El pasado 5 de junio, CIONET España organizó una mesa redonda en colaboración con Datadope bajo el título “FutureOps: IA y la Nueva Era de la Automatización IT”, en la que exploramos cómo la automatización impulsada por IA y la observabilidad avanzada pueden ayudar a anticipar incidentes, acelerar la resolución de problemas y crear entornos IT más resilientes y escalables. También debatimos sobre la gobernanza de la automatización, cubriendo los desafíos organizativos, la seguridad operativa y las estrategias para escalar sin perder el control, todo ello para comprender cómo los líderes digitales alinean la tecnología, los procesos y el talento para construir operaciones de TI verdaderamente inteligentes.
La mayoría de los equipos de IT lo han vivido alguna vez: sistemas críticos que fallan sin previo aviso, alertas que se acumulan sin contexto claro y jornadas enteras dedicadas a buscar el origen de un problema que, con suerte, no volverá a repetirse. En un ecosistema tecnológico cada vez más complejo y distribuido, mantener el control se ha convertido en un reto constante.
Aquí es donde entra la inteligencia artificial. No como una moda pasajera, sino como una herramienta con el potencial real de cambiar las reglas del juego. La automatización de operaciones IT impulsada por IA —conocida como AIOps— está ayudando a las organizaciones a ir más allá del enfoque reactivo tradicional, para anticiparse a los fallos, detectar patrones anómalos y resolver incidencias en tiempo récord, muchas veces sin intervención humana.
Esta nueva generación de automatización combina algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y analítica avanzada para procesar en tiempo real cantidades masivas de datos provenientes de sistemas, redes y aplicaciones. La IA no solo aligera la carga operativa, sino que aporta una visión más estratégica y global de lo que ocurre en el entorno digital.
En la práctica, esto se traduce en operaciones más resilientes, menos interrupciones, mejor experiencia para el usuario final y una capacidad de respuesta mucho más ágil ante cualquier eventualidad. Además, libera a los profesionales de IT de tareas repetitivas y les permite enfocarse en lo que realmente aporta valor: innovación, optimización de servicios y evolución tecnológica.
Por supuesto, el camino no es automático ni exento de retos. La calidad y gobernanza del dato, la confianza en los modelos y el cambio cultural necesario para adoptar este tipo de automatización son elementos clave a tener en cuenta. Pero quienes ya han iniciado este recorrido coinciden en algo: el impacto es tangible y transformador.
La automatización IT con IA no solo mejora la eficiencia. Cambia el rol de los equipos, redefine procesos y prepara a las organizaciones para un futuro en el que la agilidad y la capacidad de adaptación serán diferenciales críticos. La pregunta ya no es si debemos automatizar, sino cómo hacerlo de forma segura, escalable y con impacto real.
Adopción de agentes inteligentes ¿hasta dónde se delega la toma de decisiones?
En la práctica, muchas organizaciones están adoptando un enfoque gradual. Los agentes inteligentes se utilizan primero para asistir: generan recomendaciones, automatizan diagnósticos y sugieren acciones. Con el tiempo, y tras comprobar su fiabilidad, se les permite ejecutar acciones automáticamente en determinados contextos —por ejemplo, escalar un incidente, reiniciar un servicio o ajustar parámetros de rendimiento en tiempo real— siempre bajo ciertas condiciones predefinidas.
Este modelo mixto —humano más máquina— busca equilibrar agilidad y control. La confianza en el agente no es inmediata: se construye con la experiencia, la transparencia del modelo y la supervisión continua. Los entornos críticos o regulados, como los financieros o sanitarios, suelen mantener niveles más altos de supervisión humana, mientras que otros sectores con menos restricciones operativas avanzan hacia esquemas más autónomos.
Lo que está claro es que la línea entre automatización asistida y autónoma es cada vez más difusa. A medida que los agentes aprenden y se adaptan, también se plantea un nuevo rol para los equipos humanos: más supervisores que ejecutores, más estrategas que técnicos.
El reto no es solo técnico, sino organizativo y ético. ¿Qué pasa si un agente toma una mala decisión? ¿Quién responde? ¿Debe haber un “botón rojo” siempre disponible? Estas son preguntas que muchas organizaciones aún están resolviendo, mientras experimentan con marcos de gobernanza, auditoría y responsabilidad para mantener el equilibrio entre eficiencia y seguridad.
En un entorno donde la automatización y los agentes inteligentes ganan cada vez más protagonismo, disponer de una visión 360° del ecosistema IT no es opcional: es una condición imprescindible. No se puede tomar una buena decisión —ni humana ni automatizada— sin una comprensión completa y contextualizada de lo que está ocurriendo en la infraestructura tecnológica. Aquí es donde entra en juego el concepto de pirámide de observabilidad.
Construir esta pirámide significa integrar diferentes capas de información —desde las métricas más básicas hasta los insights más sofisticados— para tener una fotografía clara, en tiempo real y en contexto de todo el entorno. Pero el reto va más allá de lo técnico: la clave está en unir los datos de IT con los resultados del negocio.
Tal como apuntan muchos expertos del sector, “todavía estamos en una fase en la que se habla de los datos de IT y negocio por separado”. Esta separación genera brechas difíciles de salvar: indicadores técnicos que no explican el impacto real en el cliente o en los ingresos, decisiones de negocio que no consideran las capacidades reales del entorno tecnológico. La observabilidad, por tanto, debe ir más allá de los sistemas y llegar al dato de negocio.
