Ivanti Blog: Publicaciones de

Cómo la IA agéntica está transformando la infraestructura y las operaciones

Thu, 11 Jun 2026 13:35:04 Z

Los equipos de infraestructura y operaciones (I&O) llevan tiempo operando bajo una paradoja conocida: cuanto más rápido escala la empresa, más presión absorbe I&O. Cada nuevo despliegue de aplicaciones, cada endpoint añadido y cada carga de trabajo en la nube puesta en marcha generan más complejidad, más riesgo y más tickets.

Las respuestas tradicionales a esta presión —más personal, más herramientas, más scripts, más API— han ofrecido, en el mejor de los casos, un alivio incremental. Sin embargo, el problema estructural de fondo, la arquitectura subyacente de las operaciones reactivas, se ha mantenido obstinadamente intacto. Hasta ahora.

La IA agéntica reinventa por completo esa arquitectura.

La IA en TI y operaciones (I&O) ha superado la fase de asistencia y sugerencias. Los agentes autónomos capaces de razonar, planificar, ejecutar y aprender ya están operativos, y no son solo elementos de una hoja de ruta futura. Las organizaciones que están desplegando IA agéntica de forma intencionada ya están observando ventajas significativas. Nuestro informe de investigación sobre madurez de la IA de 2026 reveló que el 57 % de las organizaciones de TI utilizan IA agéntica para varios flujos de trabajo importantes de TI, y que el 17 % confía en ella para procesos integrales extensos. Este despliegue está reduciendo los tiempos de resolución de horas a minutos y desviando miles de tickets manuales por trimestre.

Además, el 89 % de las organizaciones que han escalado la IA a un nivel amplio o crítico para el negocio indicaron que la IA ayuda con frecuencia a sus equipos a detectar problemas antes incluso de que los usuarios finales sean conscientes de ellos, frente al 43 % en la fase inicial de experimentación. Este cambio está transformando I&O de una postura reactiva a una postura proactiva e inteligente.

La cuestión pendiente es con qué rapidez puede su organización hacer la transición para implementar IA agéntica a escala en su entorno de I&O.

Más información:Transforme las TI con IA agéntica: el inicio de un servicio autónomo y acelerado

Por qué hemos alcanzado el límite de la automatización tradicional

Para comprender la importancia de la IA agéntica, conviene valorar lo que la precedió y por qué nunca fue suficiente.

La automatización tradicional en I&O ha sido enormemente valiosa. Los runbooks codificaron el conocimiento institucional. Los scripts estandarizaron procesos repetitivos. Los bots de automatización robótica de procesos (RPA) gestionan flujos de trabajo estructurados basados en reglas. Estas herramientas redujeron el esfuerzo manual en los márgenes y permitieron a los equipos hacer más con el mismo personal. Pero siempre fueron fundamentalmente frágiles: dependían de instrucciones explícitas, eran incapaces de adaptarse a situaciones nuevas y no podían actuar sin una intervención humana al mando.

Piense en un escenario clásico: un despliegue de parches falla en un subconjunto de endpoints a las 2 de la madrugada. Una automatización basada en reglas podría registrar el fallo y crear un ticket. Un script más complejo podría intentar reintentarlo. Pero ninguno puede diagnosticar si el fallo se debe a una aplicación en conflicto, un agente dañado, un problema de segmentación de red o una desviación en la configuración de políticas. Ninguno puede adaptar su estrategia de corrección en tiempo real. Ninguno puede comunicar el contexto al service desk, actualizar la CMDB ni escalar de forma inteligente según la criticidad de los activos afectados. Se avisa a un ingeniero humano. El ciclo continúa.

Este es el límite de la automatización tradicional: ejecuta instrucciones, pero no piensa. Automatiza tareas, pero no puede orquestar resultados. Y, a medida que los entornos de infraestructura se han vuelto exponencialmente más complejos —abarcando arquitecturas on-premise, multicloud, edge e híbridas—, la brecha entre lo que puede gestionar la automatización basada en reglas y lo que necesitan los equipos de I&O se ha convertido en un abismo.

La IA agéntica es la respuesta para cerrar esa brecha.

Qué significa la IA agéntica para I&O

Los sistemas de IA agéntica pueden establecer objetivos de forma independiente, desarrollar planes para alcanzarlos, realizar acciones de varios pasos en distintas herramientas y sistemas, evaluar resultados y ajustar su enfoque, todo ello sin requerir intervención humana en cada paso. A diferencia de un chatbot que responde a una pregunta o de un script que ejecuta un flujo de trabajo predefinido, un sistema agéntico está orientado a objetivos y es adaptable. Opera a lo largo de todo el ciclo de vida de una tarea, desde la identificación hasta la resolución.

