Por el
Equipo
IT Governance de Abast
A pesar del potencial disruptivo de la Inteligencia Artificial y de las prometedoras proyecciones de retorno de inversión, las empresas se enfrentan a una paradoja: un alto porcentaje de proyectos de IA no logra superar la fase piloto. El salto a producción, donde realmente se genera valor, se convierte en un desafío lleno de incertidumbre sobre costes, rendimiento y fiabilidad.
Para superar estas barreras, es imprescindible contar con una visibilidad completa del ciclo de vida de la IA. En este artículo, analizaremos los obstáculos que frenan la IA empresarial y cómo la observabilidad de la IA es fundamental para superar las barreras existentes.
La Evolución de la IA: De los LLMs a la IA Agéntica
En los últimos años, la Inteligencia Artificial ha tenido una evolución exponencial. Si los modelos LLM (Large Language Model) sorprendieron por su capacidad de predecir y entender el lenguaje, la IA Generativa supuso un salto cualitativo al poder generar contenido multimedia original. Y casi sin tiempo de poder asimilar todos estos cambios aparece una nueva revolución: La IA Agéntica (Inteligencia Artificial basada en Agentes) que está concebida para cumplir objetivos mediante la realización de acciones de forma autónoma.
Con cada evolución, las posibilidades de la IA crecen exponencialmente y permiten pensar en iniciativas con unos retornos de inversión enormes. Pero esta evolución también multiplica los riesgos: Si con un modelo LLM la preocupación es que la IA proporcione respuestas incorrectas, con la IA Agéntica hay que controlar que no se ejecuten acciones que puedan resultar desastrosas debido a un razonamiento equivocado.
Las barreras que impiden escalar tus proyectos de IA
Hay diversos motivos por los que las pruebas piloto de IA no llegan a dar el salto a producción, siendo los más habituales:
- Escalabilidad y Control de Costes: En un piloto el coste es asumible, pero ¿qué pasa cuando se escala a toda la organización? ¿Hay alguna manera de predecir de forma precisa los costes y poder limitarlos para no poner en riesgo la operativa? ¿Estamos eligiendo el modelo más eficiente para la tarea que vamos a realizar? ¿Cómo evolucionan los costes cuando sale una nueva versión de los modelos que utilizamos?
- Rendimiento: En el momento que hacemos una utilización intensiva de la IA, ¿El tiempo de resolución de tareas es el adecuado? ¿Tenemos identificados cuáles son los cuellos de botella? ¿Qué infraestructura necesitamos para conseguir los resultados esperados?
- Gestión de la Calidad: En el entorno de producción los errores se convierten en algo crítico. ¿Cómo controlamos las alucinaciones y evitamos ejecuciones incorrectas? ¿Cómo detectamos la degradación de los modelos (Model Drift)? ¿Sabemos en qué paso se ha producido el error dentro del proceso?
- Nuevas Amenazas y Riesgos de Seguridad: Desde conseguir información confidencial a través del Prompt Injection, a la prevención de que la IA genere sesgos con falta de ética, pasando por errores que puedan provocar bucles en los agentes de IA; las organizaciones deben hacer frente a nuevos riesgos que es necesario gestionar.
El Reto de la IA como ‘Caja Negra’: Por qué la Visibilidad es Crucial
Sin visibilidad de los modelos, pipelines e infraestructuras, la Inteligencia Artificial es una caja negra que genera desconfianza. Es necesario entender exactamente qué está pasando en cada paso y utilizar esta información para optimizar su utilización y gestionarla adecuadamente. Por este motivo, la observabilidad se convierte en la pieza clave que puede decantar la balanza entre la puesta en producción de los sistemas o dejarlos eternamente en fase de piloto.
Consejos para implementar la Observabilidad en la IA
1- Observabilidad desde el diseño: Como con cualquier sistema complejo, la observabilidad de las plataformas IA debería formar parte del diseño de la solución. Si la observabilidad se contempla como un requisito indispensable a la hora de definir la plataforma, se estará construyendo un sistema mucho más fiable y administrable.
