¿IA para TI? No sin visibilidad primero

Hoy en día, la inteligencia artificial ya no se limita a los departamentos de I+D ni a los laboratorios experimentales. Está presente en todos los sistemas de TI empresariales. automatización de los servicios de asistenciaDetectar anomalías en el tráfico de red y optimizar el rendimiento de las aplicaciones. Según McKinsey, El 72% de las empresas ahora utilizan IA en al menos una funciónSin embargo, la mayoría aún depende de inventarios de activos obsoletos e incompletos. Esta rápida adopción refleja tanto la promesa de la IA como la presión que sienten los líderes de TI para modernizarse rápidamente.

Pero en medio de la carrera por integrar la IA en la infraestructura, existe una falla fundamental que a menudo se pasa por alto: la visibilidad. En concreto, la falta de ella.

Para que la IA pueda ser realmente útil en las operaciones de TI, ya sea para identificar una amenaza de seguridad o para escalar automáticamente los recursos, necesita comprender con precisión su funcionamiento. Y, con demasiada frecuencia, los datos de los que depende la IA se basan en inventarios de activos incompletos, inexactos o desactualizados. Es como intentar programar un coche autónomo sin GPS. El motor puede ser potente, pero no sabe dónde está ni qué hay en la carretera.

Éste es el próximo cuello de botella en la IA empresarial.

Por qué la observabilidad de la IA depende de datos precisos de los activos

La IA prospera con datos, pero no con cualquier dato. Necesita datos oportunos, estructurados y fiables que reflejen la situación actual. En un contexto de TI, esto empieza por comprender el entorno: dispositivos, endpoints, cargas de trabajo, usuarios, instancias en la nube, shadow IT y más.

El problema es que la mayoría de las organizaciones operan a ciegas. Las herramientas de gestión de activos de hace una década no estaban diseñadas para los entornos híbridos y dinámicos actuales. Y las soluciones más nuevas suelen depender de API o integraciones que no alcanzan la profundidad suficiente. El resultado es un inventario de activos, en el mejor de los casos, parcial y, en el peor, engañoso.

Cuando los modelos de IA se entrenan o implementan en este tipo de punto ciego, las consecuencias se agravan rápidamente:

• Las herramientas de seguridad no detectan dispositivos vulnerables porque nunca fueron catalogados en primer lugar.
• Los conocimientos sobre el rendimiento están distorsionados por máquinas fantasma o puntos finales no administrados.
• Los scripts de automatización fallan cuando intentan actuar sobre recursos que ya no existen o que existen duplicados.

En resumen, los datos que se supone deberían impulsar decisiones más inteligentes acaban generando más incertidumbre. La IA no puede generar valor si actúa sobre un mapa fragmentado del entorno.

Desafíos de visibilidad en un mundo híbrido y descentralizado

El desafío de la visibilidad no es solo resultado de la negligencia. Es una consecuencia de la evolución de las TI. Los entornos actuales abarcan máquinas físicas, cargas de trabajo virtualizadas, múltiples plataformas en la nube, aplicaciones SaaS, terminales remotos, dispositivos edge y contenedores. Algunos activos se acumulan y desaparecen en minutos. Otros residen en rincones de difícil acceso de la infraestructura heredada. La responsabilidad sobre ellos puede dividirse entre equipos internos, contratistas y proveedores externos.

Para complicar aún más las cosas, las empresas se mueven con rapidez. Las adquisiciones, las nuevas herramientas y las decisiones departamentales de TI contribuyen a un panorama en expansión que cambia día a día.

Intentar integrar la visibilidad de todo esto es abrumador. Muchas empresas recurren a hojas de cálculo, bases de datos de gestión de datos heredadas o herramientas de descubrimiento específicas de cada proveedor que no se comunican entre sí. ¿El resultado? Miles de activos desconocidos, sin gestionar o huérfanos, cada uno de ellos un posible punto de fallo.

Y eso es solo en lo que respecta al inventario. También está el problema del contexto. No basta con saber que un dispositivo existe; es necesario saber qué hace, quién lo usa, cómo se conecta a otros recursos y si está en buen estado. Sin eso, la IA se convierte en una herramienta poco fiable: detecta anomalías pero no sabe qué es normal, detecta cambios pero no sabe si son importantes.

Preparando la infraestructura para la IA

Para que la IA cumpla su promesa en TI, ya sea para la observabilidad, la automatización o la ciberseguridad, las empresas deben empezar con un enfoque renovado en la visibilidad. Esto implica convertir la inteligencia de activos en algo fundamental, no opcional. Esto requiere lo siguiente:

Considere el descubrimiento de activos como un proceso continuo: Las herramientas de descubrimiento tradicionales funcionan con análisis programados. Esto ya no es suficiente. Los entornos son flexibles. Los desarrolladores pueden implementar activos, transferirlos entre proveedores de nube o cambiar de IP sin previo aviso. El descubrimiento en tiempo real o casi en tiempo real debería ser la base.

Convergir fuentes de datos para eliminar puntos ciegos: Depender de una sola fuente, como un agente o una API en la nube, no ofrece una visión completa. La visibilidad debe combinar múltiples métodos: escucha pasiva, integraciones de API, análisis de registros, telemetría de endpoints y tráfico de red. Cada uno aporta una pieza diferente del rompecabezas.

Construya contexto, no sólo recuentos: El descubrimiento es el primer paso, pero el enriquecimiento es donde comienza la verdadera comprensión. Esto implica asignar los activos a sus funciones empresariales, propietarios, dependencias y etapas del ciclo de vida. La IA necesita contexto para distinguir entre un servidor de producción crítico y una máquina virtual de prueba.

Eliminar activos huérfanos y no administrados: No es raro encontrar entornos con cientos o miles de activos de los que ningún equipo se responsabiliza. Esto genera riesgos operativos y de seguridad. Gestionarlos o retirarlos por completo debería ser una prioridad absoluta.

Considere la visibilidad como un facilitador estratégico: La inteligencia de activos no se limita a la higiene de TI. Es la base de casi todo lo demás: una automatización más inteligente, una mejor detección de amenazas, una gestión más eficiente del gasto y, sí, una IA fiable. Sin ella, toda la información posterior se ve comprometida.

El punto ciego que no te puedes permitir

La IA en TI no es magia. Es reconocimiento de patrones, automatización y razonamiento basado en datos. Pero cuando esos datos se ven comprometidos en su origen por poca visibilidad, inventarios dañados o activos sin contexto, la IA se convierte en una capa más de conjeturas.

No permitimos que los pilotos vuelen sin instrumentación. Sin embargo, eso es lo que muchas organizaciones exigen hoy de sus sistemas de IA, esperando resultados inteligentes de una infraestructura invisible. El futuro de las TI será, sin duda, más autónomo, predictivo y asistido por IA. Pero ese futuro solo es posible si empezamos por iluminar el panorama que le pedimos a la IA que explore. Antes de automatizar, debemos ver. Antes de predecir, debemos comprender. Y antes de confiar en la IA para gestionar nuestra infraestructura, debemos hacerla visible.

Cualquier otra cosa es volar a ciegas.