Seis predicciones en observabilidad para 2026
Bernd Greifeneder, fundador y CTO de Dynatrace, plantea seis predicciones que delinean cómo evolucionarán la IA, la nube y las operaciones digitales, subrayando la importancia de la observabilidad, la resiliencia y la colaboración entre humanos y máquinas como ejes para el crecimiento y la estabilidad operativa.
Predicción 1: La IA agéntica marca una nueva era de complejidad en los sistemas. La adopción de la IA agéntica introduce una nueva etapa de complejidad en los sistemas digitales, caracterizada por interacciones autónomas entre múltiples agentes que coordinan tareas y toman decisiones en tiempo real. Aunque este enfoque amplía las capacidades de la inteligencia artificial, también incrementa de forma significativa la dificultad para gestionar, comprender y controlar su comportamiento. Sin mecanismos sólidos de observabilidad, gobernanza y contexto unificado, las organizaciones enfrentan riesgos como costos crecientes, comportamientos impredecibles y una mayor exposición operativa. En este escenario, el foco deja de estar en la optimización de modelos individuales y se traslada a la gestión de redes de agentes interconectados, donde la observabilidad se vuelve un componente estructural para garantizar sistemas escalables y controlables.
Predicción 2: El camino hacia la autonomía comienza con una madurez operativa probada: El avance hacia operaciones autónomas dependerá de la madurez operativa de las organizaciones. La inteligencia artificial solo podrá actuar de forma autónoma cuando los sistemas, procesos y mecanismos de automatización sean estables, observables y confiables. Antes de alcanzar la autonomía total, las empresas deberán pasar por etapas intermedias que incluyen operaciones preventivas y automatización guiada, donde la IA identifica problemas y propone acciones bajo supervisión humana. Este proceso progresivo permite detectar deficiencias en datos, desempeño y contexto, y construir confianza mediante resultados auditables. En este sentido, la autonomía plena no será inmediata, sino el resultado de inversiones sostenidas en automatización, observabilidad y control operativo.
Predicción 3: La resiliencia se convierte en el nuevo punto de referencia para la excelencia operativa: La resiliencia se perfila como el principal criterio para evaluar el desempeño operativo de los sistemas digitales. En entornos cada vez más distribuidos e interconectados, fallas menores pueden escalar rápidamente y afectar aplicaciones, servicios en la nube, plataformas de pago y experiencias de cliente. Ante este escenario, las organizaciones dejarán de gestionar de forma aislada aspectos como confiabilidad, disponibilidad, seguridad y observabilidad, y los integrarán bajo un enfoque unificado orientado a la capacidad de absorber interrupciones, recuperarse con rapidez y mantener la continuidad del servicio. La resiliencia, más que el funcionamiento ideal de los sistemas, se medirá por la respuesta efectiva ante situaciones de estrés y su impacto en la experiencia del cliente.
Predicción 4: La confiabilidad se convierte en la base del progreso de la IA: El avance de la inteligencia artificial estará condicionado por la capacidad de las organizaciones para garantizar sistemas confiables y predecibles. Más allá del poder generativo de los modelos, la siguiente etapa de la IA requerirá bases deterministas, señales fácticas y mecanismos de control que aseguren resultados consistentes. En entornos con sistemas agénticos, donde múltiples agentes interactúan y ejecutan acciones de forma autónoma, la falta de confiabilidad puede amplificar errores y generar efectos en cadena. Frente a este riesgo, la observabilidad de extremo a extremo y las barreras de seguridad deterministas se vuelven elementos clave para mantener la transparencia, la responsabilidad y el control humano sobre la IA, permitiendo un uso seguro y verificable de estas tecnologías.
Predicción 5: La colaboración entre humanos y máquinas como motor de crecimiento: El crecimiento de la IA agéntica impulsará un modelo operativo basado en la colaboración entre humanos y máquinas, donde las personas definirán objetivos, establecerán límites y mantendrán la supervisión, mientras que la IA se encargará de ejecutar tareas, analizar relaciones e iniciar acciones. En este esquema, la IA aportará velocidad y capacidad de procesamiento para gestionar la complejidad operativa, pero seguirá dependiendo del criterio humano para interpretar contextos ambiguos, evaluar compensaciones y asumir la responsabilidad final de los resultados. Esta división de roles permitirá que los sistemas gestionen tareas repetitivas o urgentes de forma más eficiente, al tiempo que los equipos humanos se concentran en decisiones estratégicas y en la gobernanza de los sistemas.
Predicción 6: Convergencia de los equipos de IA y nube: La inteligencia artificial se integrará de forma estructural al desarrollo y operación de servicios nativos de la nube, dejando de funcionar como una disciplina separada. Este proceso impulsará la convergencia de los equipos de IA, ingeniería de nube, confiabilidad (SRE) y seguridad en un modelo operativo compartido, con procesos, métricas y responsabilidades unificadas a lo largo del ciclo de vida del software. En este contexto, la observabilidad integral se vuelve un elemento clave para comprender el impacto de la IA en costos, desempeño, cumplimiento y experiencia del usuario, al tratar aplicaciones, infraestructura y componentes de IA como un sistema interconectado. Este enfoque permitirá a las organizaciones operar servicios habilitados por IA con mayor previsibilidad y control, bajo estándares similares a los de cualquier plataforma nativa de la nube.
WhatsApp eSemanal 55 7360 5651
