand”, ma un insieme di agenti intelligenti che possono operare lungo tutto il ciclo di vita DevSecOps.

Parliamo di agenti che possono:

• aiutare a trasformare un’idea in un piano di lavoro strutturato,
• analizzare vulnerabilità e suggerire remediation,
• intervenire quando una pipeline fallisce,
• supportare la migrazione di configurazioni CI/CD esistenti.

La differenza è che questi agenti non lavorano in isolamento: possono far parte di flussi orchestrati, collaborare tra loro e integrarsi direttamente nei processi già esistenti su GitLab. L’AI diventa quindi un attore operativo nel processo di delivery, non solo uno strumento accessorio.

Qualche esempio concreto (senza entrare troppo nel tecnico)

GitLab ha già definito diversi scenari d’uso che rendono bene l’idea di dove si sta andando:

• Un Planner Agent che aiuta a trasformare richieste e idee in attività strutturate, evidenziando priorità e aree critiche
• Un Security Analyst Agent che analizza le vulnerabilità, filtra il rumore e suggerisce azioni concrete
• Flussi che intervengono quando una pipeline CI/CD fallisce, proponendo possibili correzioni
• Strumenti per convertire pipeline esistenti verso GitLab CI in modo guidato

Non è difficile immaginare come, combinando questi elementi, si possano costruire workflow sempre più intelligenti e automatizzati, cuciti sulle esigenze specifiche di un team o di un’organizzazione.

Perché questa evoluzione è così importante

L’ingresso dell’AI direttamente nella piattaforma DevSecOps cambia alcune regole del gioco.

Prima di tutto, riduce i colli di bottiglia: molte attività che rallentano i team — analisi manuali, debugging ripetitivo, verifiche di routine — possono essere accelerate o supportate dagli agenti.

In secondo luogo, aumenta la qualità in modo diffuso. Se sicurezza, test e revisione del codice sono affiancati da sistemi intelligenti sempre presenti nel flusso, diventa più facile intercettare problemi prima che arrivino in produzione.

Infine, rende lo sviluppo più sostenibile nel lungo periodo: meno stress operativo, più tempo per pensare in modo strategico.