El objetivo es claro: que un problema en un microservicio no solo dispare una alerta técnica, sino que permita entender —en cuestión de segundos— si está afectando a las ventas online, ralentizando la atención al cliente o comprometiendo la experiencia de usuario. Eso solo es posible con una visión integral que conecte la infraestructura, las aplicaciones, los procesos y los resultados.
Una visión 360° es también el camino hacia una observabilidad accionable. No se trata solo de recolectar datos, sino de entender qué significan y cómo usarlos para tomar decisiones en tiempo real. Y aquí, nuevamente, la IA juega un papel clave: sin algoritmos capaces de sintetizar, correlacionar y extraer conclusiones de estos datos masivos, la visibilidad se convierte en ruido.
En este nuevo modelo de operaciones IT impulsadas por inteligencia artificial, con agentes autónomos que toman decisiones en tiempo real y una observabilidad que conecta sistemas con negocio, hay un elemento que sostiene todo el sistema: el dato.
No cualquier dato. No grandes volúmenes sin sentido. Sino datos limpios, estructurados y con propósito. Porque, como se escuchó en la mesa, "IA sobre barro, sigue siendo barro". Por mucha tecnología que se incorpore, si los datos de base no están bien gestionados, el sistema no puede aprender, ni anticipar, ni actuar con fiabilidad.
La paradoja es que nunca se ha generado tanta información, y sin embargo, la brecha entre el dato técnico y su valor real sigue siendo profunda. Muchas organizaciones siguen atrapadas en un modelo donde se recopilan métricas por inercia, sin haber definido previamente para qué sirven, quién las necesita o cómo se conectan con los objetivos del negocio. En este escenario, la IA se ve obligada a operar a ciegas o con datos contaminados.
Por eso, trabajar sobre una base de datos bien diseñada, con criterios claros de calidad y gobernanza, no es una cuestión técnica: es una decisión estratégica. Un dato bien tabulado y contextualizado permite detectar patrones de comportamiento, anticipar incidencias antes de que afecten al usuario final, y activar respuestas automatizadas con plena confianza.
Además, esta calidad del dato es lo que permite subir en la pirámide de observabilidad: conectar logs con traces, traces con flujos de negocio, y flujos de negocio con KPIs reales. Solo así se puede avanzar desde una observación superficial a una comprensión profunda del entorno IT y su impacto directo sobre el negocio.
La materia prima importa. Y cada vez más, la diferencia entre una organización que escala su operación digital y otra que sigue apagando fuegos está en cómo trata sus datos. Porque no se trata solo de ver más, automatizar más o delegar más. Se trata de hacerlo con sentido, con inteligencia real. Y para eso, los datos tienen que estar a la altura.
Métricas y KPIs: punto de partida imprescindible
En el camino hacia operaciones IT más inteligentes, uno de los errores más comunes sigue siendo confundir cantidad de datos con calidad de información. No es suficiente con recopilar miles de métricas técnicas o disponer de dashboards recargados. La clave está en saber qué medir, por qué y para quién.
Las métricas técnicas siguen siendo fundamentales para la operativa diaria. Pero, sin conexión con el negocio, pierden contexto. Ahí es donde entran los KPIs: indicadores clave que traducen lo técnico en valor de negocio. Por ejemplo, el tiempo de recuperación ante incidentes (MTTR) puede ser un KPI compartido entre IT y negocio si se mide como impacto en el servicio al cliente.
Definir bien estas métricas y KPIs, desde el inicio, es lo que permite alinear a todos los actores: humanos y máquinas, operaciones y estrategia, tecnología y resultados. También es el punto de partida imprescindible para aplicar inteligencia artificial con sentido. No se puede optimizar lo que no se mide, y no se puede automatizar lo que no se entiende.
En un entorno cada vez más distribuido, con arquitecturas híbridas, microservicios, múltiples proveedores cloud y usuarios dispersos, la trazabilidad de los sistemas se ha convertido en un reto mayúsculo. Aun así, más que una utopía, se ha vuelto una necesidad urgente.
Cuando se produce una incidencia, la velocidad en identificar su causa raíz marca la diferencia entre una interrupción leve y una crisis reputacional o económica. Pero si la información está fragmentada entre equipos, herramientas y capas tecnológicas, esa trazabilidad se convierte en una carrera de obstáculos.
Lo que necesitan las organizaciones hoy es una trazabilidad unificada y transversal, que permita seguir de extremo a extremo el recorrido de una transacción, una petición o una alerta, desde la capa de infraestructura hasta el impacto en el cliente o el negocio. No hablamos solo de logs o traces técnicos, sino de la capacidad de conectar esos eventos con procesos reales: compras fallidas, caídas de rendimiento, interrupciones de servicio, etc.
Este tipo de trazabilidad no solo mejora el diagnóstico y la resolución de incidencias, sino que alimenta directamente a los modelos de IA y los sistemas de automatización. Cuanto más claro sea el recorrido de un evento, más fácil será aprender de él, anticiparse y evitar que se repita.
¿Es fácil de implementar? No. Requiere integrar sistemas, unificar formatos, romper silos y establecer criterios comunes de observación. Pero no es una utopía. De hecho, para muchas organizaciones que operan en tiempo real y con alta criticidad —como banca, salud o e-commerce—, ya es una condición mínima de supervivencia.
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