En el contexto de I&O, esto significa que un agente autónomo puede hacer lo que antes requería un ingeniero cualificado o una cadena compleja y frágil de scripts de automatización: correlacionar señales de sistemas de monitorización dispares, identificar la causa raíz de un incidente, ejecutar la corrección adecuada, verificar que la solución ha funcionado, actualizar los registros pertinentes y cerrar el ciclo, todo ello en el tiempo que tardaría una persona en abrir un ticket.

El cambio no es solo operativo; es filosófico. Pasamos de un modelo en el que las personas inician la acción y la automatización la ejecuta, a un modelo en el que los agentes inteligentes inician, ejecutan y verifican la acción, y las personas aportan supervisión y gobernanza. Para los líderes de I&O, esto no es una amenaza para el equipo. Es el mayor multiplicador de capacidad que su equipo ha tenido jamás.

La IA agéntica impulsa I&O a escala

La cola de tickets del service desk es el síntoma más visible de una función de I&O bajo presión. Restablecimientos de contraseña, instalaciones de software, aprovisionamiento de accesos, resolución de problemas de conectividad: estas solicitudes de gran volumen y baja complejidad consumen una enorme parte del tiempo de los analistas y elevan los costes operativos. También resultan muy frustrantes para los empleados que necesitan una resolución inmediata, no después de una ventana de SLA de 48 horas.

Más información:De receptor de tickets a líder de equipo: gestión de una plantilla de TI agéntica

Eliminar la tiranía de la cola de tickets

La IA agéntica elimina la cola como cuello de botella. Imagine contar con un agente de IA conversacional, como Ivanti Neurons AI Self Service Agent, que no solo recupera una respuesta de una base de conocimiento, sino que valida la identidad, comprueba la política de cumplimiento, ejecuta el flujo de trabajo de aprovisionamiento, confirma el cambio en el sistema de registro y notifica al solicitante, todo en cuestión de minutos. El ticket nunca llega a un analista humano. El tiempo del analista se recupera para trabajos que requieren criterio humano.

Ahora imagine dar a un analista más tiempo para gestionar tareas complejas. Un compañero digital de IA agéntica trabaja junto a un agente humano para aportar información proactiva, aconsejar sobre la mejor forma de resolver el problema y automatizar mediante acciones inteligentes.

Las organizaciones que despliegan IA agéntica en su service desk informan de forma constante de reducciones significativas en el volumen de tickets, a menudo durante el primer año de despliegue y con un efecto acumulativo a medida que el sistema madura y aprende. Eso no es automatización en el sentido tradicional. Es orquestación inteligente a escala.

Corrección proactiva antes de que los usuarios noten el impacto

Los incidentes más costosos en I&O son aquellos que podrían haberse evitado. Capacidad de disco que no se observó hasta alcanzar el 100 %. Caducidades de certificados que no se siguieron hasta que los servicios dejaron de funcionar. Vulnerabilidades de software que no se parchearon hasta que fueron explotadas. Estos fallos casi siempre eran predecibles en retrospectiva: las señales estaban ahí. El problema era que nadie estaba observándolo todo, todo el tiempo.

La gestión autónoma de endpoints con IA agéntica monitoriza continuamente la telemetría en endpoints, redes, aplicaciones e infraestructura en la nube. Los agentes detectan anomalías, correlacionan señales débiles y comienzan la corrección antes de que un problema se manifieste como una interrupción o un incidente de seguridad. Se amplía un disco que tiende a quedarse sin capacidad. Se renueva un certificado que va a caducar. Se parchea un endpoint vulnerable durante su siguiente ventana de mantenimiento, antes de que la explotación se convierta en un riesgo.

Este cambio de lo reactivo a lo proactivo es la capacidad de mayor valor que la IA agéntica aporta a I&O. No solo reduce el coste de los incidentes: evita los incidentes, el tiempo de inactividad, la interrupción del negocio y el daño reputacional que los acompañan. Para los líderes de I&O, este cambio redefine el aspecto del éxito operativo. Traslada la medición del tiempo medio de resolución —una métrica reactiva— al tiempo medio de prevención: con qué frecuencia su entorno detecta y corrige antes de que se produzcan impactos en el negocio.

Escalar sin aumentar la plantilla

Los entornos de TI empresariales crecen más rápido que los presupuestos de TI. La proporción de endpoints por ingeniero sigue aumentando. Las cargas de trabajo en la nube se multiplican. Los requisitos de seguridad se intensifican. En este entorno, la palanca tradicional de “contratar a más personas” no es sostenible desde el punto de vista financiero ni suficiente desde el punto de vista operativo: el mercado de talento simplemente no puede aportar el volumen de ingenieros cualificados necesario.

