Dynatrace indica el camino hacia las operaciones autónomas

 

El entusiasmo por la adopción de la inteligencia artificial (IA) está en su punto máximo, está transformando la forma en que se crea, se distribuye y se gestiona el software, lo que permite obtener extraordinarios aumentos de productividad y eficiencia.

 

Construir este futuro no es solo una innovación, es una necesidad empresarial; IDC indica que el gasto en infraestructura optimizada para la IA que impulse estos sistemas alcanzó los 82 billones de dólares en un solo trimestre de 2025 y se prevé que llegue a los 758 billones de dólares anuales para 2029.

 

Sin embargo, el mercado muestra diferentes velocidades de adopción. Algunas organizaciones están adoptando modelos de lenguaje a gran escala (LLM) e IA generativa para mejorar los procesos y flujos de trabajo existentes, mientras que otras están trabajando con un enfoque que prioriza la IA, aprovechando la IA agéntica para reinventar la forma en que se crea y opera el software a través de nuevas formas de trabajar. Ambos caminos son válidos, siempre y cuando el impulso siga acelerándose.

 

Bernd Greifeneder, fundador y CTO de Dynatrace, comenta que “lo que observamos en general es una evolución positiva. Las organizaciones están aprendiendo, perfeccionando sus procesos y ganando confianza a la hora de implementar la IA en entornos operativos de forma segura y escalable. A medida que aumenta la adopción, las empresas obtienen información valiosa sobre las medidas de seguridad y las bases de datos necesarias para obtener resultados consistentes, y esa información se acumula rápidamente”.

 

Con una creciente inversión en monitoreo y automatización impulsados por IA, los ejecutivos reconocen que la observabilidad confiable impulsada por IA es el puente entre las operaciones impulsadas por humanos y los ecosistemas digitales autónomos supervisados por humanos.

 

Greifeneder indica que, para lograr el camino hacia una verdadera autonomía se debe comenzar estableciendo un ecosistema de IA que incluya la observabilidad impulsada por IA para obtener resultados confiables.

 

Las organizaciones comienzan con casos de uso claramente definidos, implementan una supervisión rigurosa y amplían gradualmente el papel de la IA a medida que crece la confianza en sus resultados. La clave está en combinar el poder creativo de la IA generativa con una base determinista fundamentada en los datos operativos concretos. Esto crea un sistema en el que los humanos establecen objetivos estratégicos, mientras que una IA confiable se encarga de la ejecución táctica con precisión, guiada por políticas y medidas de seguridad establecidas.

 

“El camino de la automatización a la autonomía es una evolución, y avanza más rápido que nunca. Cada organización avanza a través de sus propias etapas de madurez en el camino hacia las operaciones autónomas. Para la mayoría, este proceso se desarrolla a lo largo de tres etapas distintas”, menciona el directivo.

 

La primera etapa es automatizada. El proceso comienza al ir más allá de los guiones simples y poco flexibles. En esta etapa, el sistema realiza tareas definidas basadas en respuestas generadas por IA a partir de datos contextuales en tiempo real. Se trata de automatizar de manera confiable las respuestas a problemas conocidos.

 

La segunda etapa es autónoma supervisada. A medida que crece la confianza en el sistema, este pasa a manejar escenarios más complejos. La IA puede analizar una situación nueva, comprender su impacto en el negocio y generar un plan de acción listo para implementar. Sin embargo, este plan no se ejecuta hasta que un experto humano da su aprobación. Esto mantiene a los humanos al tanto de las decisiones críticas, al tiempo que les libera de la carga cognitiva del análisis inicial. Los principios clave aquí son la confiabilidad, la transparencia y un ciclo de retroalimentación preciso.

 

La etapa final consiste en sistemas totalmente autónomos que operan de manera independiente para alcanzar los objetivos empresariales: gestionan los entornos de forma dinámica, optimizan los costos y el rendimiento, y resuelven los problemas antes de que afecten a los usuarios. El sistema se supervisa a sí mismo de manera continua para optimizarse, garantizar el cumplimiento normativo y proporcionar información que ayude a las personas a perfeccionar sus objetivos. Las personas siguen desempeñando un papel crucial: revisan los resultados, ajustan las estrategias y marcan el rumbo. Como resultado, las organizaciones entregan y operan software con mayor resiliencia, clientes más satisfechos y menores costos.

 

Los agentes de IA son muy potentes, pueden programar más rápido, refactorizar a gran escala y procesar información más allá de la capacidad humana. Pero la IA no es consciente de lo que ocurre en producción. De ahí que la observabilidad sea imprescindible para una IA confiable. No basta con recopilar datos, sino hacer que sean inmediatamente utilizables para tomar decisiones precisas.

 

“La fusión de la IA determinista y la IA agéntica representa el próximo capítulo para la TI empresarial. Crea un sistema en el que la IA observa y gestiona otros sistemas impulsados por IA, fomentando un nuevo estándar de resiliencia digital y experiencias de cliente superiores. La tecnología está evolucionando para convertirse en un socio estratégico de confianza, que permite a las organizaciones navegar con seguridad por las complejidades del mundo digital y construir un futuro verdaderamente autónomo.”, puntualiza el fundador de Dynatrace.