Un estudio realizado por Gartner reveló que para 2026 más del 80% de las empresas utilizarán modelos o interfaces de programación de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa (AI GenAI).

La explosión de herramientas digitales ha impulsado un crecimiento exponencial de datos, con el 90% generado en los últimos dos años y una proyección anual del 40%. En este contexto, la Inteligencia Artificial emerge como el motor revolucionario en la Infraestructura de Tecnologías de la Información, transformando operaciones con automatización y gestión eficiente de datos.

Estas tecnologías, denominadas AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI), según Daniel López, Ingeniero de Desarrollo de Negocios de Gtd Colombia, emplean machine learning (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otras metodologías avanzadas de IA para optimizar la eficiencia operativa de la TI. «De esta manera, ofrecen información proactiva, personalizada e instantánea a las operaciones de TI al recopilar y analizar datos de diversas fuentes». 

“La AIOps no solo se limitan a mejorar la infraestructura, sino que también redefine el monitoreo, llevándolo a nuevos niveles de sofisticación y precisión. Pues gracias a esta herramienta se es capaz de analizar patrones de comportamiento, prever posibles fallos y adaptarse dinámicamente a condiciones cambiantes, de esta forma, los equipos de operaciones de TI, responden con mayor rapidez frente a cualquier ralentización e interrupción”, asegura López.

Un estudio reciente de Gartner revela que para 2026 más del 80% de las empresas utilizarán modelos o interfaces de programación de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa (AI GenAI), y/o implementarán aplicaciones habilitadas por esta tecnología en sus entornos de producción, lo que significa un aumento representativo con respecto al porcentaje del 2023.

El directivo de Gtd Colombia explica que al incorporar AIOps en la transformación digital, las empresas obtienen beneficios como la reducción de costos operativos. Estas tecnologías pueden extraer información procesable de grandes conjuntos de datos y, al mismo tiempo, mantener un equipo de expertos en datos reducido, permitiendo que el equipo de TI se concentre con precisión en los problemas operativos y evite errores costosos.

“A su vez, el tiempo medio de reparación es mucho más rápido, pues las AIOps puede identificar causas raíz y proponer soluciones de forma más rápida y precisa que la de cualquier ser humano. E inclusive cualquier organización puede anticiparse a problemas y resolverlos mediante el análisis de datos históricos con estas tecnologías”, señala López.

A medida que la IA se convierte en un actor central en la gestión de la infraestructura TI y el monitoreo, la sinergia entre las tecnologías y el ingenio humano se presenta como la clave para el futuro de las empresas. La IA potencia la toma de decisiones humanas, permitiendo a los profesionales centrarse en tareas estratégicas y creativas mientras la tecnología gestiona la complejidad operativa.