La IA agéntica redefine la ecuación de la escalabilidad. Un agente autónomo no tiene horarios laborales estándar, límites de capacidad cognitiva ni plazos de incorporación. Puede gestionar cientos de tareas simultáneas en miles de endpoints sin degradación del rendimiento ni de la calidad. A medida que el entorno crece, el agente escala con él, no de forma lineal, sino exponencial. Un agente autónomo bien configurado puede cubrir la carga de trabajo que antes se distribuía entre varios analistas junior, liberando a los ingenieros senior para centrarse en la arquitectura, la innovación y las iniciativas estratégicas, en lugar de en la corrección rutinaria.

No se trata de sustituir a las personas. Se trata de permitirles operar al nivel que merecen sus habilidades.

El sistema de registro como base del éxito

Desplegar IA agéntica de forma eficaz requiere algo más que un motor de IA capaz. Requiere una base de datos fiable y completa, y esa base es su sistema de registro integrado en la base de Ivanti Neurons, que contiene una fuente de datos autorizada que incluye inteligencia de dispositivos, vulnerabilidades y exposiciones, inventario de software e información de gestión de servicios. Un sistema de registro que sabe qué activos existen, quién es su propietario y si cumplen las políticas.

Un sistema de registro en el contexto de I&O es la fuente de verdad autorizada para su entorno de TI: cada activo de hardware y software, cada configuración, cada relación, cada política, cada cambio. Es la capa de inteligencia que permite a un agente autónomo tomar decisiones con confianza. Sin ella, un agente que opera en su entorno está haciendo suposiciones. Con ella, razona a partir de hechos.

El sistema de registro para la IA agéntica más eficaz en I&O reúne varios elementos críticos. Los datos de la base de datos de gestión de configuración (CMDB) deben ser precisos, actuales y enriquecidos; no el repositorio obsoleto y actualizado manualmente que la mayoría de las organizaciones han heredado, sino un registro mantenido de forma dinámica de su entorno real. La gestión de activos de TI (ITAM) permite gestionar los activos desde su creación hasta su retirada y garantizar que se mantenga una titularidad precisa.

Los flujos de trabajo de gestión de servicios deben estar plenamente integrados, para que los agentes puedan crear, actualizar y resolver tickets como parte de su flujo de ejecución. Los datos de identidad y acceso deben ser accesibles, lo que permite a los agentes tomar decisiones conformes con las políticas sobre aprovisionamiento y derechos de acceso. Y los flujos de telemetría de las herramientas de monitorización, vulnerabilidades y rendimiento deben integrarse en un contexto unificado que los agentes puedan consultar en tiempo real.

Cuando estos elementos están en su lugar, los agentes autónomos operan con precisión. Saben qué activos son críticos y cuáles no. Saben qué cambios requieren aprobación y cuáles se encuentran dentro de los límites de automatización definidos. Conocen el historial de un activo —fallos anteriores, parches pendientes, software instalado, vulnerabilidades activas— y aplican ese contexto a cada decisión.

Las organizaciones que intentan desplegar IA agéntica sin invertir en su sistema de registro suelen descubrir que sus agentes producen resultados incoherentes o requieren corrección humana constante. La IA es tan inteligente como los datos a los que tiene acceso. Invertir en calidad e integración de datos no es un requisito previo que pueda aplazarse: es el trabajo que determina si la IA agéntica aporta un valor transformador o una mejora marginal.

Valor empresarial: más allá de las métricas de eficiencia

Los beneficios operativos de la IA agéntica en I&O son convincentes por sí mismos. Tiempos de resolución más rápidos. Menor volumen de tickets. Reducción del tiempo medio de detección y corrección. Son métricas que resuenan entre los líderes de I&O y que justifican la inversión desde una perspectiva puramente de eficiencia de costes.

Pero el valor empresarial va mucho más allá del panel del service desk.

Cuando los equipos de I&O se liberan del trabajo reactivo y repetitivo, redirigen su capacidad hacia las iniciativas que impulsan la diferenciación competitiva: acelerar el despliegue de aplicaciones, reforzar la postura de seguridad, habilitar programas de transformación digital y construir la infraestructura resiliente y escalable que la empresa necesita para crecer. La función de I&O evoluciona de un centro de costes que absorbe ruido operativo a un habilitador estratégico que moldea los resultados empresariales.

La experiencia del empleado es una dimensión de este valor a menudo infravalorada. Cuando los empleados reciben respuestas instantáneas e inteligentes a sus solicitudes en lugar de colas de tickets que duran días, su productividad aumenta y su frustración con TI disminuye. En un mundo en el que la experiencia del empleado es un diferenciador competitivo para la adquisición y retención de talento, una función de TI sin fricciones y con capacidad de respuesta es un auténtico activo empresarial.

