AIOps, ventajas de la automatización en costes y agilidad

La IA ha llegado para ayudarnos a gestionar grandes volúmenes de datos, y en pocas áreas hay más datos que los que generan los entornos de red, en los que tener visibilidad sobre lo que sucede en la red requiere una capacidad de procesamiento que, sin la ayuda de la IA sería casi imposible.

El primer panel del Foro Tendencias 2025 dedicado a IA & Conectividad Inteligente tuvo por título “AIOps, ventajas de la automatización en costes y agilidad” en el que grandes expertos expusieron su visión sobre el momento actual de AIOps. El coloquio, parte del programa anual de actividades de la Asociación @aslan, juntó a Moisés Rivera Plaza, Principal Solution Architect de Red Hat; David Tajuelo González, Regional Sales Manager Iberia de Cambium Networks; Miguel Xoel García Balsa, Sr Sales Engineer de Dynatrace e Iker Lineo, Systems Engineer de Hewlett Packard Enterprise.

Conocer bien los problemas que tienen los clientes es esencial para poder ofrecerles las soluciones que necesitan. A esto hay que sumarle un conocimiento y experiencia práctica extensos sobre las tecnologías que están implantándose, como la Inteligencia Artificial en todas sus variantes. Afortunadamente, en el momento actual hay estándares asentados tanto en el apartado de conectividad como en los recientes desarrollos de IA que facilitan el desarrollo de proyectos sólidos y que den respuesta a lo que necesitan los usuarios.

Según la experiencia de Moisés Rivera Plaza, Principal Solution Architect de Red Hat, los datos, la inteligencia y la automatización son parte de un ciclo, que comienza con los datos, prosigue con la inteligencia y termina con la automatización para tomar acciones. La IA puede ser utilizada para analizar datos y generar automatismos, creando un ciclo continuo de mejora. A este respecto, afirma que “es crucial entender el problema específico del cliente y ofrecer soluciones basadas en sus necesidades reales”. Y es que no todas las soluciones sirven para todos los clientes.

Estándares para simplificar

Adherirse a los estándares simplifica la automatización, la eliminación de errores y reduce los costes. Es importante evitar soluciones complejas innecesarias para enfocarse en lo que realmente aporta valor al negocio. Según Moisés Rivera, es clave no reinventar la rueda, sino integrarse con las herramientas ya existentes. Para ello propone un enfoque que denomina de “caja de herramientas”, que consiste en disponer de un conjunto diverso de herramientas especializadas para la automatización y la gestión de sistemas IT, frente a un enfoque basado en una sola herramienta que pretenda hacerlo todo.

El futuro de la IA posiblemente esté en el Open Source y la democratización. Si se basa todo en estándares abiertos, la interoperabilidad de las soluciones sera muy alta, lo que facilitará la adaptación a las tecnologías y cambios que están por llegar. Y respecto a los datos, es crucial leer las licencias del software Open Source y los datos con los que se entrenan los modelos de IA, ya que pueden conllevar problemas legales y éticos. Es vital asegurar que los datos sean lícitos. Por último, la IA debe ser tratada como una aplicación más, con su ciclo de vida y necesidad de monitorización.

Los retos tradicionales en la gestión de redes

Existen una serie de desafíos a la hora de gestionar redes que se dan una y otra vez en todas las organizaciones: una falta de centralización que ralentiza la resolución de problemas, cambios manuales que aumentan el riesgo de error humano, una segmentación deficiente que incrementa los riesgos de seguridad y configuración y, por último, múltiples sistemas de gestión que resultan en lentitud y costes elevados.

La respuesta, según David Tajuelo González, Regional Sales Manager Iberia de Cambium Networks, está en la simplificación de la red eliminando la dependencia de fabricantes específicos y gestionándola desde una plataforma única. Señaló que “es crucial disponer de plataformas que ofrezcan visibilidad de extremo a extremo de la red, independientemente de los fabricantes, y que automaticen las tareas más tediosas y la resolución de problemas, evitando también los errores humanos”.

Evidentemente, la adopción masiva de la Inteligencia Artificial es un gran aliado para gestionar la operativa de las redes. La automatización y la IA pueden reducir el tiempo de resolución de incidencias en un 40%, aumentar la disponibilidad de la red en un 50% y mejorar la satisfacción del usuario. Gartner estima que solo un 10% de las empresas confían plenamente en la IA para la gestión de redes, pero este número aumentará debido a la necesidad de mayor disponibilidad y optimización de recursos.