2- Afrontar la problemática a diferentes niveles: Para ser efectivas, las soluciones de observabilidad deben proporcionar información a diferentes niveles, desde la capa de infraestructura a la de negocio, para ofrecer visibilidad extremo a extremo.
3. Contar con las herramientas adecuadas: La evolución de la IA hace que continuamente aparezcan nuevas tecnologías. Contar con una solución de observabilidad contrastada cuya evolución sea constante garantiza que dispondremos de la capacidad de obtener la información necesaria. En este sentido, ABAST apuesta por Dynatrace, la plataforma de observabilidad líder del mercado.
4. Implementa la observabilidad en todos tus pilotos: Esto proporcionará la información necesaria para tomar decisiones estratégicas, optimizar los sistemas de inteligencia artificial, predecir su comportamiento en el momento de escalar la solución y entrenar a los equipos en la gestión del sistema.
Observabilidad de IA de extremo a extremo con Dynatrace
Dynatrace ofrece una observabilidad de IA integral en todo el stack tecnológico, unificando la telemetría de modelos, agentes e infraestructura en contexto con las señales de telemetría convencionales en una única plataforma, para abordar los desafíos críticos mencionados anteriormente.
- Observabilidad full-stack en una Única Plataforma. Dynatrace traza automáticamente cada petición, desde la interacción del usuario hasta la inferencia del modelo. A través del mapeo de topología Smartscape® visualiza las relaciones entre agentes, modelos y cadenas de herramientas, mientras que el soporte para Model Context Protocol (MCP) y Agent2Agent (A2A) revela cómo razonan y colaboran los agentes autónomos.
- Optimización de coste y rendimiento en tiempo real. Con Dynatrace, puedes monitorizar el consumo de tokens, el coste por prompt y la utilización de GPU/TPU en tiempo real. Su propia IA detecta anomalías, realiza previsiones de costes e identifica ineficiencias, como problemas en el tamaño de lote (batch size) o bucles de agentes con bajo rendimiento. Además almacena y analiza telemetría a escala, permitiendo a los equipos reducir el desperdicio y dimensionar correctamente la infraestructura.
- Trobleshooting acelerado con IA causal. Dynatrace vincula automáticamente los errores de los modelos con sus causas raíz, trazando el origen de las alucinaciones hasta despliegues de versiones o cambios en los prompts. Su Copilot interpreta los datos de observabilidad mediante consultas en lenguaje natural, mientras que Dynatrace Notebooks permite realizar investigaciones reproducibles y fáciles de compartir.
- Gobernanza, cumplimiento y seguridad integrados. Dynatrace mantiene registros de auditoría (audit trails) permanentes de todas las entradas, salidas, versiones y decisiones. La monitorización de guardrails integrada detecta en tiempo real respuestas no seguras, exposición de información de identificación personal (PII) y violaciones de políticas. Su agente etiqueta toda la telemetría con contexto semántico para garantizar la trazabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
- Métricas de IA Alineadas con Objetivos de Negocio. Los cuadros de mando (dashboards) unificados correlacionan el rendimiento de los modelos, el estado de la infraestructura y los KPIs de negocio. Los equipos pueden visualizar patrones de uso, tendencias de calidad e impactos de costes sin necesidad de cambiar de herramienta, mientras que su Copilot genera automáticamente resúmenes que vinculan las métricas técnicas con los resultados reales de negocio.
ABAST: Expertos en observabilidad
Desde ABAST llevamos más de 30 años ayudando a nuestros clientes en la implementación y evolución de sus soluciones de observabilidad. Si estás pensando este tipo de iniciativas, contacta con nuestro equipo de especialistas a través de nuestro formulario de contacto. Estaremos encantados de ayudarte.
Tienes a tu disposición más información en la grabación del Webinar: “AI Observability – El camino hacia una IA empresarial gobernable, predecible y segura” y en el artículo de nuestro blog: Observabilidad en IT: más allá de la monitorización tradicional.