La IA agéntica también ofrece una reducción significativa del riesgo. En un entorno en el que un único incidente de ransomware puede costar millones en tiempo de inactividad y corrección, y en el que las sanciones regulatorias por incumplimiento de seguridad están aumentando, la gestión proactiva de vulnerabilidades y la aplicación automatizada de políticas proporcionan una mitigación cuantificable del riesgo que resuena mucho más allá de la organización de TI, en el consejo de administración y en la dirección financiera.

Por último, la IA agéntica aumenta su valor con el tiempo. Cada interacción, cada resolución y cada decisión de escalado genera datos que mejoran el rendimiento futuro del agente. A diferencia de la automatización estática, que se degrada a medida que cambian los entornos, los sistemas agénticos se adaptan y mejoran, ofreciendo rendimientos crecientes sobre la inversión inicial.

El camino a seguir

La infraestructura y las operaciones están experimentando una transformación decisiva. Los sistemas que supervisamos hoy son más complejos, extendidos y esenciales para el éxito empresarial que nunca en el ámbito de la TI empresarial. Las demandas sobre I&O están en máximos históricos. Sin embargo, el modelo operativo convencional, que se basa en intervenciones manuales reactivas y en una automatización frágil impulsada por reglas, ha alcanzado su máximo potencial.

La IA agéntica ofrece un modelo fundamentalmente mejor: uno en el que agentes inteligentes y autónomos gestionan el trabajo de gran volumen, sensible al tiempo y cada vez más complejo de la gestión de infraestructuras —de forma continua, precisa y a escala—, mientras sus ingenieros se centran en el trabajo estratégico que hace que su organización sea más competitiva y resiliente.

Las organizaciones que invierten hoy en esta capacidad no solo están mejorando sus operaciones de TI. Están construyendo una función de I&O capaz de satisfacer las demandas de la próxima década de tecnología empresarial. Creemos que ese es el estándar hacia el que todo líder de I&O debería avanzar, y que la IA agéntica es la herramienta más potente disponible para llegar hasta él.

Descubra cómo las capacidades de IA agéntica de Ivanti están ayudando a los equipos de I&O a transformar sus operaciones en Cómo afrontar el cambio hacia la IA agéntica en la gestión de servicios de TI.

Transformar TI con IA agéntica: el amanecer de un servicio autónomo y acelerado

Tue, 19 May 2026 14:49:37 Z

El sector de la gestión de servicios de TI (ITSM) se encuentra en un verdadero punto de inflexión. Durante décadas, los service desks han funcionado con un modelo fundamentalmente reactivo: los empleados se encuentran con problemas, envían tickets y esperan a que analistas humanos diagnostiquen, clasifiquen y resuelvan sus incidencias. La automatización mejoró la capacidad de procesamiento dentro de ese modelo, pero nunca cuestionó el modelo en sí.

El punto de inflexión: por qué la ITSM nunca volverá a ser igual

La IA agéntica cambia por completo la ecuación. En lugar de limitarse a acelerar la velocidad con la que las personas procesan las solicitudes, los sistemas agénticos comprenden la intención, extraen información contextual, eligen una vía de actuación, ejecutan acciones en distintas herramientas empresariales y confirman los resultados sin esperar a que una persona pulse “aprobar” en cada paso. Estamos presenciando la transición de la gestión de servicios de TI a la autonomía del servicio de TI, con implicaciones profundas para todos los CIO, CISO y responsables de TI.

Las cifras refuerzan la urgencia. Gartner prevé que, para finales de 2026, aproximadamente el 40 % de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA específicos para tareas, frente a menos del 5 % en 2025. La investigación de Gartner también prevé que el 70 % de las empresas desplegarán agentes de IA agéntica para operar simultáneamente su infraestructura de TI de aquí a 2029, frente a menos del 5 % en la actualidad.

No se trata de cambios incrementales. Representan una reinvención completa de la forma en que las organizaciones tecnológicas entregan, protegen y optimizan los servicios.

De bots con scripts a agentes autónomos: la evolución de la inteligencia en ITSM

Para entender hacia dónde se dirige el sector, es necesario comprender de dónde viene. La evolución de la IA en ITSM sigue un recorrido claro que va desde la lógica determinista basada en scripts hasta un razonamiento verdaderamente autónomo.

