{"id":26766,"date":"2026-11-03T20:37:12","date_gmt":"2026-11-03T19:37:12","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26766"},"modified":"2026-11-03T20:37:12","modified_gmt":"2026-11-03T19:37:12","slug":"splunk-state-of-observability-2026-como-evitar-los-costes-ocultos-de-los-agentes-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26766","title":{"rendered":"Splunk State of Observability 2026: C\u00f3mo evitar los costes ocultos de los agentes de IA"},"content":{"rendered":"

Casi 9 de cada 10 encuestados afirman que la supervisi\u00f3n de la IA es una prioridad, pero m\u00e1s de la mitad sigue sin poder medir eficazmente la calidad de los agentes<\/strong><\/p>\n

Dada la creciente volatilidad de los costes de la IA, las organizaciones tienen dificultades para mantener tanto la calidad de los agentes como la previsibilidad financiera. As\u00ed se desprende del informe \u00abSplunk State of Observability 2026: Restoring Predictability in the AI Era\u00bb publicado por Cisco, que desvela una importante desconexi\u00f3n: la urgencia por implementar agentes de IA est\u00e1 superando r\u00e1pidamente la capacidad para supervisarlos.
\nBasado en consultas a 2.050 profesionales de operaciones de TI e ingenier\u00eda de 10 pa\u00edses, el informe destaca c\u00f3mo la capacidad de observaci\u00f3n est\u00e1 ayudando a restablecer la estabilidad y la previsibilidad financiera de los sistemas de IA basados en agentes, proporcionando el marco de gobernanza necesario para generar confianza en los agentes y facilitar que el gasto en IA est\u00e9 vinculado al valor empresarial.
\nDado que el 83% de los encuestados afirman estar preocupados por las consecuencias no deseadas de los agentes de IA, existe una necesidad urgente de \u2018observabilidad de los agentes\u2019: la capacidad de supervisar los agentes de IA y establecer medidas de protecci\u00f3n. Esta demanda est\u00e1 impulsando a los equipos de operaciones de TI e ingenier\u00eda a colaborar m\u00e1s estrechamente con los equipos de seguridad, a medida que los agentes obtienen acceso a todo el stack tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

La observabilidad de los agentes, prioridad y carencia<\/strong>
\nA medida que las organizaciones incorporan agentes de IA en flujos de trabajo como el desarrollo de software y la experiencia del cliente, una acci\u00f3n incorrecta de un agente puede derivar en un fallo cr\u00edtico para el negocio.<\/p>\n

A diferencia de la supervisi\u00f3n de las aplicaciones tradicionales, la visibilidad del comportamiento de los agentes de IA requiere un nuevo tipo de m\u00e9tricas de comportamiento vinculadas a los resultados empresariales y a la toma de decisiones de los agentes. Aunque muchos reconocen el valor de la tecnolog\u00eda de observabilidad de los agentes, los encuestados siguen teniendo dificultades para implementar o evaluar estas herramientas de manera eficaz:<\/p>\n

\u2022 El 87% confirman que la supervisi\u00f3n de la IA es una prioridad para su organizaci\u00f3n; sin embargo, el 54% no tienen resultados empresariales claros vinculados a ella.
\n\u2022 El 56% admiten no poder establecer m\u00e9tricas de la carga de trabajo de la IA, como la calidad de respuesta de los modelos de lenguaje grande (LLM), una m\u00e9trica fundamental para hacer un seguimiento del \u00e9xito de un agente de IA.
\n\u2022 Aunque el 85% afirman que es importante tener visibilidad sobre las \u2018alucinaciones\u2019 de la IA, s\u00f3lo el 58% afirman ser eficaces a la hora de hacerlo.<\/p>\n

La IA est\u00e1 generando costes impredecibles<\/strong>
\nLa observabilidad es lo que hace que el gasto en IA sea visible, atribuible y controlable. Cuando las organizaciones ejecutan docenas de agentes en m\u00faltiples modelos, los costes y el uso de la IA pueden volverse muy complejos. Adem\u00e1s, la IA est\u00e1 agravando el problema del volumen de datos para muchas organizaciones, haciendo que examinar monta\u00f1as de datos resulte casi imposible:<\/p>\n

