El 84% de las empresas espera contar con un modelo operativo basado en inteligencia artificial para gestionar sus redes en los próximos doce meses, según el informe The Impact of Agentic AI on Network Operations, elaborado de forma independiente por Omdia para analizar la evolución de la IA en las operaciones de red. El estudio refleja el rápido avance de los sistemas de inteligencia artificial capaces no solo de analizar información, sino también de tomar decisiones y ejecutar acciones.
El informe, presentado por Cisco y Omdia, recoge las respuestas de 1.000 responsables de TI y operaciones de red de organizaciones con al menos 500 empleados de Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico. Sus resultados muestran que las empresas están pasando de utilizar la IA como una herramienta de consulta a permitir que sistemas basados en agentes intervengan directamente en entornos de producción.
Este cambio está dando lugar a lo que el estudio denomina AgenticOps, un modelo en el que los responsables humanos establecen los objetivos y límites, mientras los agentes de IA detectan problemas, analizan posibles causas y ejecutan determinadas acciones.
La IA deja de ser una herramienta consultiva
Uno de los principales datos del informe es que el 75% de las organizaciones ya ha implantado inteligencia artificial en sus operaciones de red, mientras que el 51% utiliza sistemas de IA con agentes que operan en entornos de producción.
La diferencia respecto a los sistemas tradicionales de AIOps está en la capacidad de actuación. Mientras las herramientas convencionales pueden identificar anomalías, generar alertas o proporcionar recomendaciones, los agentes pueden avanzar un paso más y ejecutar determinadas acciones.
Entre las tareas que ya están realizando algunos sistemas se encuentran la redirección del tráfico, el ajuste de parámetros inalámbricos, el aislamiento de terminales sospechosos o la resolución completa de determinados incidentes sin necesidad de una aprobación humana previa.
El cambio se produce en un contexto de creciente complejidad para los equipos responsables de las redes corporativas. Las organizaciones generan actualmente una media de 4.100 alertas y eventos de monitorización al día, de los cuales más de la mitad están relacionados con la red.
Gestionar este volumen de manera manual requeriría, según las estimaciones recogidas en el estudio, aproximadamente 100 especialistas de TI por organización.
El 95% considera insuficientes las herramientas actuales
El volumen de información que deben gestionar los departamentos tecnológicos es uno de los principales factores que están impulsando la adopción de agentes de IA.
El 95% de las organizaciones consultadas considera que sus actuales herramientas de AIOps no basadas en agentes se quedan cortas en al menos un área importante. El problema no se limita a la cantidad de alertas, sino también a la dificultad para relacionar acontecimientos que afectan simultáneamente a diferentes partes de la infraestructura.
De hecho, el 92% de los encuestados afirma que los problemas de rendimiento suelen afectar a varios ámbitos, lo que obliga a utilizar diez o más herramientas para poder investigar y resolverlos.
A esta fragmentación se suma la velocidad con la que cambian las redes empresariales. El 57% de los responsables consultados considera que sus procesos actuales de cambio no pueden mantener el ritmo que exige el entorno tecnológico actual.
La consecuencia es una presión creciente sobre los equipos de TI, que deben responder a más eventos mientras gestionan infraestructuras cada vez más complejas.
La inteligencia artificial también aumenta el tráfico de red
La expansión de la IA está generando además un nuevo reto para las propias redes corporativas. Según un análisis de Cisco basado en telemetría de red agregada, el tráfico relacionado con inteligencia artificial está creciendo a un ritmo que podría duplicarlo cada seis meses.
Los sistemas de IA agéntica pueden aumentar todavía más esta presión. Las pruebas realizadas por Cisco indican que las tareas ejecutadas por agentes pueden generar hasta un 450% más de tráfico total de red.
El motivo está relacionado con la propia naturaleza de estos sistemas. Un agente puede realizar diferentes acciones de forma consecutiva, intercambiar información entre múltiples servicios y consultar diferentes fuentes antes de completar una tarea.
Por tanto, la expansión de los agentes no solo afecta a la forma en la que se gestionan las redes, sino también a las necesidades de capacidad y rendimiento de esas infraestructuras.
Para las organizaciones, esto introduce una paradoja: la IA se presenta como una herramienta para reducir la carga de trabajo de los equipos tecnológicos, pero su adopción también genera nuevos volúmenes de tráfico y nuevas exigencias operativas.
