O ecossistema digital de hoje é construído sobre uma rede complexa e interconectada de integrações via APIs. Elas já são consideradas a fundação do desenvolvimento, permitindo que sistemas e aplicações se comuniquem e troquem dados de forma fluida. Segundo relatório da Postman, cada aplicação tem em média 26 a 50 APIs.
No entanto, o crescimento exponencial na adoção de APIs trouxe um conjunto de desafios significativos. A expansão sem precedentes levou a um API sprawl, em que dezenas, centenas ou até milhares de APIs existem sem uma gestão centralizada ou padronização.
O caos não vem sem impactos. Falta de governança e visibilidade criam brechas de segurança, enquanto a baixa produtividade se torna uma realidade diária para desenvolvedores, que gastam tempo demais com documentação manual, testes repetitivos e a resolução de erros. Além disso, a gestão de custos se torna um pesadelo à medida que as empresas tentam manter um ecossistema fragmentado.
A IA, aqui também, aparece como a solução. E enquanto você lê esse artigo, ela já está transformando o gerenciamento de APIs. De que maneiras?
É o que você encontra nesta leitura.
Como a IA (Agentic AI) está transformando o gerenciamento de APIs
Inteligências artificiais, e particularmente as agentic AIs, vêm para sugerir, decidir e agir tanto na execução de tarefas específicas quanto de tarefas complexas, com base em instruções e de aprendizado a partir do ambiente.
No contexto do gerenciamento de APIs, a agentic AI pode ser instruída para:
1. Gerar a documentação de APIs
Uma das tarefas mais tediosas para desenvolvedores é a criação e atualização manual da documentação. Segundo o relatório da Postman, 58% dos desenvolvedores de API ainda usam documentos internos, caindo em inconsistências com frequência.
Ferramentas baseadas em IA podem ler e analisar o código da API, gerar a documentação atualizada e criar exemplos de uso em diversas linguagens de programação em questão de cliques.
Isso não apenas libera o tempo dos desenvolvedores, mas também garante que a documentação esteja sempre alinhada com a versão mais recente da API.
2. Fazer o monitoramento e observabilidade
A IA, por meio de algoritmos de machine learning, pode monitorar proativamente o comportamento de APIs, identificando comportamentos anômalos, picos de tráfego e potenciais falhas de segurança em tempo real com base na análise de padrões históricos de comportamento para prever gargalos e paradas. Isso significa, para as equipes, uma monitoria proativa, atuantes antes de que os problemas afetem os usuários finais.
Ao analisar o uso e o desempenho das APIs, é possível identificar recursos subutilizados e otimizar o consumo de infraestrutura, ajustando a alocação de recursos de forma mais inteligente, de modo a reduzir custos operacionais.
3. Fazer o monitoramento de segurança
Da mesma forma que comportamentos ligados a desempenho, algoritmos de machine learning podem ser desenvolvidos para analisar o comportamento, inspecionando o tráfego da API para detectar tentativas de invasão, injeções de código maliciosas e outros ataques.
Plataformas de segurança de API baseadas em IA podem aprender com as ameaças e adaptar-se em tempo real, fornecendo uma camada de proteção dinâmica e robusta que vai além das regras fixas de um firewall tradicional.
4. Ser copiloto do desenvolvedor
Assistentes virtuais que auxiliam os desenvolvedores a realizarem tarefas como criar código de APIs a partir de instruções em linguagem natural, encontrar APIs, entender sua funcionalidade e solucionar problemas são outra aplicação promissora das AIs ao gerenciamento de APIs, acelerando o desenvolvimento.
A relação simbiótica entre IA e APIs: APIs impulsionando a IA e vice-versa
A relação entre IA e APIs é simbiótica. As APIs não são apenas o objeto de estudo da IA, mas também seu principal motor. Para que uma agentic AI colete dados de forma inteligente e interaja com sistemas externos, ela precisa de APIs. Segundo relatório da Postman, o tráfego relacionado a AI na plataforma aumentou 73% em 2024.
Da mesma forma, a IA está transformando o próprio design das APIs. A mesma pesquisa da Postman afirma que desenhar APIs para IA, não para humanos, está se tornando uma área fundamental dentro do desenvolvimento de APIs.
As APIs do futuro serão mais inteligentes, capazes de se adaptar a novos cenários de uso, otimizar seu próprio desempenho e até mesmo “aprender” com as interações dos usuários.
Essa dupla via de impacto cria um ciclo de inovação contínua. As APIs alimentam os modelos de IA com dados valiosos, e a IA, por sua vez, aprimora e automatiza o ciclo de vida das APIs, desde a concepção até a aposentadoria.
O futuro com gerenciamento de API pronto para IA
O futuro do gerenciamento de APIs passa pela adoção de novas ferramentas com IA, que vêm para a transformação de processos e a redefinição do papel do desenvolvedor tanto na criação e atualização de APIs quanto na colaboração e documentação delas.
O mercado já está se movendo nessa direção, buscando diversificar ferramentas, modelos e implantação de APIs com ferramentas de IA.
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