\u2022 El 55% afirman que no puede controlar los costes de la IA, ya que su uso se ha vuelto m\u00e1s complejo, con un consumo en aumento y un uso que sigue siendo dif\u00edcil de predecir.
\n\u2022 El 60% afirman que los picos inesperados en la facturaci\u00f3n causan m\u00e1s presi\u00f3n operativa que los elevados costes b\u00e1sicos.
\n\u2022 El 57% consideran que sus costes de telemetr\u00eda superaron el coste de la infraestructura supervisada, convirtiendo as\u00ed la previsibilidad financiera en algo cr\u00edtico.
\n\u2022 El 67% de los consultados utilizan una \u00fanica plataforma de observabilidad, proporcionando una visi\u00f3n unificada para identificar con exactitud de d\u00f3nde proceden los costes de telemetr\u00eda.<\/p>\n

La convergencia entre observabilidad y seguridad reafirma la confianza en la IA<\/strong>
\nA medida que los agentes de IA adquieren un mayor acceso a las operaciones de las empresas, su supervisi\u00f3n requiere la colaboraci\u00f3n entre los equipos de ITOps, ingenier\u00eda y seguridad, eliminando las barreras que hist\u00f3ricamente les han mantenido separados.
\n\u2022 El 81% afirman que la supervisi\u00f3n de las cargas de trabajo de IA ha aumentado la colaboraci\u00f3n entre los equipos de observabilidad y seguridad, y el 73% pueden rastrear con precisi\u00f3n los problemas de rendimiento hasta sus causas fundamentales de seguridad, frente al 65% del a\u00f1o pasado.
\n\u2022 Cada vez son m\u00e1s los equipos de observabilidad que resuelven problemas (77%) junto con los equipos de seguridad, frente al 62% en 2025. El intercambio de datos entre equipos ha aumentado del 74% al 84%.<\/p>\n

La ventaja de los l\u00edderes: recuperar la previsibilidad en la era de los agentes<\/strong>
\nEn el estudio, un grupo avanzado de organizaciones se perfilaron como l\u00edderes, ya que est\u00e1n logrando resultados empresariales concretos gracias a sus pr\u00e1cticas de observabilidad. Estos l\u00edderes siguen tres buenas pr\u00e1cticas:<\/p>\n

\u2022 Recurren a agentes de IA para solucionar y prevenir problemas con frecuencia; utilizan agentes para llevar a cabo y ejecutar tareas clave de correcci\u00f3n de forma habitual.
\n\u2022 Supervisan de cerca los factores que controlan la IA. Los l\u00edderes se centran especialmente en supervisar la calidad, el coste, el uso, la seguridad y la privacidad de los modelos.
\n\u2022 Relacionan las se\u00f1ales con el impacto en el negocio. Estos encuestados avanzados coinciden en que la telemetr\u00eda es un factor clave en su proceso de planificaci\u00f3n y les ayuda a tomar decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n

El informe de este a\u00f1o revela as\u00ed que la priorizaci\u00f3n de la supervisi\u00f3n de los agentes de IA, los costes impredecibles y la preocupaci\u00f3n por la IA ag\u00e9ntica siguen siendo temas clave en los 10 pa\u00edses encuestados.
\n\u201cLa mayor\u00eda de empresas pronto contar\u00e1n con muchos m\u00e1s agentes en funcionamiento que personas\u201d, destaca Jeetu Patel, Presidente y Director de Productos en Cisco. \u201cGestionar agentes a gran escala requiere replantearse tanto la seguridad como la observabilidad. En el mundo de la IA, saber si los agentes se han visto comprometidos o est\u00e1n haciendo bien su trabajo resulta esencial. El informe muestra que los datos de observabilidad y seguridad est\u00e1n convergiendo, y que los equipos deben colaborar m\u00e1s que nunca. Las plataformas de datos comunes que nos ayudan a detectar y responder a los problemas en tiempo real son la clave para desplegar agentes en los que podamos confiar a gran escala\u201d.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Cisco \/ Sandra Cifo<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Casi 9 de cada 10 encuestados afirman que la supervisi\u00f3n de la IA es una prioridad, pero m\u00e1s de la mitad sigue sin poder medir eficazmente la calidad de los agentes Dada la creciente volatilidad de los costes de la IA, las organizaciones tienen dificultades para mantener tanto la calidad de los agentes como la … <\/p>\n

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