A procura crescente por eficiência no desenvolvimento de software impulsionou o interesse na integração da Inteligência Artificial (IA) com as capacidades do DevOps. Embora o DevOps acelere os ciclos de desenvolvimento, melhore a colaboração e garanta a entrega contínua, o potencial da IA para aprimorar estes processos ainda é pouco explorado, particularmente no Desenvolvimento Ágil de Produtos. Esta pesquisa procura preencher essa lacuna, abordando questões como a falta de frameworks padronizados e soluções de IA adequadas para DevOps. Foi realizada uma revisão sistemática da literatura (SLR) e entrevistas com profissionais que trabalham em DevOps para avaliar a integração da IA nas práticas DevOps. O estudo focou-se nas áreas culturais, de medição, processos e técnicas, visando identificar onde a IA pode ser mais eficaz. Os resultados indicam que a IA oferece benefícios significativos, como a redução de tarefas manuais, melhoria de desempenho, suporte operacional e melhoria da qualidade do código e das práticas de desenvolvimento. Contudo, foram identificados desafios importantes, como a gestão de expectativas para evitar a dependência excessiva da IA, a resistência à mudança, o ceticismo em relação à IA e o maior esforço inicial e tempo necessário para a sua formação. Os entrevistados acreditam que a IA, no futuro, se tornará uma ferramenta autónoma ou permanente, complementando o trabalho humano e gradualmente tornando-se uma norma no DevOps, através de uma adoção faseada. Este estudo oferece contributos valiosos para a discussão sobre o papel da IA no DevOps, ao fornecer insights sobre os aspetos técnicos e práticos desta integração.

The increasing demand for efficiency in software development led to growing interest in integrating Artificial Intelligence (AI) with DevOps capabilities. While DevOps accelerates development cycles, improves collaboration, and ensures continuous delivery, the potential of AI to enhance these processes remains underexplored, especially in Agile Product Development. This research investigates the integration of AI within DevOps, addressing gaps in the current understanding, such as the absence of standardized frameworks and tailored AI solutions. A systematic literature review (SLR) and interviews with DevOps professionals were conducted to assess AI's integration into DevOps practices. The study focused on cultural, measurement, process, and technical areas to identify where AI can be most effective in the DevOps capabilities. Findings reveal that AI integration offers several benefits, including reducing manual tasks, improving performance, providing operational support, and enhancing code quality and development practices. However, significant challenges were identified, such as managing expectations to avoid over-reliance on AI, resistance to change, skepticism towards AI, and the increased initial effort and time required for training. Looking to the future, interviewees foresee AI becoming an autonomous or permanent tool, complementing human efforts rather than replacing them, gradually becoming a norm in DevOps with phased adoption and integration. This study contributes to the ongoing discussion about AI's role in DevOps, offering valuable insights into both the practical and technical aspects of this integration.