Tendencias de observabilidad 2026

Las herramientas de observabilidad basadas en IA pueden automatizar la toma de decisiones a partir de los datos de telemetría que recopilan, integrar la visualización de datos en paneles mediante IA generativa y optimizar los flujos de trabajo con la información obtenida a través del machine learning. La nueva capa de complejidad que introduce la IA requerirá vigilancia cuando se trata de monitorear costos, romper silos y garantizar la compatibilidad y funcionalidad en una pila completa de sistemas distribuidos.

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

1. Las plataformas de observabilidad se vuelven más inteligentes para mantenerse al día con la IA
   
2. Uso de la observabilidad como parte de una estrategia general de gestión de costos
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 la TI impulsada por IA. La inteligencia de observabilidad requiere un mayor uso de herramientas de observabilidad impulsadas por IA, esencialmente, usar la IA para observar la IA.

Cuando se trata de gestionar los costos, desplegar eficazmente herramientas de observabilidad en un entorno nativo de la nube requiere prestar especial atención a los precios y la compatibilidad. Una mejor forecasting y planificación de la capacidad y un enfoque en objetivos de nivel de servicio pueden ayudar a mantener el gasto bajo control y evitar el vendor lock-in (dependencia de proveedores).

La estandarización de la observabilidad es necesaria a medida que los estándares y herramientas de telemetría de código abierto, como OpenTelemetry (OTel), Prometheus y Grafana, se adaptan al uso de la 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 las herramientas de IA generativa, los modelos de machine learning y los 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 la observabilidad incluyen la observabilidad como código, una práctica de DevOps en la que las configuraciones de observabilidad se administran como código, y un mayor enfoque en la observabilidad para funciones críticas del negocio a medida que las organizaciones buscan gestionar mejor un número creciente de alertas de observabilidad.

Las herramientas de IA requieren nuevas prácticas para recopilar y utilizar datos. Muchas organizaciones necesitarán revisar sus prácticas actuales de observabilidad para asegurarse de que las herramientas de IA se entiendan, se desplieguen de manera eficiente y se alineen directamente con los objetivos comerciales.

En términos de observabilidad, la “inteligencia” es la recopilación básica de datos de telemetría de los sistemas de TI, así como la capacidad de usar esos datos para detectar anomalías, realizar análisis de causa principal, solucionar problemas, mejorar la experiencia del usuario y, en última instancia, pronosticar problemas para evitar que ocurran.

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

“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 comentó 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 ingieren los datos e insights 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 corregir y prevenir interrupciones, lo que podría mejorar el tiempo medio de reparación (MTTR).

Los agentes también son capaces de escalar recursos, redirigir el tráfico, reiniciar servicios, revertir despliegues y pausar pipelines de datos, entre otras tareas. Cada vez más, lo hacen actuando según parámetros establecido por motores de decisión automatizados que deciden si un asunto requiere acción, qué tipo de acción es apropiada y cuán urgente es según las necesidades del negocio.

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

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

“Las empresas que brindan un servicio que expone características de IA necesitan observar de manera proactiva su costo interno de GPU y escalar dinámicamente de manera ascendente y descendente 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 se deben realizar las inversiones en TI.

A medida que las costosas herramientas de IA, como los agentes y los modelos de lenguaje de grandes (LLM), impulsan la demanda de costosas unidades de procesamiento de gráficos (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 ubicación y el uso de estas GPU para que los usuarios puedan acceder a las herramientas de IA sin que la organización obtenga ganancias negativas o transfiera los costos al usuario.

La IA agéntica tiene un papel que desempeñar en la gestión de estos costos. 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 colocación de GPU, lo que resulta en reducciones de costos reales.

La observabilidad también puede ayudar a gestionar los costos 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 costos de observabilidad mientras se mantienen (o mejoran) los objetivos de rendimiento de las herramientas de observabilidad.

La planeación de la capacidad, 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 costos, gracias a información en tiempo real obtenida mediante herramientas de observabilidad y monitoreo.

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 la observabilidad se refiere a la adopción de especificaciones e infraestructura comunes para los datos de observabilidad, a menudo a nivel de instrumentación donde se utiliza código para recopilar telemetría.

Los estándares comunes pueden agilizar la ingesta de datos, fomentar la innovación en el campo y ayudar a evitar el vendor lock-in (dependencia de proveedores), lo cual será crucial a medida que las herramientas de IA generativa, a menudo propiedad de proveedores externos con visibilidad limitada de su funcionamiento interno, se integren más en entornos informáticos nativos en la nube.

“La adopción comunitaria y empresarial son los factores más importantes para la estandarización en la observabilidad”, señaló de Magalhaes a IBM Think. “Los estándares deben ser aceptados y adoptados por grandes grupos comunitarios, y poco después debe haber un soporte adecuado por parte de los proveedores empresariales para garantizar que estos estándares se puedan aplicar 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 de extremo a extremo.  

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

La creciente adopción de estándares abiertos se ha seguido con la adopción de la observabilidad como código.

La observabilidad como código es una práctica de 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 son controlados por versiones y gestionados a través de solicitudes de extracción. Estos archivos reemplazan la navegación manual de las herramientas de observabilidad y las interfaces de usuario con un proceso que refleja el despliegue del código.

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

La observabilidad como código significa que los mismos pipelines de CI/CD que rastrean y despliegan automáticamente el código de software también se pueden utilizar para gobernar la observabilidad, lo que permite la recopilación, el análisis y la retención automáticos de datos de telemetría. Un entorno gobernado por estándares abiertos hace que el despliegue 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 y SLO. Los administradores pueden asegurarse de que cuando las herramientas de IaC pongan en marcha un nuevo servidor para satisfacer la demanda, por ejemplo, se genere una configuración complementaria para obtener la observabilidad de ese servidor.

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

Obtener una mejor observabilidad de los sistemas a lo largo del tiempo crea un riesgo asociado de mayor fatiga alerta. Según una investigación publicada en noviembre de 2025 por Omdia², la fatiga alerta es, con mucho, la mayor preocupación para los equipos de ciberseguridad en el sensible campo de la tecnología operativa, destacando lo importante que es para los equipos de TI ordenar de manera inteligente y rápida las alertas y descartar aquellas que son 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 los resultados del negocio. Por lo tanto, las organizaciones podrían considerar desarrollar estrategias de observabilidad específicas para las partes de la red que ejecutan directamente las operaciones comerciales.

Por ejemplo, los ingenieros de confiabilidad 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 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.