Primera fase: automatización basada en reglas

La primera oleada de automatización de ITSM consistía en flujos de trabajo con scripts: si un ticket coincidía con determinadas palabras clave, se dirigía a una cola predefinida; si un activo dejaba de cumplir los requisitos, se ejecutaba automáticamente un script de corrección. Estas automatizaciones ofrecen mejoras de eficiencia medibles al eliminar procesos manuales costosos y hacer que las operaciones sean más conformes y seguras. Sin embargo, seguían siendo frágiles. Cada nueva situación requería una nueva regla y el sistema nunca podía gestionar la ambigüedad ni aprender de sus propios resultados.

Segunda fase: gestión de servicios asistida por IA

La llegada del aprendizaje automático y la IA generativa introdujo una capa más adaptable. La IA empezó a clasificar tickets automáticamente, resumir incidentes para los analistas y generar artículos de conocimiento a partir de datos históricos de resolución. Aproximadamente el 40 % de las organizaciones ya han adoptado la IA para facilitar resoluciones de tickets más eficientes.

Los chatbots y los asistentes virtuales han incorporado a la empresa interfaces conversacionales de nivel de consumo, lo que permite a los empleados interactuar con el soporte de TI mediante lenguaje natural en lugar de formularios estructurados. Estas capacidades supusieron un avance significativo, pero la IA seguía funcionando principalmente como asistente. La IA aumenta la toma de decisiones humana, en lugar de sustituirla.

Tercera fase: IA agéntica y flujos de trabajo autónomos

Aquí es donde se encuentra hoy el sector, en el umbral de una tercera fase mucho más transformadora. Los sistemas de IA agéntica no esperan instrucciones. Observan, razonan, planifican y actúan.

En términos de ITSM, un sistema agéntico puede detectar una anomalía en un endpoint, correlacionarla con patrones de vulnerabilidad conocidos, iniciar una secuencia de recuperación, actualizar la base de datos de gestión de la configuración (CMDB) y cerrar el ticket resultante, todo ello antes de que el empleado afectado advierta el problema. Gartner ha formalizado esta trayectoria al prever que, para 2028, al menos el 15 % de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de forma autónoma mediante IA agéntica, frente al 0 % en 2024, y que el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica ese mismo año.

La distinción clave es la agencia. Las herramientas de IA anteriores respondían a indicaciones. Los sistemas agénticos persiguen objetivos. Mantienen memoria entre interacciones, razonan sobre el mejor camino hacia un resultado y ejecutan flujos de trabajo de varios pasos en sistemas empresariales integrados. Este es el salto arquitectónico que transforma la ITSM: de una disciplina centrada en procesar solicitudes a una centrada en entregar resultados.

La anatomía de la ITSM agéntica: inteligencia basada en personas y en tareas

A medida que madura la IA agéntica, su aplicación en ITSM converge en torno a dos arquitecturas complementarias: agentes basados en personas y agentes basados en tareas. Juntos, forman lo que muchos observadores del sector denominan la “puerta de entrada conversacional” a TI: una interfaz unificada e inteligente que sustituye portales fragmentados, formularios y árboles telefónicos por interacciones naturales y adaptativas.

Agentes basados en personas

Los agentes basados en personas se diseñan en torno a las necesidades de roles de usuario específicos. Un agente de autoservicio, por ejemplo, actúa como primer punto de contacto para los empleados. En lugar de obligar a los usuarios a navegar por un catálogo de servicios y completar formularios estructurados, un agente de autoservicio conversacional utiliza la comprensión adaptativa de la intención y la captura guiada de datos para convertir una solicitud en lenguaje natural en un ticket totalmente estructurado y procesable. El resultado es una reducción drástica de la fricción para los empleados y una mejora significativa de la calidad de los datos para los equipos de servicio. El impacto de este enfoque es considerable: las organizaciones que despliegan agentes virtuales de soporte impulsados por IA han notificado reducciones del 50 % al 70 % en los volúmenes de llamadas, junto con tasas de adopción por parte de los empleados del 80 % al 85 %.

Agentes de service desk

Por el contrario, un agente de service desk amplía las capacidades del analista en vivo. Proporciona orientación contextual durante la gestión de tickets, acelera la clasificación y priorización, y ofrece asistencia en tiempo real que eleva a los analistas con menos experiencia al nivel de competencia de profesionales veteranos.

El resumen de incidentes impulsado por IA ahorra un tiempo significativo a los analistas al destilar automáticamente historiales de tickets complejos en informes procesables. El analista sigue formando parte del proceso, pero el ciclo es más estrecho, más rápido y está mejor informado.

