Tendencias de observabilidad 2026

Las herramientas de observabilidad impulsadas por la IA pueden automatizar la toma de decisiones en función de los datos de telemetría que recopilan, integrar la visualización de datos en los paneles de control mediante la IA generativa y optimizar los flujos de trabajo con el conocimiento obtenido mediante el machine learning. La nueva capa de complejidad que la IA introduce requerirá vigilancia cuando se trate de supervisar los costos, romper los silos y garantizar la compatibilidad y funcionalidad a través de un full stack de sistemas distribuidos.

Por lo tanto, tres tendencias cruciales en el panorama de la observabilidad de 2026 serán:

1. Las plataformas de observabilidad se vuelven más inteligentes para mantenerse al día con la IA
   
2. Utilizar la observabilidad como parte de una estrategia global de gestión de costes
3. La creciente adopción de estándares de observabilidad abierta

Hacer que las plataformas de observabilidad sean más inteligentes será vital a medida que más sistemas se integren y dependan de TI con IA. La inteligencia de observabilidad requiere un mayor uso de herramientas de observabilidad impulsadas por IA; básicamente, usar IA para observar IA.

Cuando se trata de administrar costes, implementar de manera efectiva herramientas de observabilidad en un entorno nativo de la nube requiere atención especial al precio y la compatibilidad. La mejora de las previsiones y la planificación de la capacidad, junto con un enfoque en los objetivos de nivel de servicio, pueden ayudar a mantener el gasto bajo control y evitar la dependencia de un único proveedor.

La estandarización de la observabilidad es necesaria a medida que los estándares y las herramientas de telemetría de código abierto, como OpenTelemetry (OTel), Prometheus y Grafana, se adaptan al uso de IA generativa en sus cargas de trabajo. El uso de un estándar común puede permitir a las organizaciones integrar los datos de observabilidad producidos por herramientas de IA generativa, modelos de machine learning y agentes de IA con el resto de su pila, proporcionando una visión más completa del rendimiento y las métricas del sistema.

Otras tendencias clave en observabilidad incluyen la observabilidad como código, una práctica de DevOps en la que las configuraciones de observabilidad se gestionan como código, y un mayor enfoque en la observabilidad para funciones críticas para el negocio como las organizaciones buscan gestionar mejor un número creciente de alertas de observabilidad.

Las herramientas de IA requieren nuevas prácticas para la recopilación y el uso de los datos. Muchas organizaciones tendrán que revisar sus prácticas actuales de observabilidad para asegurarse de que las herramientas de IA se entienden, se implementan de manera eficiente y se alinean perfectamente con los objetivos empresariales.

En términos de observabilidad, “inteligencia” es la recopilación básica de datos de telemetría de los sistemas de TI, así como la capacidad de utilizar esos datos para detectar anomalías, realizar análisis de causa raíz, detectar problemas, mejorar la experiencia y, en última instancia, prever problemas para evitar que se produzcan.

“En 2026, más aspectos del mundo serán gestionados por sistemas de IA, que en última instancia se ejecutan en una infraestructura que puede fallar de varias maneras”, dijo a IBM® Think Arthur de Magalhaes, miembro sénior del personal técnico de AIOps y la plataforma de observabilidad Instana de IBM.

“La inteligencia y la velocidad necesarias para mantener estos sistemas de IA en buen estado también crecen en paralelo, lo que exige la implementación de tipos de inteligencia más innovadores y potentes”.

de Magalhaes dijo a IBM Think que la mayor tendencia en 2026 para la inteligencia de observabilidad es la mayor integración de la IA agéntica, con agentes de IA que consumen los datos y los conocimientos de observabilidad necesarios para lograr sus objetivos. Por ejemplo, un agente que se especializa en el manejo de registros puede analizar esos registros, extraer patrones, encontrar anomalías y luego trabajar con otros agentes que tienen diferentes capacidades para remediar y prevenir interrupciones, mejorando potencialmente el tiempo medio de reparación (MTTR).

Los agentes también son capaces de escalar recursos, redirigir tráfico, reiniciar servicios, revertir implementaciones y pausar pipelines de datos, entre otras tareas. Cada vez más, lo hacen actuando según parámetros establecidos por motores de decisión automatizados que determinan si un problema requiere una acción, qué tipo de acción es adecuada y cuál es su urgencia en función de las necesidades empresariales.

Delegar estas decisiones de gobierno a un agente requiere datos de observabilidad para respaldar esas decisiones. Una solución de observabilidad que integre eficazmente agentes de IA puede observar los resultados de las acciones, ajustar los modelos y las políticas y mejorar las decisiones futuras con una intervención humana mínima.

Según una investigación publicada en enero de 2026 por Omdia,¹ el 55 % de los líderes empresariales encuestados afirmaron que carecen de la información necesaria para tomar decisiones eficaces sobre el gasto en tecnología. El crecimiento de la IA puede complicar aún más la cosa.

“Las empresas que prestan un servicio que expone características de IA deben observar de forma proactiva su coste interno de GPU y escalar dinámicamente hacia arriba y hacia abajo para satisfacer la demanda sin dejar de ser rentables”, dijo de Magalhaes. Las prácticas de observabilidad son cruciales para lograr ese equilibrio.

La observabilidad puede ayudar a las organizaciones a evaluar el rendimiento de la red y determinar cuándo y dónde deben realizarse las inversiones en TI.

Dado que las costosas herramientas de IA, como los agentes y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), impulsan la demanda de costosas unidades de procesamiento gráfico (GPU), será primordial que las organizaciones coloquen y utilicen estas GPU de manera eficiente, para que los clientes conserven el acceso a las herramientas de IA con interrupciones mínimas. Los datos de observabilidad pueden ayudar a optimizar la colocación y el uso de estas GPU para que los usuarios puedan acceder a las herramientas de IA sin que la organización obtenga beneficios negativos o transfiera los costes al usuario.