Cuatro de cada cinco empresas aceptan una alta autonomía
La disposición de las organizaciones a permitir que la IA tome decisiones de manera autónoma también está aumentando.
El estudio señala que el 80% de los encuestados se siente cómodo otorgando a la IA un nivel de autonomía alto o totalmente autónomo en las operaciones de red.
Dentro de este grupo, un 24% acepta que los sistemas actúen sin supervisión humana.
El dato muestra hasta qué punto está cambiando la percepción sobre el papel que puede desempeñar la inteligencia artificial en los entornos empresariales. La IA deja de ser considerada exclusivamente una herramienta de apoyo para convertirse en un componente capaz de ejecutar determinadas operaciones.
El nivel de autonomía, sin embargo, no es idéntico en todas las organizaciones. La confianza depende de que existan mecanismos que permitan comprender qué ha hecho el agente, por qué ha tomado una determinada decisión y qué resultado ha obtenido.
Precisamente por eso, la transparencia aparece como una de las condiciones principales para ampliar el uso de estos sistemas.
La confianza se convierte en una condición para escalar
El 86% de las organizaciones considera que una única plataforma integrada es la vía más eficaz para avanzar en la adopción de operaciones impulsadas por agentes.
La necesidad de centralizar información está relacionada con la complejidad de las infraestructuras empresariales. Cuando una incidencia afecta a diferentes sistemas, disponer de una visión conjunta puede facilitar que el agente pueda analizar el problema y tomar decisiones con mayor contexto.
La explicación de las decisiones también ocupa un papel destacado. El 69% de los encuestados exige explicaciones detalladas de las acciones realizadas por los agentes de IA.
Además, el 36% considera que la capacidad de observación completa debe ser el estándar mínimo, incluyendo seguimiento detallado, una justificación resumida de las actuaciones y auditorías posteriores a la acción.
Estos requisitos apuntan a una cuestión que será relevante a medida que aumente la autonomía de los sistemas: las empresas no solo quieren que los agentes sean capaces de actuar, sino que también necesitan poder reconstruir qué hicieron y por qué.
La mayoría espera el cambio en solo doce meses
El calendario previsto por las organizaciones es uno de los elementos más significativos del estudio. El 84% espera alcanzar un modelo operativo dirigido por IA durante los próximos doce meses.
Esto significa que el paso hacia AgenticOps no se plantea como una transformación a largo plazo. Para una amplia mayoría de las organizaciones consultadas, la adopción de agentes forma parte de sus planes operativos inmediatos.
La rapidez del proceso estará condicionada, no obstante, por factores como la integración de las herramientas existentes, la capacidad de supervisión, la seguridad y la confianza en las decisiones automatizadas.
El estudio apunta a una transición desde un modelo en el que los responsables de TI utilizaban la IA para recibir recomendaciones hacia otro en el que los agentes pueden ejecutar acciones dentro de los sistemas de producción.
Un nuevo modelo de relación entre profesionales e IA
La evolución hacia AgenticOps también modifica el papel de los responsables de TI. En lugar de ejecutar cada operación directamente, los profesionales pueden pasar a establecer objetivos, definir límites y supervisar las actuaciones realizadas por los agentes.
Cisco resume este cambio como una transición desde la ejecución de operaciones hacia la orquestación de la intención. El planteamiento implica que los equipos humanos mantienen el control sobre las decisiones estratégicas, mientras los sistemas automatizados se encargan de determinadas actuaciones operativas.
Para Omdia, el cambio representa una evolución desde el modelo consultivo de AIOps hacia unas operaciones en las que la inteligencia artificial puede tomar medidas.
La cuestión central para las empresas será encontrar el equilibrio entre autonomía y control. Los datos del estudio muestran que existe una elevada disposición a conceder capacidad de actuación a los agentes, pero también una exigencia clara de transparencia, supervisión y trazabilidad.
Con un 84% de las organizaciones esperando adoptar un modelo operativo basado en IA en el plazo de un año, la AgenticOps se perfila como una de las próximas fases de automatización empresarial. El reto ya no será únicamente incorporar inteligencia artificial a los procesos, sino determinar hasta dónde puede actuar de forma autónoma y bajo qué condiciones las empresas están dispuestas a confiar en sus decisiones.