Agentes basados en tareas

Los agentes basados en tareas gestionan funciones operativas concretas, como la búsqueda de conocimiento, la creación de incidentes, el cumplimiento de solicitudes de servicio, la generación de resúmenes y las preguntas y respuestas. Estos agentes operan dentro de un marco agéntico que incluye la definición de objetivos, el modelado del entorno, la memoria, el razonamiento y la ejecución de acciones. Los estándares de interoperabilidad que están surgiendo en torno a la comunicación Agent-to-Agent (A2A) y Model Context Protocol (MCP) son especialmente significativos. Señalan un sector que avanza hacia ecosistemas multiagente en los que agentes especializados colaboran para resolver incidencias complejas y transversales, lo que algunos analistas denominan “escuadrones de agentes”.

La propia hoja de ruta de Gartner confirma esta trayectoria. Para 2027, se espera que un tercio de las implementaciones de IA agéntica combinen agentes con distintas habilidades para gestionar tareas complejas en entornos de aplicaciones y datos. La implicación para ITSM es clara: el service desk del futuro no será un único sistema monolítico, sino un conjunto orquestado de agentes especializados, cada uno de los cuales aportará inteligencia específica de dominio a una experiencia de servicio unificada.

Autorrecuperación, autoprotección y autoservicio: los 3 pilares de la TI autónoma

La promesa estratégica de la IA agéntica en ITSM se basa en tres capacidades interconectadas que, en conjunto, definen cómo es en la práctica una prestación de servicios verdaderamente autónoma.

Autorrecuperación

La autorrecuperación representa la ruptura más visible con el soporte reactivo tradicional. Mediante la detección de anomalías y el diagnóstico automatizado, las plataformas modernas pueden identificar problemas de endpoint y de seguridad antes de que afecten a los usuarios. Los bots basados en la nube e impulsados por hiperautomatización no se limitan a alertar al personal de TI sobre los problemas: resuelven activamente incidencias que no se habían notificado o que se habían ignorado, aceleran de forma proactiva la detección, resuelven incidentes automáticamente y liberan a TI para centrarse en la innovación. La trayectoria del sector en este punto es inequívoca. A medida que las organizaciones maduren sus capacidades de autorrecuperación, el volumen de tickets con intervención humana disminuirá de forma constante y el papel del service desk pasará de la resolución a la gobernanza y la mejora continua.

Autoprotección

La autoprotección aborda la realidad de que la ciberseguridad y las operaciones de TI ya no pueden funcionar en silos. La visibilidad impulsada por IA en dispositivos, estructuras organizativas y experiencias digitales mejora la postura de seguridad al identificar de forma proactiva posibles vulnerabilidades en función de tendencias sociales y puntuaciones de vulnerabilidad.

Mantener un inventario de software reconciliado de forma constante ayuda a identificar exposiciones antes de que se conviertan en oportunidades de brecha. La convergencia de ITSM y las operaciones de seguridad se está acelerando a medida que la IA agéntica proporciona el tejido conectivo entre la detección de amenazas, la gestión de vulnerabilidades y los flujos de trabajo de corrección.

Las organizaciones que unifican TI y seguridad mediante una plataforma impulsada por IA están en posición de ofrecer lo que el sector describe cada vez más como “seguridad invisible pero ineludible”: protección que opera de forma continua sin crear fricción para los usuarios finales.

El autoservicio se está reinventando desde cero. Los portales de autoservicio tradicionales sufrían una baja adopción porque imponían la lógica del sistema al usuario, en lugar de adaptarse a la intención del usuario. La IA conversacional invierte esta dinámica.

Los empleados interactúan mediante lenguaje natural y el sistema gestiona entre bastidores la complejidad del enrutamiento, la clasificación y el cumplimiento. Los asistentes virtuales impulsados por IA ofrecen experiencias excepcionales al aumentar la productividad y la satisfacción, llevando al entorno laboral la facilidad de uso de los asistentes virtuales de consumo, a la vez que maximizan la adopción y reducen los volúmenes de llamadas. De cara al futuro, el autoservicio seguirá evolucionando a medida que la automatización por voz, las interfaces mobile-first y las notificaciones proactivas creen una experiencia de soporte omnicanal que atienda a los empleados allí donde trabajen: en un escritorio, en la planta de producción o en movimiento.

Las implicaciones estratégicas: qué significa esto para los responsables de TI

El auge de la IA agéntica en ITSM tiene implicaciones que van mucho más allá del service desk. Para los CIO y responsables de TI, hay varios temas estratégicos que requieren atención.

El paso de centro de costes a centro de valor

Cuando los incidentes rutinarios se resuelven solos y la IA gestiona la clasificación de primer nivel, el service desk deja de definirse por el volumen de tickets y el tiempo medio de gestión. En su lugar, los equipos de TI quedan liberados para centrarse en iniciativas estratégicas: transformación digital, innovación en la experiencia del empleado y automatización de procesos de negocio. La pregunta para los responsables de TI ya no es: “¿Cómo gestionamos más tickets con mayor rapidez?”. Sino: “¿Cómo reasignamos la capacidad que crea el servicio autónomo?”

