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Este artículo está basado en las intervenciones que tuvieron lugar durante el último encuentro del Programa Quest, que se llevó a cabo el pasado miércoles 19 de marzo de 2025 en la sede de ING en Madrid. Durante este encuentro, más de 70 líderes digitales analizaron cómo afrontar retos como la gestión de la seguridad de los datos, la optimización de costes, la interoperabilidad de las plataformas y la dependencia de los proveedores. Además, la evolución de la normativa y la necesidad de garantizar la privacidad y el cumplimiento son retos clave. Asimismo, con la llegada de la IA y la analítica de big data, se abre un prometedor horizonte de nuevas oportunidades que transforman la forma de operar de las organizaciones, pero que introducen también nuevos retos.
Con Mateo Ramón | Chief Technology & Digital Transformation | Grupo Piñero
Infraestructura On Prem en modo LOOP
En un momento en el que la adaptabilidad y la eficiencia son fundamentales, Grupo Piñero enfrentaba desafíos significativos con su infraestructura On prem en modo "LOOP". Este sistema, previo a la pandemia de COVID-19, presentaba varios inconvenientes que limitaban la escalabilidad y la agilidad del negocio.
Uno de los aspectos más críticos era el Centro de Procesamiento de Datos (CPD), que requería una atención constante en términos de climatización y energía, además de garantizar la proximidad a los nodos de datos y la duplicación de salas para asegurar la continuidad del servicio. Esta infraestructura física, aunque robusta, planteaba limitaciones en términos de rapidez de adaptación a las nuevas demandas del mercado.
El modelo de renting de equipos cada tres años, aunque proporcionaba cierta actualización tecnológica, no era suficiente para mantener el ritmo con la evolución constante de las tecnologías de información. Además, los proyectos de migración de infraestructura representaban una carga adicional, con ventanas de migración que debían planificarse meticulosamente para evitar interrupciones del servicio. Los riesgos derivados de la adopción de nuevas versiones y los posibles problemas ocultos en el software o hardware añadían complejidad al ya desafiante entorno operativo.
Finalmente, la capacidad de operar eficientemente estaba restringida por las inversiones limitadas en infraestructura y bases de datos, lo que a menudo resultaba en una capacidad inferior a la deseada para gestionar y procesar datos de manera efectiva.
Estos retos subrayaron la necesidad imperativa de Grupo Piñero de migrar hacia soluciones más flexibles y escalables, como la nube, que prometían no solo superar las limitaciones físicas y operativas, sino también transformar un "cero" en el negocio en una oportunidad de crecimiento y adaptación en la era post-pandemia.
Beneficios esperados de la migración a la nube
La crisis de COVID-19 golpeó con fuerza al sector hotelero, un ámbito en el que Grupo Piñero tiene una presencia significativa. Las consecuencias catastróficas de la pandemia no solo paralizaron las operaciones habituales, sino que también pusieron de relieve la necesidad de una infraestructura más resiliente y adaptable. Ante este escenario crítico, el grupo vio una oportunidad crucial para migrar a la nube, un paso que fue decididamente apoyado por el board de la compañía.
Los directivos entendieron que, una vez superada la pandemia, el sector turístico experimentaría un crecimiento notable. Esta previsión llevó a la adopción de tecnologías en la nube que prometían no solo una recuperación más ágil, sino también la capacidad de escalar eficazmente y adaptarse a las nuevas demandas de un mercado global que, se anticipaba, regresaría con renovado ímpetu.
Si bien la migración a la nube puede conllevar una reducción de la inversión en infraestructura física y mantenimiento, para Grupo Piñero, esta no es la motivación principal ni un beneficio esperado. La empresa enfatiza que la decisión de adoptar la nube responde a una estrategia de inversión inteligente, donde el valor se mide en términos de agilidad empresarial, capacidad de innovación y mejora continua, no una simple reducción de costes.
Metodología llevada a cabo
Grupo Piñero ha implementado la metodología Lift & Shift para su migración hacia la nube. Esta estrategia, que se extenderá a lo largo de 18 meses, está diseñada para minimizar las interrupciones y maximizar la eficiencia operativa durante el proceso de transición.
