Agentes Autónomos Son el Próximo Analgésico de TI

En la fiebre del oro de la IA, veo dos categorías distintas de soluciones: vitaminas y analgésicos. Una vitamina es algo que te ayuda a escribir mejor o a pulir una presentación, lo que solo aumenta tu productividad hasta cierto punto. Un analgésico, sin embargo, es una cuestión de supervivencia sistémica. Puede ayudarte a solucionar un problema antes de que se salga de control o a lidiar con una interrupción global, como cuando un cambio de CrowdStrike colapsó aproximadamente 8,5 millones de PCs con Windows en julio de 2024.

Al abrazar la IA, es mejor ir detrás de la categoría de analgésicos que de vitaminas. No me sorprende que Gartner predijera que en 2026, la IA evolucionará “de herramientas que asisten a los humanos a plataformas que reemplazan el esfuerzo manual para flujos de trabajo complejos”. Imagina cuán doloroso debió haber sido el problema de CrowdStrike y cuánto mejor podrían haberlo manejado los agentes de IA. La automatización de TI es un analgésico.

TI es similar a la lucha contra incendios

La dolorosa verdad es que la industria de TI se está ahogando en datos pero muriendo de hambre de conocimientos. Hay suficientes datos para recopilar, pero ¿estos datos te están dando respuestas? Este “ruido de datos” siempre ha sido el problema en TI, convirtiéndolo en un estado perpetuo de lucha contra incendios.

El resto de la empresa no se preocupa por las operaciones de TI. Claro, TI proporciona paneles de control útiles, pero estos son más como seguros: ofrecen tranquilidad de que el negocio está protegido. Mientras tanto, los empleados de TI son los primeros respondientes que intentan apagar incendios que pueden propagarse rápidamente. Hay mucho en juego, millones de dólares en peligro, y no siempre pueden manejar todo. Es un trabajo increíblemente difícil.

Si un incendio se sale de control, ¿pueden las herramientas de IA apagarlo y asegurarse de que no conduzca a una catástrofe mayor? En mi experiencia, la respuesta es un rotundo sí. La empresa se preocupa por que TI solucione el problema, no por velocidades, alimentaciones y qué hay debajo del capó. TI es un caso de uso basado en valor, basado en resultados para la IA.

Conceda a los agentes más autonomía

De otra manera, la IA hace que la auto-sanación sea posible en TI, cambiando el trabajo de la lucha contra incendios a la prevención de incendios. No quieres que los humanos pasen tiempo luchando contra incendios, como lo hacían hace 20 años. Hoy en día, quieres detectores de humo en tu infraestructura de TI. Cuando hay humo, los agentes de IA lo detectan y van a solucionarlo. No hay necesidad de llamar al departamento de bomberos y desplegar bomberos cada vez.

Los agentes pueden ayudarte a reducir el ruido y a investigar problemas. Por ejemplo, “Bob se quejó de que su aplicación se ejecuta lentamente. No hay problema, haz que el agente de IA investigue y regrese con la causa raíz”. Un segundo agente soluciona el problema, y un tercer agente crea un panel de control para Bob que muestra a su equipo qué está sucediendo en realidad. No es de extrañar que Forrester crea que los sistemas de agentes múltiples son el próximo avance en la IA agente. Puedes tener una bandada de agentes trabajando juntos para detectar, investigar, solucionar y aprender. Ese es todo el ciclo. Con el tiempo, a medida que la IA se hace cargo, el porcentaje de trabajo de TI mundano disminuye, y los humanos se convierten en revisores.

Los flujos de trabajo humanos pueden ser complejos, como un cliente que reservó un vuelo, experimentó un problema y quiere un reembolso. Estas son cosas difíciles para que los agentes manejen. Tareas como leer registros? Los agentes lo hacen mientras duermen. De hecho, nunca duermen. La automatización de TI es un caso de uso adecuado para los agentes.

