DevSecOps deixou de ser um conjunto de ferramentas e passou a ser uma estratégia contínua de engenharia, que integra segurança desde o primeiro commit até a operação em produção. Em 2025, dois vetores aceleram essa mudança: a inserção transversal de Inteligência Artificial nas aplicações e a necessidade de observabilidade integral, capaz de correlacionar código, infraestrutura, dados e comportamento dos usuários para reduzir risco e tempo de resposta. Estudos recentes reforçam essa direção, ao posicionar DevSecOps como prática para “incorporar segurança ao ciclo de vida de desenvolvimento e operação” — e não como etapa isolada. 

Ao mesmo tempo, a adoção massiva de práticas cloud native aumenta a superfície de ataque e o volume de telemetria. A pesquisa anual da CNCF indica que a adoção dessas práticas chegou a 89% em 2024, o que pressiona organizações a padronizar coleta de métricas, logs e traces e a automatizar respostas com IA. 

A seguir, apresentamos sete pilares para implementar DevSecOps de próxima geração, com foco em IA e observabilidade como fundamentos operacionais. 

 

1. Observabilidade como base da segurança

Sem observabilidade, a segurança opera “no escuro”. Equipes que correlacionam MELT (metrics, events, logs, traces) com contexto de negócio reduzem MTTR e antecipam degradações. O relatório DORA 2024 destaca o impacto da IA nas práticas de engenharia e o papel de plataformas em estabilizar entregas — exatamente o tipo de base que liga performance a segurança. 

Relatórios setoriais mostram tendências similares: organizações que priorizam full-stack observability reportam menos downtime e melhor ROI, além de associarem IA à aceleração de análise de causa raiz. 

• Na prática: padronize telemetria com OpenTelemetry (OTel) para evitar lock-in e unificar sinais de produção. A CNCF classifica o OTel como um dos projetos mais ativos, impulsionado pela adoção em larga escala. 

 

2. IA no DevSecOps: priorização, correlação e resposta

Ferramentas com IA deixam de apenas alertar para priorizar por risco, resumir achados, sugerir correções e acionar rotinas de remediação. Análises apontam que atualmente a IA se torna padrão no pipeline DevSecOps, com tendências como detecção preditiva, geração de explicações e “shift-smart” (a segurança vai para a esquerda e para a direita conforme valor e risco). 

Além disso, pesquisas do mercado de observabilidade também reforçam que IA está entre os principais motivadores de adoção, com ganhos em estabilidade e custo. 

• Na prática: acople modelos de IA às etapas de triagem (priorização de CVEs por exploração provável), ao code scanning (sugestões de fix) e ao pós-incidente (resumo de causa e ações). 

 

3. Zero Trust de verdade: identidade, contexto e automação

Com aplicações distribuídas e agentes de IA interagindo com dados sensíveis, perímetro é conceito insuficiente. Zero Trust exige validação contínua de identidade, estado do dispositivo, contexto e política. Especialistas reforçam que Zero Trust é arquitetura, não produto. 

• Na prática: integre NAC para segmentação dinâmica, IAM com MFA adaptativo e políticas “just-enough, just-in-time”. Para proteger agentes e integrações de IA, trate-os como workloads de alto privilégio com chaves rotativas, token binding e revisão de escopo. 

 

4. Cadeia de suprimentos de software: SBOM, SSDF e SLSA

Ataques de supply chain seguem entre os mais críticos. A recomendação do NIST para desenvolvimento seguro estabelece práticas para governança de dependências, verificação de integridade e automação de políticas. 

Para atestar proveniência e reduzir risco de tampering, frameworks como SLSA definem níveis de maturidade para build, origem e dependências. 

• Na prática: exija SBOM de terceiros, rode OpenSSF Scorecard nas dependências e inclua políticas de admissão de imagens/container com base em atestações. 

 

5. Observabilidade + segurança: do ruído ao sinal com OpenTelemetry

Tão importante quanto coletar é correlacionar. Com a adoção de OTel, o volume de telemetria explodiu, e o foco agora é reduzir fadiga de alerta e acelerar RCA (root cause analysis) com IA. Estudos recentes destacam a evolução para pipelines de telemetria mais inteligentes. 

Pesquisas indicam adoção próxima da metade das organizações hoje, com aumento projetado nos próximos ciclos. 

• Na prática: normalize todos os sinais com OTel, rotule por serviço/versão, amostre de forma adaptativa e use IA para sumarizar incidentes, correlacionando vulnerabilidades (SAST/DAST/SCA) com traces de produção. 

 

6. Segurança para IA generativa e agentes: riscos e controles

Aplicações com LLMs trazem riscos próprios — prompt injection, exfiltração por saída insegura, envenenamento de dados, entre outros. O OWASP publicou a lista Top 10 específicas para LLMs, úteis para equipes de segurança e produto. 

Literaturas técnicas recentes também apontam uso de LLMs para reduzir alert fatigue com relatórios acionáveis para os times. 

• Na prática: isole prompts/dados sensíveis, valide e sanitize saídas de modelos, registre proveniência de datasets/modelos, e monitore drift. Trate integrações de IA como superfícies de API, com autenticação forte e políticas de uso revisadas. 

 

7. Plataforma DevSecOps: fluxo, qualidade contínua e SRE

A maturidade não vem de “mais ferramentas”, e sim de fluxos integrados: trunk-based development, testes automatizados, scan contínuo, gates por risco, feature flags e SRE para alinhar SLOs a risco de negócio. Pesquisas consolidam, há anos, os resultados de times que medem lead time, frequência de deploy, tempo de restauração e taxa de falha de mudança como bússola de melhoria. 

• Na prática: configure pipelines declarativos, “policy as code” e quality gates ponderados por criticidade. Em incidentes, use runbooks orientados a SLO e pós-mortem sem culpa (blameless) para ampliar learning rate. 

 

Como começar e evoluir em 3 passos objetivos 

• 1. Padronize a telemetria e as políticas 

Adote OpenTelemetry e SLSA/SSDF no pipeline; gere SBOM e aplique Scorecard em dependências. Isso cria a camada de dados e de governança para IA “enxergar” o ambiente com contexto. 

• 2. Incorpore IA onde o atrito é maior 

Priorize casos com impacto direto: triagem de vulnerabilidades, correlação de alertas e resumo de incidentes. Utilize guias para políticas de uso responsável. 

• 3. Alinhe segurança a SLOs de negócio 

Amplie observabilidade para métricas de experiência e receita; adote Zero Trust end-to-end e torne policy enforcement automatizado. 

 

Onde a Tecnocomp pode apoiar 

Com mais de 40 anos de atuação, presença nacional e portfólio integrado em serviços de TI, a Tecnocomp desenha e implementa plataformas DevSecOps que combinam observabilidade padronizada, automação com IA, Zero Trust, SLSA/SSDF e SRE — alinhando segurança a objetivos de negócio.  

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