Arquitectura final desplegada
Lecciones aprendidas
Con Aitor Balbás | Cloud Engineer | Iberdrola
En 2025, Grupo Iberdrola culminó uno de sus proyectos más significativos: la migración a la nube de dos de sus sistemas más grandes y críticos. Este proyecto, denominado MOMA (Modernización del Mainframe), no solo implicó la migración de sistemas, sino también una renovación sustancial para prevenir la obsolescencia tecnológica. Durante la presentación, se detalló el recorrido que ha supuesto este ambicioso proyecto y se exploraron las estrategias adoptadas para gestionar un proyecto de tal envergadura. La exposición abordó los desafíos enfrentados y las soluciones implementadas, proporcionando una visión integral del proceso de transformación digital emprendido por Iberdrola.
Motivación para la modernización del Mainframe
La modernización del mainframe no es una actualización técnica, es una línea estratégica de esfuerzo para garantizar que la TI sea capaz de satisfacer las necesidades del siglo XXI. Los sistemas preparados para la nube son fácilmente escalables y permiten mejorar la agilidad, reducir el coste de mantenimiento, etc. Los sistemas modernos también permiten el análisis de datos casi en tiempo real que facilita la toma de decisiones informadas y la cooperación interinstitucional.
La transición hacia la modernización tecnológica en Iberdrola, impulsada por el proyecto MOMA, se ha visto motivada por una serie de desafíos clave que revelan la necesidad urgente de adaptarse a las nuevas realidades del mercado. Entre las principales razones que han llevado a la empresa a emprender este cambio, se destaca la dificultad para encontrar nuevos profesionales con experiencia en stack tecnológico. El mercado laboral actual ofrece pocas oportunidades en este ámbito, y las personas carecen de incentivos para especializarse en un campo que perciben como obsoleto, resultando en un grupo muy limitado de ingenieros capacitados.
Además, los costes operativos asociados con el mantenimiento de los sistemas de mainframe eran significativamente altos. La dependencia de un proveedor único ha aumentado el riesgo comercial, ya que cualquier incremento en los precios podría impactar de manera directa y considerable las operaciones de la compañía. Esta situación se ve agravada por los procesos de cambio en el sistema, que no solo eran lentos sino también costosos, dificultando la capacidad de la empresa para mantener el ritmo con un mercado que evoluciona rápidamente.
La necesidad de innovación se ha convertido en un imperativo estratégico para Iberdrola, y la rigidez de los sistemas de mainframe tradicionales se ha identificado como un obstáculo significativo para alcanzar este objetivo. Con estos factores en mente, el proyecto MOMA surge no solo como una respuesta a estas limitaciones, sino también como un paso proactivo hacia una infraestructura más flexible y eficiente que pueda sostener el crecimiento y la innovación en el futuro.
El reto: migrar las aplicaciones SIC y DELTA
En el marco del proyecto MOMA de Iberdrola, las aplicaciones SIC (Sistema de Información de Clientes) y DELTA (Sistema de Gestión de Clientes del Mercado Regulado y Mercado Libre) han sido dos de los componentes más críticos que se han migrado a la nube. La renovación de estas aplicaciones ha sido fundamental en la transformación tecnológica de la empresa, dejando atrás las limitaciones del mainframe y sus tecnologías asociadas.
El sistema SIC maneja aspectos cruciales como la gestión de suministros, la administración de contratos de peaje, la facturación a comercializadoras, el manejo de averías, cortes programados, reclamaciones e indemnizaciones por calidad del suministro. Por otro lado, DELTA se ocupa de la atención al cliente, la gestión de ofertas, contrataciones, facturación diaria y general, gestión de proveedores, órdenes de trabajo, y gestión de mercados, además de la atención a clientes de gas y la consulta de morosos.
En el proceso de migración de las aplicaciones críticas de Iberdrola a la nube, uno de los mayores desafíos enfrentados fue la necesidad de asegurar la operatividad continua sin afectar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los sistemas. Esta necesidad se hizo patente al identificar los "Eventos Críticos" que afectan a las operaciones mensuales, trimestrales y anuales de la compañía.
La lista de eventos críticos incluye días clave como:
Cada uno de estos eventos representa una ventana de tiempo donde la operación de las aplicaciones no puede ser interrumpida bajo ninguna circunstancia debido a su impacto directo en la continuidad del negocio.
Big Bang
La transformación tecnológica de Iberdrola en el marco del proyecto MOMA ha sido un verdadero Big Bang tecnológico, marcando una transición fundamental de tecnologías tradicionales a soluciones más modernas y eficientes en la nube.