La IA agéntica tiene un papel que desempeñar en la gestión de estos costes. En un caso de uso, los agentes especializados en observabilidad de IA podrían analizar datos de entornos híbridos y multinube para optimizar la compra y la ubicación de GPU, lo que se traduciría en reducciones reales de costes.

La observabilidad también puede ayudar a gestionar los costes en otros aspectos de la TI corporativa. Por ejemplo, considere el uso de herramientas de observabilidad para comparar diferentes configuraciones de ecosistemas de TI y topologías de red, con el objetivo de reducir los costes de observabilidad y mantener (o mejorar) los objetivos de rendimiento de las herramientas de observabilidad.

La planificación de capacidades, o el proceso que examina la capacidad de producción de una organización y los recursos necesarios para alcanzar los objetivos, también puede desempeñar un papel en el control de costes, impulsada por los conocimientos en tiempo real obtenidos de herramientas de observabilidad y herramientas de monitorización.

Con más modelos de IA generativa en la pila tecnológica, será necesario un estándar común para integrarlos con las herramientas de observabilidad y fuentes de datos existentes.

La estandarización en observabilidad se refiere a la adopción de especificaciones y marcos comunes para los datos de observabilidad, a menudo a nivel de instrumentación, donde el código se utiliza para recopilar telemetría.

Los estándares comunes pueden agilizar la ingesta de datos, fomentar la innovación en este campo y ayudar a evitar la dependencia de un único proveedor, lo que será crucial a medida que las herramientas de IA generativa, a menudo propiedad de terceros con una visibilidad limitada de su funcionamiento interno, se integren cada vez más en los entornos informáticos nativos de la nube.

“La adopción por parte de la comunidad y la empresa son los factores más importantes para la estandarización de la observabilidad”, dijo de Magalhaes a IBM Think. “Los estándares deben ser aceptados y adoptados por grandes grupos comunitarios, y poco después debe haber un apoyo adecuado por parte de los proveedores empresariales para garantizar que estos estándares puedan aplicarse a escenarios del mundo real”.

Según de Magalhaes, OpenTelemetry continuará aumentando sus capacidades de observabilidad de IA generativa en 2026. Los estándares de datos comunes de OTel podrían permitir a los proveedores de observabilidad correlacionar la telemetría de las herramientas de IA generativa de caja negra con el resto del entorno de TI, creando una visión más completa y exhaustiva. 

Otras tendencias clave para 2026 incluyen el crecimiento de la observabilidad como código y un mayor enfoque en la observabilidad de las funciones críticas para el negocio.

La creciente adopción de normas abiertas ha seguido el mismo camino que la adopción de la observabilidad como código.

La observabilidad como código es una práctica DevOps que aplica los principios del desarrollo de software a la observabilidad. Similar a la infraestructura como código (IaC), la observabilidad como código implica gestionar sistemas y políticas de observabilidad mediante la creación de archivos de configuración, que se controlan por versiones y se gestionan a través de solicitudes de extracción. Estos archivos sustituyen la navegación manual de las herramientas de observabilidad y las interfaces de usuario por un proceso que refleja la implementación de código.

“Las mismas herramientas y conceptos que gobiernan y ejecutan la infraestructura como código también se aplican a la observabilidad como código”, dijo de Magalhaes.

La observabilidad como código significa que los mismos pipelines CI/CD que rastrean e implementan automáticamente el código de software también pueden usarse para gobernar la observabilidad, permitiendo la recopilación, el análisis y la retención automática de datos de telemetría. Un entorno regido por normas abiertas hace que la implementación y la edición de este código sean más fluidos en diversos entornos de red.

Los archivos de configuración creados en un entorno OaC definen cómo se recopila, visualiza y evalúa la telemetría, por ejemplo, a través de reglas de instrumentación, alertas, paneles de control y SLO. Los administradores pueden asegurarse de que cuando las herramientas de IaC ponen en marcha un nuevo servidor para satisfacer la demanda, por ejemplo, se genera una configuración complementaria para obtener observabilidad de ese servidor.

A medida que las herramientas de observabilidad se vuelvan más potentes y ampliamente utilizadas, las organizaciones deberán centrar sus esfuerzos de observabilidad en los sistemas que afectan directamente a los resultados empresariales.

Obtener una mejor observabilidad de los sistemas a lo largo del tiempo crea un riesgo asociado de una mayor fatiga por alertas. Según una investigación publicada en noviembre de 2025 por Omdia², la fatiga por alertas es, con diferencia, la mayor preocupación de los equipos de ciberseguridad en el delicado ámbito de la tecnología operativa, lo que pone de relieve la importancia de que los equipos de TI clasifiquen de forma inteligente y rápida las alertas y descarten aquellas que sean irrelevantes o redundantes.

Según de Magalhaes, la forma más solicitada de reducir los cuellos de botella de las alertas es limitar las alertas a aquellas que afectan a los resultados empresariales. Por lo tanto, las organizaciones podrían considerar el desarrollo de estrategias de observabilidad específicas para las partes de la red que ejecutan directamente las operaciones empresariales.

Por ejemplo, los ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) podrían desarrollar una regla para distinguir en su detección de anomalías entre un servidor host que se queda sin memoria en un entorno de prueba (un problema con una urgencia relativamente baja) y un host que se queda sin memoria en un entorno de producción que aprueba las transacciones con tarjeta de crédito, algo que debería provocar inmediatamente una respuesta al incidente.