El imperativo de la gobernanza y la confianza

La misma investigación de Gartner que prevé un crecimiento explosivo de la IA agéntica también lanza una advertencia: más del 40 % de los proyectos de IA agéntica podrían cancelarse para finales de 2027 si los costes, la claridad del valor o los controles de riesgo resultan insuficientes. Las implementaciones de éxito exigirán cumplimiento integrado, reglas de visibilidad y adhesión a políticas desde el primer día. La gobernanza de la IA no es un problema que pueda añadirse después: es un requisito de diseño fundamental. Las organizaciones que incorporen salvaguardas, flujos de aprobación y auditabilidad en sus arquitecturas agénticas obtendrán valor sostenible; aquellas que traten la gobernanza como una idea secundaria se enfrentarán a costosos retrocesos.

La convergencia de las operaciones de TI y seguridad

Los silos de datos entre los equipos de TI y seguridad llevan mucho tiempo debilitando la resiliencia organizativa. Las plataformas de IA agéntica que unifican la gestión de servicios, la gestión de endpoints y la gestión de exposiciones crean un sistema de registro que permite una respuesta coordinada e inteligente en dominios tradicionalmente separados. Esta convergencia no es solo una cuestión tecnológica; requiere alineación organizativa, métricas compartidas y un compromiso cultural con la eliminación de barreras funcionales.

La experiencia del empleado como ventaja competitiva

La capacidad de medir y cuantificar la experiencia digital del empleado —en dispositivos, gestión de servicios, seguridad y aplicaciones— mediante análisis de sentimiento impulsado por IA transforma la experiencia del empleado de una aspiración abstracta en una disciplina basada en datos. Las organizaciones que ofrezcan experiencias de TI fluidas y de nivel de consumo atraerán y retendrán talento con mayor eficacia que aquellas que traten el soporte de TI como una función administrativa. La puntuación de experiencia digital del empleado (DEX) está emergiendo como un KPI crítico, que ofrece a los analistas del service desk la visibilidad necesaria para proporcionar soporte personalizado y empático a escala.

Gestión de servicios empresariales más allá de TI

Quizá la implicación más infravalorada de la IA agéntica sea su potencial para extender la prestación inteligente de servicios más allá de TI, hacia RR. HH., instalaciones, finanzas y otros departamentos de negocio. Cuando la plataforma subyacente admite diseño de flujos de trabajo sin código e integraciones preconfiguradas con sistemas externos, los patrones probados en la gestión de servicios de TI se convierten en plantillas para la transformación a escala empresarial. Los departamentos de negocio que aún dependen de correos electrónicos ad hoc, hojas de cálculo obsoletas o documentos en papel pueden beneficiarse enormemente de las mismas capacidades agénticas que están redefiniendo TI.

El imperativo del servicio autónomo

La transformación de la gestión de servicios de TI mediante IA agéntica no es una posibilidad lejana: es una realidad activa y en aceleración. Las organizaciones que prosperen serán aquellas que reconozcan este cambio por lo que es: no solo una actualización tecnológica, sino una reinvención fundamental de cómo se diseñan, entregan y experimentan los servicios en toda la empresa.

El papel humano cambiará, no desaparecerá. La IA agéntica no eliminará a los profesionales de TI: los elevará. Los analistas pasarán de procesar tickets a supervisar IA, diseñar arquitecturas de gobernanza y crear experiencias. Los profesionales de TI más valiosos de la próxima década serán quienes puedan diseñar, entrenar y gobernar sistemas autónomos, en lugar de operarlos manualmente.

El camino a seguir exige una estrategia clara y realista. Empiece por la base de automatización: flujos de trabajo inteligentes, clasificación asistida por IA e interfaces de autoservicio que reduzcan la fricción y mejoren la calidad de los datos. Avance hacia capacidades autónomas: endpoints con autorrecuperación, entornos con autoprotección y agentes conversacionales que resuelvan incidencias de principio a fin. E invierta en la gobernanza, la cultura y el desarrollo del talento que sostendrán las operaciones autónomas a escala empresarial.

La pregunta para los responsables de TI ya no es si la IA agéntica transformará la gestión de servicios. La pregunta es con qué rapidez y con qué estrategia puede su organización ponerla en funcionamiento. La era del servicio autónomo ha comenzado, y la ventaja competitiva pertenece a quienes actúan con decisión, no a quienes esperan una certeza que nunca llegará.