Antes de la migración, Iberdrola operaba con un conjunto de tecnologías basadas en sistemas on-premise que incluían IBM AIX, servidores web Sun, COBOL, DB2, y el tradicional mainframe. Después de la migración, la infraestructura de Iberdrola se ha modernizado completamente al adoptar soluciones basadas en la nube. Ahora, la compañía utiliza RHEL (Red Hat Enterprise Linux), Apache, Java, y Oracle como bases tecnológicas principales, todas operando sobre plataformas IaaS.
Arquitectura en la nube
MOMA en números
Iberdrola ha trasladado más de 142 mil millones de registros de bases de datos, reestructurado cerca de 15,900 programas batch y gestionado 7,770 tablas en el proceso. Esto ha sido fundamental para manejar los 11 millones de puntos de suministro que supervisa la empresa, reflejando su vasto alcance operacional.
En términos de operaciones diarias, el sistema maneja 500,000 facturas diarias y facilita una masiva comunicación con los clientes, enviando 200 millones de SMS al año y gestionando 10 millones de llamadas. Esto está apoyado por un robusto equipo de 3,800 agentes de call center y una red de 2,400 tiendas.
Además, la magnitud del cambio tecnológico es evidente en la conversión de 30 millones de líneas de código, lo que implicó la adopción de 25 nuevas tecnologías y la integración de 80 sistemas diferentes (imagen inferior). Estos números no solo destacan la complejidad del proyecto, sino también el compromiso de Iberdrola con una infraestructura más eficiente y preparada para el futuro, subrayando su liderazgo en la adaptación tecnológica dentro del sector energético.
Lecciones aprendidas
El proyecto MOMA de Iberdrola no solo se destacó por su escala y los resultados obtenidos, sino también por las valiosas lecciones aprendidas durante su ejecución, que han sido fundamentales para futuras iniciativas tecnológicas. Estas lecciones abarcan aspectos técnicos y humanos, resaltando la complejidad de gestionar proyectos de gran envergadura en entornos tecnológicamente avanzados.
Una de las principales lecciones fue que la proximidad de los datos reduce la latencia, lo que es crucial para mejorar el rendimiento del sistema, tal como se observa en la implementación de PPG (Proximity Placement Groups) para asegurar que las máquinas virtuales y los recursos estén físicamente cerca unos de otros, optimizando así la velocidad de la luz en las comunicaciones.
Otra lección importante es que las documentaciones de los proveedores de tecnología no siempre son precisas o completas, lo que requiere una validación cuidadosa y, a veces, la necesidad de consultar directamente las API disponibles para obtener información más fiable y detallada. Además, se evidenció que reservar capacidades no garantiza la disponibilidad de los recursos, destacando la importancia de implementar estrategias de escalabilidad y redundancia adecuadas para asegurar la continuidad del servicio en todo momento.
Finalmente, el factor humano se demostró como un elemento crítico en el éxito de los proyectos. La colaboración entre grupos funcionales, como equipos contables y técnicos, fue esencial para el desarrollo de soluciones que no solo son técnicamente viables, sino también funcionalmente efectivas para el negocio.
Convergencia Digital
La Convergencia Digital en Iberdrola es una estrategia que destaca la integración y optimización de recursos tecnológicos en un marco cohesivo, facilitando así operaciones más eficientes y efectivas. En la visualización proporcionada, se puede observar cómo la compañía ha estructurado esta convergencia en torno a dos áreas principales: Operaciones en Recursos en la Nube y Tecnologías Core.
Con Dani Dorrego | Head of Cloud & Tech | ING y Víctor Cano | Chief Arquitect | ING
La nube privada de ING
El 15 de junio del pasado año, ING dio un paso decisivo en su estrategia tecnológica con una de las migraciones más ambiciosas que ha afrontado hasta la fecha: el traslado a su nube privada. El movimiento, conocido internamente como “Big Bang”, no fue improvisado. Detrás había más de 250.000 horas de preparación, 3.000 reglas de firewall diseñadas a medida y más de 5.000 scripts ejecutados en un maratón técnico de 32 horas, con más de 50 pasos críticos y la participación coordinada de 290 profesionales.