Una vez que cambies tu mentalidad, querrás dar a tus agentes más autonomía asegurándote de que entiendan todos tus incidentes, servicios, ubicaciones y la estructura de la organización. En última instancia, cuanto más entiendan los agentes las relaciones de datos de tu empresa, más podrán lograr. No se trata solo de qué. Se trata de por qué. “¿Por qué Bob solucionó este problema de router de una manera determinada? Bueno, aquí está lo que hizo”.

Hay conocimiento estructurado, mensajes en Slack y llamadas en Teams. Puedes reunir todo eso en un gráfico de contexto y alimentar tu motor de agentes que imita lo que hacen los humanos: percibir, planificar su trabajo, razonar sobre él, tomar acción y adaptarse.

Hace dos años, los chatbots solo escupían una respuesta. Era muy buena o muy mala. Desde entonces, hemos agregado razonamiento y acción. Ahí es donde todo el ciclo cobra vida. Dar a los agentes más autonomía es una nueva forma de construir, administrar y solucionar aplicaciones de TI.

Mida cómo los agentes están ayudando

En todos nuestros clientes que desean la automatización de TI, el caso de uso más obvio es la reducción de ruido. Hay mucho ruido sucediendo, y a nadie le gusta ser despertado a horas intempestivas, especialmente cuando la mayoría de las veces no hay fuego, solo humo.

No quieres malgastar mano de obra humana en alarmas de humo. Quieres que el agente maneje eso. La reducción de ruido es un KPI de valor claro. Si reduces el ruido en un 90%, menos incidentes entran en tu herramienta de Gestión de Servicios de TI (ITSM) como ServiceNow. Menos tickets en ServiceNow significa que tu equipo de TI tiene más tiempo para centrarse en trabajo crítico. Esa es la métrica principal que nuestros clientes miden: menos incidentes que entran en su ITSM.

La segunda métrica crítica es el tiempo de investigación. Las investigaciones solían tomar de cuatro a ocho horas en promedio. “Hey, Bob, ve a investigar este problema”. Cada vez que le pides a Bob que vaya a investigar, le toma tiempo. No puedes pedirle a Bob que investigue cada señal de humo porque le tomará demasiado tiempo. Bob regresa con un informe después de ocho horas. Como resultado, si no tienes agentes manejando la mayoría de tus investigaciones, tienes que dejar que algunos incendios ardan. El costo es que algunos incendios se convierten en tormentas de fuego. Estás volando a ciegas. Ves estas alarmas molestas que entran, y tienes que dejar que sean hasta que sepas que el humo es un incendio. Con los agentes, puedes investigar cada anomalía en minutos, y puedes realizar investigaciones infinitas.

Tercero, algunos clientes rastrean el Tiempo Medio de Reparación (MTTR), que mide cuánto tiempo lleva solucionar un problema. Rastrean cuántos incidentes se resuelven de forma completamente autónoma. Si el sistema genera un problema, es una falla del sistema, y el agente puede determinar el problema, solucionarlo y decirte que lo solucionó. Todo se registra en el ticket, así que puedes ver el registro de auditoría. Es como si un humano lo hubiera hecho, pero los agentes están haciendo todo. El MTTR hoy en día puede ser alrededor del 10% al 20%, pero ese número solo crecerá.

Los agentes cambian la forma en que opera tu empresa

La reducción de ruido, el tiempo de investigación y el MTTR son todas razones por las que vemos que la TI autónoma resuena con nuestros clientes. Muchos no tienen realmente un equipo de Nivel 1 porque han automatizado completamente esa función. Solo hay Nivel 2 y Nivel 3. En abril, McKinsey estimó que la IA agente puede eventualmente automatizar del 60% al 80% del trabajo de infraestructura rutinario y señaló un ejemplo en el que el 50% de la capacidad de agente de servicio de una empresa se redeployó a actividades de mayor valor.

Después de que las empresas despliegan las herramientas de IA adecuadas, sus equipos de TI transforman la forma en que trabajan. Esa es la razón por la que la automatización de TI es un analgésico: es un catalizador forzado para abrazar a los agentes de IA en toda tu organización y dejar que tu fuerza laboral humana mantenga tu negocio funcionando sin problemas.