Anish Nathdiretor prático do Everest Group, sugeriu que as empresas se beneficiariam mais de estruturas como o SPICE, tratando-as como uma capacidade de treinamento e não como autonomia na produção.

“Execute o autojogo em sandboxes com liberações bloqueadas; comece com fluxos de trabalho internos/de baixo risco e, em seguida, passe para processos críticos à medida que as evidências se acumulam”, disse Nath. “Aplicar proteções: saídas restritas por esquema, mecanismo de política, listas de permissões de ferramentas com privilégios mínimos, detecção de desvios/anomalias, ações assinadas + trilhas de auditoria, opções de reversão/eliminação e aprovações humanas para ações de alto impacto.”

Nath acrescentou que os dados de formação autogerados apontam para ciclos de desenvolvimento autónomos, mas alertou para riscos como o colapso do modelo, envenenamento de dados e desvios não monitorizados. “Isso pode ser mitigado com modelos de avaliação independentes, rastreamento de proveniência, conjuntos de dados versionados e portas humanas para atualizações de capacidade”, disse ele. “A melhoria deve permanecer controlada, auditável e compatível.”