El esfuerzo no solo respondía a una necesidad operativa. El proyecto está directamente ligado a las tres “E” que guían la estrategia tecnológica de la entidad: escalabilidad, eficiencia y criterios ESG. La migración a la nube privada no solo refuerza la capacidad de crecimiento de la infraestructura, también incrementa la sostenibilidad y optimiza los procesos. Pero quizás uno de los resultados más visibles ha sido el refuerzo del ownership dentro del equipo: la sensación de control y de responsabilidad directa que permite trabajar con mayor precisión en plazos de entrega, un beneficio que acaba repercutiendo directamente en los clientes.
En números
¿Qué han aprendido?
Tras el proceso, ING ha puesto en valor las lecciones aprendidas. La estrategia de empezar con un despliegue parcial, bajo un modelo “friends & family” antes del gran salto, permitió afinar la migración y ajustar parámetros de forma más segura. La coexistencia de entornos, lejos de ser un obstáculo, resultó fundamental para garantizar la continuidad del servicio en todo momento, evitando interrupciones que podrían haber afectado a la operativa bancaria.
La automatización, por su parte, se confirmó como un elemento crítico: los errores más relevantes que se produjeron durante el proceso se concentraron en tareas manuales, reforzando la idea de que la estandarización y el uso de scripts son la mejor barrera contra el fallo humano. Y, finalmente, un aprendizaje menos técnico pero igual de decisivo: en un proyecto de banco, la alineación de todas las áreas implicadas es la clave del éxito.
¿Qué han mejorado para sus clientes?
Más allá de lo técnico, los resultados ya se sienten en la experiencia del cliente. El rendimiento de los servicios digitales ha mejorado hasta un 30%, lo que significa interacciones más rápidas y fluidas en el día a día. El cierre contable, uno de los procesos más exigentes para cualquier entidad financiera, se ha reducido en un 66%, liberando tiempo y recursos que ahora se destinan a tareas de mayor valor.
La resiliencia del sistema también ha crecido: con menos incidentes de infraestructura, los clientes disfrutan de una mayor estabilidad y continuidad en los servicios. Y todo ello acompañado de un ahorro significativo en costes operativos, que se traduce en mayor capacidad de inversión en nuevos productos y en la mejora constante de la experiencia de usuario.
¿Cómo continúa este viaje?
Ahora, la entidad mira al futuro con un nuevo reto: avanzar en la nube pública. Durante Cloud Quest, ING presentó los siguientes pasos de este viaje, poniendo de relieve que la estrategia híbrida es el camino que permitirá mantener un equilibrio entre innovación, resiliencia y servicio al cliente.
Los servicios más críticos para la experiencia de cliente, así como los vinculados al uso intensivo de datos, son los primeros en migrar a la nube pública. Así, canales como web y app, junto con los canales asistidos, han comenzado a desplegarse en este entorno, al igual que las áreas de producto y servicios de datos.
Por su parte, los motores de producto, los servicios de soporte, pagos y la gestión de clientes permanecen en la nube privada, garantizando control y seguridad sobre funciones clave del negocio. Este reparto refleja la apuesta por un modelo híbrido en el que cada carga de trabajo se ubica en el entorno más adecuado en función de su naturaleza y necesidades.
El planteamiento responde a una lógica clara: avanzar en nube pública con aquellos servicios donde la escalabilidad, la flexibilidad y la capacidad de innovación tienen un impacto más inmediato en la relación con el cliente, mientras que se preserva en nube privada la estabilidad de los sistemas más sensibles.
Con esta estrategia, ING refuerza su resiliencia tecnológica y se prepara para un futuro en el que la demanda de procesamiento y disponibilidad de datos seguirá creciendo de forma exponencial. La nube híbrida se convierte así en el pilar que sostiene la innovación y, al mismo tiempo, asegura la solidez del servicio financiero.
Mejora de la experiencia de los clientes con la nube pública
En el modelo actual de nube híbrida, ING combina lo mejor de ambos mundos para optimizar la experiencia de sus clientes. Las aplicaciones móviles y web se apoyan tanto en la nube privada como en la pública: mientras que en la primera se gestionan los datos de cliente, las transacciones y los acuerdos, en la segunda se habilitan accesos de solo lectura a esa misma información.
