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A transformação tecnológica é um divisor de águas para muitas organizações, e a Fundação Antônio e Helena Zerrenner (FAHZ), ligada à Ambev, é um exemplo notável. Este case de code review com IA destaca como a FAHZ elevou a cobertura de revisões de código de 11% para impressionantes 94% e reduziu em 39% o tempo de aprovação dos pull requests (PRs) ao adotar a plataforma StackSpot AI.
Este case de code review com IA mostra como, com a StackSpot AI, integrada ao Azure DevOps e personalizada com os padrões internos, a Fahz automatizou a análise de código, padronizou os feedbacks e permitiu que a equipe se concentrasse em tarefas mais estratégicas.
Desafios: Baixa revisão de código e suas consequências
Antes de adotar a StackSpot AI, a FAHZ enfrentava desafios significativos no processo de revisão de código. As revisões eram concentradas em poucas pessoas desenvolvedoras mais experientes, o que gerava gargalos e inconsistências.
Além disso, apenas 11% dos PRs eram revisados, o que elevava o risco de bugs e vulnerabilidades nas aplicações.
Solução: Agente de IA contextualizado integrado a pipeline CI/CD
A adoção da StackSpot AI neste case de code review com IA foi conduzida em três fases, minimizando riscos e acelerando o aprendizado:
Validação técnica: Inicialmente, testes foram realizados em uma API interna, garantindo que a implementação não impactasse o negócio.
Testes práticos: Um piloto foi conduzido em uma API de menor uso, permitindo avaliar a integração e o comportamento real.
Adoção completa: Após ajustes, a solução foi expandida para a API de Cadastro e, finalmente, para todos os repositórios da FAHZ.
Recursos da StackSpot cruciais para o case de Code Review com IA
Os principais componentes da StackSpot AI que impulsionaram este case de code review com IA incluem:
Agente de IA de Code Review Automatizado: Identifica violações de padrões, riscos de segurança e oportunidades de otimização.
Knowledge Sources: Fontes de conhecimento personalizadas elevam a precisão dos feedbacks, alinhando-os aos padrões da FAHZ.
Remote Quick Command (RQC): Permite análises consistentes em cada PR através de pipelines de CI/CD.
Integração com Azure DevOps: O pipeline registra feedbacks imediatos como comentários nos PRs.
Com esses componentes, a FAHZ conseguiu um fluxo de trabalho mais eficiente, permitindo revisões locais opcionais antes do PR e uma análise automatizada que fornece feedbacks claros e alinhados com os padrões internos.
Resultados da FAHZ com o case de Code Review com IA
Os resultados deste case de code review com IA foram notáveis:
Cobertura de Code Review: Aumentou de 11% para 94% dos PRs, garantindo que quase todos fossem revisados e comentados.
Tempo de aprovação de PRs: Caiu de 87 para 53 minutos, uma queda de 39%, mesmo com análises mais robustas, tornando o fluxo de trabalho mais eficiente.
Padronização e consistência: Feedbacks alinhados aos padrões da FAHZ reduziram a variação das análises.
Aprendizado contínuo: Comentários explicativos ajudaram na qualificação das pessoas desenvolvedoras, acelerando a formação de profissionais com menos experiência.
Impacto para o negócio
Este case de code review com IA trouxe melhorias significativas para o negócio:
Qualidade superior de software: Com menos bugs e vulnerabilidades, o software se tornou mais confiável e fácil de manter.
Eficiência operacional: Redução de retrabalho e aprovações mais rápidas melhoraram o fluxo de entrega.
Produtividade do time: Mais tempo dedicado para demandas estratégicas e iniciativas de maior valor.
Mitigação de riscos: Aderência sistemática aos padrões de segurança e compliance da FAHZ.
Segundo o CIO da FAHZ, Luciano Santos, os resultados vão além das métricas técnicas. “Conseguimos reduzir o tempo de aprovação sem abrir mão da qualidade. Estamos entregando software mais confiável e com menos retrabalho. A IA também tem ajudado na formação de talentos: os comentários explicativos aceleram o aprendizado de profissionais menos experientes e tornam os padrões da casa mais acessíveis para todas as pessoas desenvolvedoras. Hoje temos um processo mais ágil, seguro e escalável”, afirma Santos.
A FAHZ planeja continuar expandindo as fontes de conhecimento da ferramenta e estabelecer quality gates automáticos para evoluir suas métricas e acompanhar a satisfação da equipe de tecnologia.
Transforme seu processo de desenvolvimento com a StackSpot AI
Este case de code review com IA da FAHZ é um exemplo claro de como a inteligência artificial pode transformar processos críticos, como a revisão de código, trazendo ganhos de eficiência, qualidade e segurança.
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