Dynatrace impulsa una nueva visión para conectar tecnología, datos y negocio mediante observabilidad impulsada por IA
La conversación sobre inteligencia artificial suele centrarse en modelos, automatización y productividad. Sin embargo, para muchas organizaciones el desafío comienza mucho antes: entender qué ocurre realmente dentro de sus sistemas, aplicaciones y procesos de negocio.
- Dynatrace impulsa una nueva visión para conectar tecnología, datos y negocio mediante observabilidad impulsada por IA
- El problema no es la falta de tecnología
- Monitoreo y observabilidad no son lo mismo
- Los tres pilares de la observabilidad impulsada por IA
- Gobernanza de datos: el verdadero reto detrás de la IA
- El riesgo de las alucinaciones
- El futuro: operaciones autónomas
- La observabilidad como puente entre tecnología y negocio
- Una herramienta para potenciar la creatividad humana
Durante el Innovate 2026 Roadshow realizado en Ciudad de México, Diego Idárraga, Vicepresidente para el norte de Latinoamérica (NOLA) en Dynatrace, explicó por qué las empresas necesitan evolucionar de un enfoque tradicional de monitoreo hacia un modelo de observabilidad continua capaz de generar contexto, reducir riesgos y mejorar la toma de decisiones.
El problema no es la falta de tecnología
Las organizaciones llevan décadas monitoreando infraestructura, aplicaciones y servicios digitales. Sin embargo, el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial ha evidenciado una limitación importante: tener datos no necesariamente significa entenderlos.
Según Idárraga, muchas iniciativas de IA encuentran obstáculos porque las empresas enfrentan problemas relacionados con la calidad de los datos, los costos de implementación y la falta de conexión entre la tecnología y los objetivos de negocio.
Como explicó durante la entrevista:
“Garbage in garbage out.”
La frase resume uno de los principales retos actuales: cuando los datos de entrada son deficientes, los resultados generados por la inteligencia artificial también lo serán.
Monitoreo y observabilidad no son lo mismo
Uno de los mensajes centrales de Dynatrace es que el mercado debe dejar de ver el monitoreo y la observabilidad como conceptos equivalentes.
Mientras el monitoreo se enfoca en supervisar componentes específicos mediante herramientas aisladas, la observabilidad busca integrar información de múltiples fuentes para comprender el comportamiento completo de una organización en tiempo real.
Idárraga señaló que la evolución pasa por consolidar datos, eliminar silos y generar contexto para entender el impacto tecnológico en el negocio.
“La observabilidad de IA significa consolidar mis datos en un solo repositorio para romper ciclos, darle contexto al negocio a nivel de conectividad tanto interna como externa, a nivel de aplicación, a nivel de contexto de negocio, a nivel de impacto y beneficio a los clientes.”
Esta visión permite que los equipos no solo detecten problemas, sino que comprendan sus causas, consecuencias y posibles soluciones.
Los tres pilares de la observabilidad impulsada por IA
Durante la conversación, Idárraga explicó que la observabilidad unificada se basa en tres elementos fundamentales:
1. Datos confiables
La base de cualquier iniciativa de inteligencia artificial es contar con información precisa, protegida y gobernada adecuadamente.
La calidad del dato determina la calidad de los resultados obtenidos.
2. Contexto de negocio
No basta con recopilar información técnica.
Las organizaciones necesitan entender cómo cada incidente, aplicación o servicio afecta la experiencia de clientes, operaciones y resultados empresariales.
3. Inteligencia artificial
La IA permite analizar enormes volúmenes de información y correlacionar eventos que serían imposibles de procesar manualmente.
Según Idárraga, el objetivo es utilizar agentes especializados capaces de ayudar a mantener la operación y acelerar la toma de decisiones.
Gobernanza de datos: el verdadero reto detrás de la IA
La regulación y la ética suelen aparecer en cualquier conversación sobre inteligencia artificial. Sin embargo, para Dynatrace el foco principal está en la protección y gobernanza de los datos.
Durante la entrevista, Idárraga fue enfático:
“El problema no es IA, el problema es que no está protegido el dato.”
La preocupación principal es garantizar que la información sensible permanezca protegida y que las organizaciones puedan rastrear cómo se utilizan los datos, los modelos y los prompts dentro de sus operaciones.
El riesgo de las alucinaciones
Otro de los temas abordados fue el fenómeno conocido como alucinaciones de IA.
Cuando los modelos trabajan con datos incorrectos o fuera de contexto, pueden generar respuestas aparentemente confiables pero equivocadas.
Idárraga advirtió que este riesgo puede afectar decisiones críticas relacionadas con atención al cliente, operaciones o aprobaciones financieras.
Por ello, la observabilidad también debe extenderse a los modelos de inteligencia artificial para identificar comportamientos anómalos, medir resultados y anticipar posibles errores.
El futuro: operaciones autónomas
La visión de Dynatrace apunta hacia un escenario donde los agentes de inteligencia artificial participen activamente en la supervisión y operación de los sistemas.
Actualmente los equipos humanos monitorean dashboards, revisan alertas y toman decisiones operativas. En el futuro, gran parte de estas actividades podrían ser realizadas por agentes especializados capaces de detectar problemas, correlacionar eventos y ejecutar acciones.
Según Idárraga:
“Va a llegar un momento donde los usuarios de las plataformas de observabilidad van a ser máquinas.”
Aunque considera que todavía existe un camino importante por recorrer, ve en las operaciones autónomas una oportunidad para mejorar eficiencia, velocidad de respuesta e innovación.
La observabilidad como puente entre tecnología y negocio
Para Dynatrace, la evolución tecnológica no consiste únicamente en incorporar más inteligencia artificial.
El objetivo es crear una visión unificada donde datos, contexto e IA trabajen de forma coordinada para generar valor real para las organizaciones.
En ese proceso, la observabilidad se convierte en el elemento que conecta la tecnología con los resultados de negocio, permitiendo que las empresas entiendan mejor sus operaciones y aprovechen de manera más efectiva sus inversiones en inteligencia artificial.
Una herramienta para potenciar la creatividad humana
Al cierre de la conversación, Idárraga compartió una reflexión sobre el papel que debe jugar la IA en el futuro.
“La IA no puede entrar en el campo de la innovación y en el campo de la inspiración humana.”
Para el ejecutivo, la inteligencia artificial debe utilizarse para automatizar tareas operativas y administrativas, liberando tiempo para que las personas se concentren en actividades donde la creatividad, la empatía y la innovación siguen siendo insustituibles.