Este esquema permite mantener bajo control los elementos más sensibles en la nube privada, al tiempo que se gana agilidad y escalabilidad en la nube pública para consultas y servicios que requieren rapidez de acceso. De esta forma, los usuarios disfrutan de una mayor disponibilidad y rendimiento, respaldados por tecnologías más modernas que garantizan un servicio ágil, seguro y siempre operativo.
Un paso más allá en la resiliencia del banco
ING quiere dar un paso más en su estrategia tecnológica para convertirse en un banco todavía más resiliente. Para ello, ha definido diferentes zonas dentro de su nube pública, entre las que destaca la Core Zone: un espacio reservado a la funcionalidad esencial del banco, aquella que siempre debe estar disponible para los clientes sin margen de fallo.
En esta zona, los estándares de exigencia son aún mayores. Tanto los responsables de producto como los equipos de desarrollo deben garantizar que cada servicio cumple con los niveles más altos de disponibilidad, estabilidad y seguridad. El objetivo es que el corazón del banco funcione sin interrupciones, incluso en escenarios de máxima demanda.
El siguiente paso que persigue ING es que todo el tráfico comience a pasar por esta zona core. De este modo, podrán distribuir dinámicamente las cargas de trabajo, asegurando en tiempo real que los servicios están operativos y funcionando con la calidad esperada. Esta estrategia incluye la capacidad de redirigir el tráfico de forma inteligente en función de métricas de rendimiento y disponibilidad, lo que permitirá cambiar la localización de los servicios en cada momento según convenga.
¿Qué están consiguiendo?
Con la puesta en marcha de su estrategia de nube híbrida, ING está materializando una serie de beneficios concretos que refuerzan tanto la calidad del servicio como la confianza de sus clientes.
Por un lado, el banco garantiza un servicio siempre disponible, capaz de responder ante picos de demanda y de ofrecer continuidad incluso en situaciones críticas. Esta disponibilidad permanente es clave para mantener la confianza de los usuarios y asegurar que operaciones esenciales, como pagos o transferencias, se realicen sin interrupciones.
En paralelo, ING ha puesto el foco en la seguridad de los datos y los procesos, un aspecto imprescindible en un entorno financiero donde la protección de la información sensible es prioritaria. La nube híbrida les permite aplicar controles estrictos, adaptados al tipo de servicio y al nivel de criticidad, sin comprometer la agilidad.
Otro logro evidente es la mejora de la experiencia de cliente, que ahora es más rápida y eficaz. El uso combinado de nube privada y pública otorga la flexibilidad necesaria para dar respuestas inmediatas, reduciendo tiempos de espera y garantizando una navegación fluida en canales digitales como la web y la app.
Por último, esta estrategia abre la puerta a una innovación constante. La arquitectura híbrida facilita probar, desplegar y escalar nuevas funcionalidades y productos con mayor agilidad, lo que permite a ING adaptarse rápidamente a las necesidades del mercado y ofrecer a los clientes servicios cada vez más personalizados y útiles.
Con Tony Rodríguez Cordero | Global Head of Cloud | Ferrovial
Durante Cloud Quest 2025, Ferrovial compartió cómo está aplicando inteligencia artificial en su estrategia de nube para alcanzar un modelo NoOps, es decir, un funcionamiento casi autónomo en sus operaciones de TI. La compañía expuso un itinerario claro hacia la excelencia operativa, denominado Happy Path, que combina gobierno, automatización y AIOps en un marco de trabajo progresivo.
El recorrido comienza con la estrategia, primer paso imprescindible para definir objetivos, prioridades y el marco de actuación. Sobre esa base se construye la capa de gobierno, que asegura que todo el despliegue en la nube esté alineado con regulación, políticas, procedimientos y mejores prácticas.
Posteriormente, Ferrovial trabaja sobre la creación de plataformas cross-zone, que permiten integrar diferentes entornos de nube bajo un modelo común. En este punto, el Cloud OnBoarding y un enfoque de platform engineering resultan esenciales para estandarizar procesos y garantizar que la infraestructura esté lista para crecer.
El cuarto paso del itinerario es la incorporación de un modelo de DevSecOps con distintos proveedores, donde la seguridad se integra desde el inicio del ciclo de vida y se consigue una colaboración más ágil entre equipos. Finalmente, el proceso desemboca en la fase de operación, donde el uso de AIOps hace posible una gestión homogénea, con mayor control y una reducción de problemas de servicio (PPSS).
