Un estudio de Cisco y Omdia apunta a un cambio de modelo en las operaciones de red: los agentes de IA comienzan a pasar de recomendar acciones a ejecutarlas directamente, mientras las compañías reclaman mayor trazabilidad, control y capacidad de supervisión.
La inteligencia artificial está dejando de desempeñar un papel meramente consultivo en la gestión de las redes empresariales. El siguiente paso apunta hacia sistemas capaces de detectar incidencias, analizar su contexto, tomar decisiones y actuar sobre la infraestructura con un grado creciente de autonomía.
El 84% de las organizaciones espera operar sus redes mediante un modelo dirigido por inteligencia artificial durante los próximos doce meses, según el informe The Impact of Agentic AI on Network Operations, elaborado por Omdia y presentado por Cisco.
El estudio recoge las respuestas de 1.000 responsables de TI y operaciones de red de empresas con al menos 500 empleados de Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico.
Los resultados dibujan el avance de lo que el informe denomina AgenticOps: un modelo en el que las personas establecen objetivos, políticas y límites, mientras los agentes de IA pueden detectar problemas, razonar sobre ellos y ejecutar determinadas acciones.
El crecimiento de la IA agéntica coincide con un problema cada vez más evidente para los equipos de operaciones de red: el volumen de información que deben gestionar.
Una organización genera de media alrededor de 4.100 alertas y eventos de monitorización diarios, de los cuales más de la mitad están relacionados con la red. Según las estimaciones recogidas en el estudio, gestionar manualmente todas esas alertas requeriría aproximadamente un centenar de especialistas de TI.
Además, cerca de la mitad de las alertas relacionadas con la red terminan cerrándose sin ser investigadas, mientras una parte importante del tiempo de los equipos se destina a analizar falsos positivos.
Esta presión está poniendo en cuestión las herramientas tradicionales. El 95% de las compañías encuestadas considera que sus actuales soluciones de AIOps presentan carencias en al menos un área relevante.
A ello se suma la fragmentación tecnológica. El 92% señala que los problemas de rendimiento suelen afectar a diferentes ámbitos y que, para resolverlos, es necesario correlacionar información procedente de diez o más herramientas. Al mismo tiempo, un 57% reconoce que sus actuales procesos de cambio no consiguen responder a la velocidad que exige el entorno.
La evolución no consiste únicamente en utilizar más inteligencia artificial. El cambio está en el nivel de responsabilidad que las organizaciones están dispuestas a delegar.
Actualmente, el 75% de las compañías analizadas ya utiliza IA en sus operaciones de red, mientras que el 51% cuenta con sistemas basados en agentes funcionando en entornos de producción.
El grado de confianza también resulta significativo. Cuatro de cada cinco organizaciones se muestran cómodas concediendo a estos sistemas un nivel elevado de autonomía o una autonomía completa. Un 24% aceptaría incluso que actuaran sin supervisión humana.
De hecho, el 82% ya permite que la IA realice determinados cambios en redes de producción sin necesidad de obtener previamente una autorización humana.
Estas intervenciones pueden abarcar desde redirigir tráfico y modificar parámetros inalámbricos hasta aislar dispositivos considerados sospechosos o gestionar determinados incidentes de principio a fin.
La automatización promete reducir parte de la carga que soportan los equipos de NetOps, pero al mismo tiempo está creando nuevas necesidades de infraestructura.
Cisco estima, a partir del análisis de telemetría agregada, que el tráfico asociado a la inteligencia artificial podría duplicarse cada seis meses. Sus pruebas también apuntan a que determinadas tareas ejecutadas mediante agentes pueden llegar a generar hasta un 450% más de tráfico total de red.
La expansión de los agentes introduce así patrones de tráfico más difíciles de anticipar y un mayor intercambio de información entre aplicaciones, modelos, sistemas y fuentes de datos.
Este escenario obliga a las organizaciones a preparar sus redes no solo para soportar aplicaciones de IA, sino también para gestionar sistemas autónomos capaces de interactuar entre sí y ejecutar acciones a la velocidad del software.
El avance hacia redes cada vez más autónomas no implica que las empresas estén dispuestas a entregar el control sin condiciones.
La visibilidad sobre las decisiones de los agentes, la capacidad de explicar sus acciones y la existencia de mecanismos de gobernanza aparecen como requisitos fundamentales para ampliar su utilización.
El 69% de las organizaciones reclama explicaciones detalladas sobre las acciones ejecutadas por estos sistemas. Además, un 36% considera imprescindible disponer de observabilidad completa, incluyendo trazabilidad de las operaciones, justificación de las decisiones y capacidad de realizar auditorías posteriores.
Por otro lado, el 86% considera que una plataforma integrada constituye la vía más eficaz para avanzar hacia este nuevo modelo operativo.
Para Joe Vaccaro, vicepresidente senior y director general de Plataforma de Red en Cisco, el cambio supone evolucionar desde la ejecución directa de las operaciones hacia la “orquestación de la intención”. En este escenario, la confianza dependerá de que las organizaciones puedan comprender las decisiones tomadas por la IA y establecer salvaguardas suficientes para mantener el control.
Desde Omdia, Jim Frey, analista jefe de Operaciones de Red y TI, señala que la velocidad con la que las empresas se preparan para este escenario resulta incluso más significativa que el propio crecimiento de la adopción. A medida que aumente la autonomía, apunta, la gobernanza, la visibilidad integrada y la medición de resultados serán elementos determinantes.
Los datos reflejan una transición que va más allá de incorporar inteligencia artificial a las herramientas existentes. Las empresas comienzan a plantearse redes en las que los agentes puedan intervenir activamente y resolver situaciones con una participación humana cada vez más centrada en definir objetivos, límites y políticas.
El reto estará en encontrar el equilibrio entre automatización y control. La capacidad de los agentes para actuar de forma autónoma puede ayudar a gestionar una complejidad que ya resulta difícil de abordar manualmente, pero también eleva la importancia de la trazabilidad, la seguridad y la explicabilidad.
Con un 84% de las organizaciones esperando avanzar hacia un modelo operativo dirigido por IA en apenas un año, la IA agéntica empieza a perfilarse como uno de los principales cambios en la evolución de las operaciones de red.
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