Para el año 2030, la inteligencia artificial (IA) se encargará de una cuarta parte del trabajo que actualmente realizan los equipos de infraestructura y operaciones de TI, según la firma de análisis Gartner; esto ocurrirá a pesar de que la IA también complicará el entorno operativo y podría provocar interrupciones en el servicio.
Estas predicciones se publicaron el 10 de julio en el informe “Hype Cycle for AI in IT Operations” (Ciclo de expectativas sobre la IA en operaciones de TI) de Gartner, el cual refleja la visión de la firma sobre el futuro de las herramientas de gestión de infraestructura impulsadas por IA.
Gartner prevé que habrá dificultades iniciales antes de que la automatización basada en IA comience a dar frutos.
«Muchos discursos sobre la IA aplicada a las operaciones de TI prometen una consolidación de herramientas. Los agentes consultarán múltiples sistemas, razonarán a través de silos y reducirán la dependencia de herramientas especializadas», señala el documento, antes de pronosticar «un resultado opuesto a corto plazo».
Durante al menos un par de años, habrá que lidiar con «más capas, más puntos de control y capacidades más especializadas de observabilidad, orquestación y gestión».
Estas complicaciones disminuirán una vez que «la futura consolidación del mercado y de los proveedores reduzca la huella general de herramientas».
Mientras tanto, Gartner sugiere que las hipótesis de planificación estratégica de los equipos de operaciones incluyan la mayor probabilidad de que la IA desempeñe un papel en alguna interrupción del servicio.
«Para 2028, el 40% de las organizaciones de infraestructura y operaciones (I&O) que utilicen I&O con agentes a gran escala en entornos de producción sufrirán una interrupción de servicios críticos para el negocio; esta cifra contrasta con menos del 1% de las organizaciones en 2026», afirma el documento.
Al parecer, ni usted ni sus superiores se dejarán disuadir por esta tendencia. Gartner estima que, para 2029, el 60% de las empresas implementará IA con agentes como parte de las operaciones de infraestructura de TI, frente a menos del 10% actual. Ese mismo año, solo el 20% de las acciones sugeridas por la IA requerirán la aprobación humana (esquema “human-in-the-loop”), una cifra inferior al 80% registrado en 2025. Este cambio se producirá gracias al mayor uso de «barreras de seguridad deterministas» (“deterministic guardrails”): reglas basadas en políticas que definen qué acciones tiene permitido realizar la IA.
Un año después, en 2030, Gartner prevé que las empresas habrán reestructurado la mitad de sus equipos de infraestructura y operaciones tras haber invertido en agentes para gestionar tareas complejas. Ese mismo año, quienes continúen trabajando en este campo utilizarán la IA para todas las tareas que actualmente realizan los humanos. «El 75% de las tareas será realizado por humanos asistidos por IA, y el 25% restante lo hará la IA por sí sola», predice Gartner.
Gartner considera que las siguientes tecnologías alcanzarán la madurez en los próximos años y, por tanto, nos encaminarán hacia este futuro prometedor:
IA generativa y proveedores «nativos» que desarrollan herramientas de operaciones de TI (ITOps) basadas en IA generativa desde cero, en lugar de simplemente añadir esta tecnología a herramientas ya existentes.
Asistentes virtuales basados en IA generativa que ofrecen interfaces conversacionales; los usuarios pueden utilizarlos para resolver problemas de forma autónoma (autoservicio), ya que estos asistentes se conectan con los agentes humanos para iniciar las soluciones necesarias.
Operaciones en la nube (CloudOps) potenciadas por IA generativa, que analizan registros, métricas, trazas y eventos de configuración y cambios para crear scripts o plantillas de «infraestructura como código» que automaticen el mantenimiento futuro de la nube. Estos bots también pueden redactar manuales de procedimientos (“runbooks”) y generar informes posteriores a incidentes. Los proveedores de servicios en la nube ya están creando estas herramientas, conscientes de la enorme complejidad de sus productos y de la necesidad de asistencia de los usuarios.
Gestión autónoma de terminales (“endpoints”), que configura automáticamente los equipos con el software adecuado a los perfiles de usuario y gestiona la aplicación de parches, ayudando así a los equipos de TI a seguir el ritmo del creciente número de actualizaciones de software generadas por la IA.
Herramientas de IA y automatización de redes que monitorizan las infraestructuras y recomiendan mejoras de configuración para aumentar la resiliencia. Los proveedores de servicios son los beneficiarios directos, mientras que el resto de nosotros disfrutaremos de mejoras en el rendimiento derivadas de estos avances.
IA y automatización de redes, lo que equivale a interfaces conversacionales para equipos de red.
Gartner identifica cuatro herramientas con probabilidades de alcanzar la madurez en un plazo de dos a cinco años —observabilidad de IA con agentes (“Agentic AI Observability”), operaciones de red con agentes (“Agentic NetOps”), FinOps aumentadas y sistemas multiagente— como aquellas que tendrán un mayor impacto.
La observabilidad de IA con agentes es una tecnología que supervisa a los agentes de IA y alerta cuando estos presentan fallos o comportamientos anómalos; esto convierte a dichas herramientas en elementos esenciales para quienes desean gestionar la IA adecuadamente y controlar sus costes.
Las operaciones de red con agentes (“Agentic NetOps”) automatizan las tareas de gestión de redes. El término «sistemas multiagente» se explica por sí mismo: se trata de múltiples agentes que colaboran para llevar a cabo una tarea.
Las FinOps aumentadas utilizan la IA para ofrecer una «planificación presupuestaria y operaciones financieras en la nube impulsadas por algoritmos» y, al parecer, para «optimizar automáticamente los recursos subyacentes de la nube», logrando así una «utilización eficiente de los recursos y un gasto óptimo al reducir el uso inadecuado o ineficiente de la infraestructura y los servicios en la nube».