Gracias a esta hoja de ruta, Ferrovial avanza hacia un modelo NoOps, en el que la automatización y la inteligencia artificial reducen al mínimo la intervención manual, permitiendo que la operación de la nube sea más eficiente, segura y resiliente.
Operational Excellence – Strategy
En la primera fase, Estrategia, Ferrovial define las bases de todo su recorrido hacia la excelencia operativa en la nube. La compañía ha optado por un enfoque Cloud Only, situando la nube como pilar exclusivo de su modelo tecnológico. Esto significa que no se trata de un acompañamiento a la infraestructura tradicional, sino de una apuesta clara y directa por trasladar sus servicios y capacidades al entorno cloud.
La agilidad se identifica como el factor clave. El objetivo no es únicamente migrar, sino hacerlo de manera que la tecnología acompañe de forma flexible y rápida las necesidades del negocio. Para ello, se prioriza el uso de SaaS y PaaS, con el fin de aprovechar al máximo servicios ya gestionados que aporten valor añadido sin necesidad de grandes inversiones en mantenimiento.
En aquellos casos en los que no sea viable este modelo, se plantea un enfoque de Container as a Service (CaaS), que permite desplegar aplicaciones de manera más ágil y escalable. Con ello, se busca evitar que el “lift and shift” —la migración directa de sistemas sin rediseño— sea el camino habitual, reservándolo solo como última opción. Todo este planteamiento responde a una visión business centric, donde la nube es entendida como motor directo para acelerar el negocio, no solo como una infraestructura técnica.
Operational Excellence – Government
En la segunda fase, Gobierno, Ferrovial aborda uno de los pilares más sensibles de su camino hacia el modelo NoOps: establecer un marco sólido de control, auditoría y buenas prácticas que permita gestionar la nube con seguridad y consistencia.
El primer paso es la documentación, donde se definen de manera explícita todas las “líneas rojas” y las mejores prácticas que deben aplicarse, tanto a nivel global como para cada recurso en particular. La segunda dimensión es la de la medición. Aquí cobra fuerza el concepto de Policies as Code, que permite trasladar las políticas de gobierno a un formato automatizado y programable. De este modo, la organización no solo establece directrices, sino que las integra en el propio ciclo de vida de la nube, habilitando auditorías automáticas y mecanismos de enforcement que aseguran su cumplimiento de forma continua.
Por último, Ferrovial apuesta por un modelo de government by default, en el que los controles ya vienen incorporados desde el inicio. Esto se materializa en el uso de recursos certificados y en la implantación de pipelines de CI/CD reutilizables, que permiten a los equipos trabajar con mayor rapidez y fiabilidad, sabiendo que la base de cumplimiento y seguridad ya está integrada.
Operational Excellence – Cross Zone&Platforms
En la tercera fase, Cross Zone & Platforms, Ferrovial da un paso clave para consolidar su modelo en la nube: construir una arquitectura transversal que conecte servicios, productos y plataformas de forma integrada, independientemente del proveedor cloud utilizado.
La compañía ha diseñado un ecosistema en capas. En la parte superior se sitúan las plataformas específicas, como KubeCore Platform o APIs Platform, que dan soporte a distintos productos y proyectos de negocio.
Por debajo, en la capa Cross Zone, se agrupan los servicios compartidos que permiten garantizar una operatividad homogénea:
Esta capa común asegura que todos los entornos, independientemente de que residan en GCP, Azure o AWS, se gestionen bajo los mismos principios de estrategia, modelo y gobierno. Además, se suman ejes fundamentales como la seguridad, los costes, la eficiencia, la fiabilidad y la excelencia operativa, que actúan como guías transversales para cada despliegue. El resultado es un marco estandarizado y replicable que facilita el gobierno multi-nube, reduce la complejidad y refuerza la resiliencia del ecosistema digital de Ferrovial.
Operational Excellence – DevSecOps
En la cuarta fase, DevSecOps, Ferrovial pone el foco en la transformación cultural y en la organización de sus equipos, un aspecto imprescindible para sostener el avance tecnológico en la nube.
La compañía analizó distintos modelos organizativos. Mientras que la centralización y la descentralización podían funcionar en entornos más simples, en una organización compleja y global como Ferrovial no resultaban adecuados. Por ello, se optó por un modelo de federación, que permite a los equipos trabajar de forma autónoma pero bajo un marco común de referencia. Este enfoque asegura la coherencia sin frenar la innovación, combinando lo mejor de ambos mundos.