David Tajuelo también destaca la importancia de sentarse con el cliente, analizar sus necesidades reales y trabajar en conjunto para alcanzar sus objetivos, especialmente en términos de disponibilidad de la red y eficiencia del equipo técnico. Se da el caso de clientes con expectativas poco realistas, (disponibilidad extrema, múltiples requisitos específicos) influidas por representaciones idealizadas en los medios. Aquí la mejor solución es un contacto directo y conocer directamente del cliente lo que necesita y explicarle lo que es posible.

El salto de IT de centro de coste a habilitador del negocio

La transformación digital implica la adopción de técnicas como la nube, la automatización y la inteligencia artificial. Existe una pirámide de madurez que refleja el nivel de adopción de estas técnicas por parte de los equipos de IT. Tal y como afirma Miguel Xoel García Balsa, Sr Sales Engineer de Dynatrace, “el objetivo es que los equipos de IT habiliten a los equipos de negocio, aportando valor directo en lugar de solo ser un centro de costes”.

Para beneficiar al negocio, es crucial tener una buena base técnica que incluya elementos como: infraestructura definida como código, pipelines de despliegue automatizados, servicios self-service, calidad y trazabilidad de los servicios. Es importante medir en tiempo real la calidad de los servicios y centralizar los logs para facilitar el análisis y la automatización con IA. Además, la trazabilidad es esencial para entender y solucionar rápidamente los fallos en entornos complejos.

Y un factor muy importante es que cada organización entienda la definición de sus microservicios, su comunicación, y la gestión de eventos, lo que facilita la automatización y la visibilidad del negocio. Otro aspecto muy necesario es disponer de una arquitectura basada en eventos bien estructurada lo que permitirá que las automatizaciones sean económicas, fáciles, rápidas y efectivas.

En opinión de Miguel Xoel García Balsa, la automatización efectiva requiere una base sólida. La automatización es importante, pero solo es rentable si se basa en procesos bien definidos y una infraestructura bien construida. No se deben montar infraestructuras complejas y nuevas sobre bases débiles. La clave para el ahorro de costes al usar la automatización y la inteligencia artificial reside en tener una base sólida y bien definida.

El dato es la base de la IA, y por ello de las AIOps

Iker Lineo, Systems Engineer de Hewlett Packard Enterprise, afirma que los datos tienen cuatro características clave, lo que se conoce como las cuatro “uves”: volumen, variedad, velocidad y veracidad. En primer lugar hace falta una cantidad enorme de datos para tener una base de trabajo. En segundo lugar el dato tiene que ser diferente para poder encontrar patrones. En tercer lugar, ahora mismo tenemos datos en muchos sitios, y se producen más y más datos a gran velocidad. Y, cuarto, el dato tiene que venir de una fuente confiable, tiene que tener veracidad.

Con esta base, las AIOps facilitan ser mucho más efectivos porque la suma de todos esos datos, más la Inteligencia Artificial, permitiendo simplificar operaciones, automatizar procesos y analizar todo lo que sucede para proporcionar análisis predictivos. La cadena de valor de AIOps implica la recolección de datos, análisis, automatización, presentación y visualización para recomendaciones y analíticas.

Según señala Iker Lineo, una de las grandes innovaciones en AIOps es el interfaz en lenguaje natural, que permite realizar consultas sobre la red utilizando lenguaje natural, simplificando la búsqueda de información. Los sistemas usan principalmente dos tipos de IA: la IA clasificatoria para el análisis predictivo y la detección de anomalías; y la IA generativa para el interfaz en lenguaje natural para interactuar con el sistema.

¿Qué nos deparará el futuro inmediato?

Como tendencias para lo que resta de 2025 y 2026 los expertos destacan una evolución clara hacia plataformas que ofrezcan visibilidad de extremo a extremo de la red, independientemente de los fabricantes, y que automaticen las tareas más tediosas y la resolución de problemas. Es fundamental tener herramientas que permitan analizar un gran volumen de datos, optimizar los recursos y, en última instancia, reducir los costes. También apuntan a la llegada de Wi-Fi 7 que tiene un gran potencial en entornos empresariales gracias a sus ventajas técnicas y la popularización de soluciones SASE para proteger la seguridad en el perímetro en entornos de trabajo remoto y movilidad.

Respecto a la IA, señalan que el futuro de la IA está en el Open Source y la democratización, así como a la aparición del estándar MCP (Model Context Protocol), que ya permite hacer pruebas de concepto e incluso sistemas plenamente operativos. Y resaltan que es muy importante familiarizarse ya con las tecnologías existentes (LLMs, MCPs) para tener una ventaja significativa cuando se asienten, evitando la necesidad de encontrar y formar gente a posteriori.