Ante una complejidad cada vez mayor, las organizaciones están avanzando rápidamente hacia operaciones impulsadas por agentes: las ‘AgenticOps’. Así se desprende del informe The Impact of Agentic AI on Network Operations, que analiza el estado de las operaciones de red (NetOps), la adopción de la IA y las actitudes hacia la autonomía y la confianza en la IA.
Más de cuatro de cada cinco encuestados (el 84%) esperan alcanzar un modelo operativo dirigido por IA en un plazo de 12 meses, y más de tres cuartas partes de las organizaciones están dispuestas a conceder a la IA agéntica una autonomía significativa en las NetOps, incluyendo casi una cuarta parte que se siente cómoda con un funcionamiento totalmente autónomo y sin supervisión humana.
El estudio, realizado de forma independiente por Omdia, consultó a 1.000 responsables de TI y operaciones de red en organizaciones con 500 o más empleados en Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico. Los resultados indican que las organizaciones han pasado de utilizar la IA en una función consultiva a adoptar el modelo AgenticOps para operaciones de red impulsadas por agentes, en las que los gestores establecen la dirección y los límites, mientras que los agentes de IA detectan, razonan y actúan en distintos ámbitos. Esto se produce en un momento en que los equipos de NetOps se enfrentan a unas expectativas de rendimiento cada vez mayores y a entornos muy dinámicos donde las cargas de trabajo de IA añaden nuevos patrones de tráfico, requisitos de rendimiento y complejidad operativa.
Conclusiones clave del informe
Los resultados muestran que la IA impulsada por agentes ha asumido la responsabilidad operativa en las operaciones de red (NetOps). Este cambio se está produciendo en un momento en el que una organización media genera unas 4.100 alertas y eventos de monitorización al día; y más de la mitad están relacionados con la red.
La IA impulsada por agentes ha asumido la responsabilidad operativa en las operaciones de red
Con este volumen, resolver manualmente las alertas de red acumuladas requeriría aproximadamente 100 especialistas en TI. Las organizaciones también señalan que casi la mitad de las alertas de red se cierran sin investigarlas, y un número casi idéntico de encuestados indican que el tiempo de investigación se dedica a los falsos positivos. A medida que avanza la adopción, los requisitos de confianza están determinando cómo las organizaciones implementan y escalan la IA.
Otro aspecto que destaca el estudio es que la complejidad operativa está ejerciendo presión sobre los modelos tradicionales de NetOps. Las organizaciones señalan que deben gestionar grandes volúmenes de alertas, cambios continuos, herramientas fragmentadas y problemas que abarcan múltiples ámbitos. En este contexto, una amplia mayoría (el 95%) afirman que sus actuales herramientas de AIOps (no basadas en agentes) se quedan ‘cortas’ en una o más áreas importantes. En concreto, el 92% señalan que los problemas de rendimiento suelen abarcar múltiples ámbitos, lo que requiere la correlación entre diez o más herramientas para su resolución. Mientras que el 57% afirman que sus procesos de cambio actuales no pueden seguir el ritmo que se exige hoy en día.
Además, la adopción de la IA genera nuevas exigencias para la red. Esa complejidad operativa se agrava a medida que crece la adopción de la IA y los agentes operan a la velocidad del software, generando patrones de tráfico impredecibles y un mayor intercambio de datos. En este sentido, un análisis de Cisco de telemetría de red agregada sostiene que el tráfico de la IA va camino de duplicarse cada seis meses. Asimismo, al incluir el tráfico generado por la IA basada en agentes, las pruebas de la compañía revelaron que las tareas realizadas por los agentes pueden generar hasta un 450% más de tráfico total de red.
Otra conclusión del informe es que las organizaciones están adoptando una red impulsada por agentes. Muchas organizaciones están permitiendo que los agentes de IA asuman más responsabilidades en las operaciones de red, incluyendo realizar cambios en producción como redirigir el tráfico, ajustar parámetros inalámbricos, aislar terminales sospechosos y resolver incidentes de principio a fin sin necesidad de aprobación humana previa.
En detalle, el 75% ya han implantado la IA en las operaciones de red; el 51% utilizan IA con agentes que ya opera en entorno de producción; el 80% se sienten cómodos otorgando a la IA un papel de alta autonomía o totalmente autónomo en las operaciones de red, incluyendo un 24% que aceptan que la IA actúe sin supervisión humana. A ello se suma que el 82% permiten que la IA realice al menos algunos cambios en la red de producción sin aprobación humana previa; y que el 84% esperan contar con un modelo operativo basado en la IA en un plazo de doce meses.
De cara al futuro, los autores del documento vaticinan que las organizaciones ampliarán el uso de la IA basada en agentes siempre que haya visibilidad y confianza. Las empresas están abiertas a un mayor uso de operaciones impulsadas por agentes en las operaciones de red, pero su disposición a ampliarlas depende de la transparencia, la visibilidad y los controles. De hecho, el 86% afirman que una única plataforma integrada es la vía más eficaz para avanzar y el 69% exigen explicaciones detalladas de las acciones impulsadas por agentes. Por su parte, el 36% admiten que la capacidad de observación total, que incluye un seguimiento detallado, una justificación resumida y auditorías posteriores a la acción, es el estándar mínimo aceptable.