Sobre esta base, Ferrovial impulsa una Cloud Community of Excellence, compuesta por dos grandes bloques:
Operational Excellence – Operation
En la quinta y última fase, Operación, Ferrovial mostró cómo ha transformado la gestión de sus entornos cloud gracias a la automatización extrema y al uso de inteligencia artificial.
En un modelo tradicional, la operación implicaría tareas como mantenimiento a gran escala, aplicación de parches, actualizaciones, gestión de accesos, copias de seguridad u observabilidad. Todas estas funciones resultan críticas, pero también consumen gran cantidad de tiempo y esfuerzo humano.
Para evitar este peso operativo, Ferrovial apostó por un modelo de NoOps, en el que la infraestructura se gestiona prácticamente sola mediante extreme automation. Este salto no solo reduce el esfuerzo manual, sino que permite a los equipos centrarse en aportar valor al negocio en lugar de estar dedicados a la resolución de incidencias.
El paso definitivo ha sido ir más allá con la incorporación de AIOps, aplicando análisis avanzado de datos e inteligencia artificial para gestionar la nube de forma predictiva y autónoma. Su modelo se basa en agentes capaces de ejecutar acciones y en la aplicación del método ReAct (Reasoning and Acting), que combina razonamiento y actuación automática en tiempo real.
AIOps Agents
Antes, cada dominio —ya fuera cloud público, ITSM, servicios, gobierno o DevOps— implicaba múltiples intervenciones humanas y flujos de trabajo separados. Ahora, gracias a los agentes de IA, estas funciones se coordinan de forma autónoma y transversal, reduciendo drásticamente la dependencia del factor humano.
El proceso comienza con un caso de uso típico: antes de pasar a producción, los agentes verifican que todo esté en cumplimiento con el marco de Cloud Government de Ferrovial (Xtratus). Si detectan alguna desviación, automáticamente proponen un módulo acelerador que permite corregir la brecha y avanzar sin retrasos.
El funcionamiento de estos agentes se ilustra como una cadena de interacción:
Con esta evolución, la compañía ha pasado de un modelo basado en intervención humana a otro en el que los agentes de IA gestionan de manera predictiva, automatizada y conforme a normativa, lo que acelera la entrega, reduce riesgos y asegura un nivel de control constante.
AIOps ReAct
Ferrovial ha llevado su modelo NoOps un paso más allá con AIOps ReAct, un bucle operativo de cuatro pasos —razonar, actuar, feedback y aprender— orquestado por un agente “proxy” que conecta observabilidad, razonamiento, ejecución y alertas. El sistema integra Azure Monitor (observabilidad), GPT-4o (razonamiento), Terraform (acción sobre la infraestructura) y Microsoft Teams (comunicaciones), todo ello bajo las reglas de gobierno en la nube.
1) Razonar. El caso de uso es claro: “mantén el buen rendimiento del sitio web y controla el coste en cloud; si haces algún cambio, avísame”. Cuando Azure Monitor detecta que el tiempo de carga sube por encima de lo normal, el agente proxy recopila señales y consulta conocimiento (métricas históricas, límites de coste y normas). El motor de razonamiento propone una hipótesis: puede haber sobrecarga de CPU y sugiere incrementarla.
2) Actuar. El proxy valida los guardarraíles de gobierno y ejecuta el cambio con Terraform: sube la CPU del servidor. A la vez, notifica a los equipos en Teams para mantener la trazabilidad.
3) Feedback. La telemetría vuelve a entrar en el ciclo. Si el rendimiento sigue alto en tiempos de respuesta, el razonamiento ajusta el diagnóstico: “la CPU ya se amplió; podría ser cuello de botella de memoria”. El sistema revierte la CPU para no disparar costes y aumenta la memoria, de nuevo informando a los responsables. Tras la corrección, la observabilidad confirma: “Loading time OK”.
4) Aprender. Cada intervención genera lecciones: qué señales anticiparon el problema, qué cambios funcionaron y con qué impacto en coste. Esas lecciones se convierten en playbooks y aceleradores reutilizables que enriquecen el conocimiento de los agentes, afinan umbrales y reducen el tiempo de resolución en la próxima incidencia.
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