El auge de los acuerdos de nivel de experiencia (XLA) en la práctica: análisis en profundidad de la transformación de ITSM

Fri, 21 Nov 2025 15:17:59 Z

Durante décadas, la columna vertebral de la gestión de servicios de TI (ITSM) ha sido el acuerdo de nivel de servicio (SLA). Aunque resultan eficaces para hacer seguimiento de los aspectos técnicos de la prestación de TI, los SLA tienen un punto ciego importante: dicen poco sobre cómo se sienten realmente los usuarios respecto a sus experiencias de TI.

Aquí es donde los acuerdos de nivel de experiencia (XLA) y la experiencia digital del empleado (DEX) completan la visión. Proporcionan un nuevo paradigma que está ganando terreno rápidamente y que promete transformar ITSM al centrarse en la experiencia humana que hay detrás de los números.

Pero ¿qué son exactamente los XLA y en qué se diferencian de los SLA tradicionales? Además, ¿qué papel desempeña la experiencia digital del empleado en el éxito de los XLA?

¿Qué son los XLA?

Los acuerdos de nivel de experiencia son un conjunto de métricas y compromisos diseñados para garantizar que la experiencia del usuario final sea positiva de forma constante y cumpla —o supere— las expectativas.

Aunque conviene utilizar los XLA y los SLA tradicionales conjuntamente, estos últimos se centran en el rendimiento técnico y el tiempo de actividad. Los XLA priorizan la experiencia global del usuario, incluidos factores como la facilidad de uso, la capacidad de respuesta y la satisfacción emocional.

Al centrarse en la perspectiva del usuario, los XLA ayudan a las organizaciones a alinear sus servicios con las necesidades de los usuarios, impulsando la satisfacción y la fidelidad.

Comprender cómo funcionan conjuntamente SLA, XLA y DEX

Los XLA, los SLA y DEX funcionan conjuntamente para ofrecerle una visión de 360 grados de sus métricas técnicas y de experiencia de usuario.

	Descripción	Ejemplos de métricas
Acuerdos de nivel de servicio (SLA)	Un acuerdo contractual entre proveedores de servicios y clientes que define la calidad, disponibilidad y capacidad de respuesta esperadas del servicio. Los SLA se centran en métricas técnicas.	Tiempos de actividad. Tiempos de respuesta. Tasas de resolución. Etc.
Acuerdos de nivel de experiencia (XLA)	Un acuerdo contractual entre proveedores y clientes que se centra en la experiencia del usuario final y mide la calidad del servicio desde la perspectiva del usuario. Los XLA incluyen no solo el rendimiento técnico, sino también factores como la usabilidad, la accesibilidad y la satisfacción general.	Puntuación de satisfacción del usuario final. Puntuación Net Promoter Score (NPS). Puntuación de experiencia digital (DEX).

A diferencia de los SLA y los XLA, la experiencia digital del empleado (DEX) no es otro tipo de acuerdo. DEX hace referencia a la calidad de las experiencias digitales que tienen los empleados al desempeñar sus funciones. Engloba la tecnología, las herramientas y los entornos digitales con los que interactúan a diario.

A partir de sus experiencias con estas herramientas y entornos, se crea una puntuación DEX, que se mide como parte del XLA. Una DEX positiva es fundamental para la productividad, el compromiso y la satisfacción laboral general de los empleados.

Cómo DEX facilita el éxito de los XLA

La analítica de la experiencia digital es una métrica importante para el éxito de los XLA. Al garantizar que los empleados tengan una experiencia digital positiva, las organizaciones:

Mejoran la productividad — Cuando los empleados pueden trabajar de forma eficiente y eficaz, es más probable que ofrezcan un servicio excelente a los clientes.
Mejoran la experiencia del cliente — Una DEX positiva suele traducirse en una mejor experiencia del cliente, ya que los empleados están mejor preparados para satisfacer sus necesidades.
Impulsan los resultados empresariales — Al centrarse en DEX, las organizaciones pueden impulsar resultados empresariales, como el aumento de los ingresos, la reducción de costes y la mejora de la competitividad.

Buenas prácticas para implementar XLA

La implementación de XLA requiere un enfoque cuidadoso y estratégico para garantizar que no solo se mida eficazmente la satisfacción del usuario, sino que también se impulsen mejoras significativas en la prestación del servicio.

Siguiendo las buenas prácticas que se indican a continuación, las organizaciones pueden integrar con éxito los XLA en sus operaciones y fomentar una cultura centrada en experiencias de usuario positivas.

Defina métricas claras de experiencia de usuario: Identifique las métricas clave que utilizará para medir la experiencia de usuario. Deben ser específicas, medibles y estar alineadas con los objetivos empresariales.
Aproveche la tecnología: Utilice analítica avanzada, IA y aprendizaje automático para recopilar y analizar datos de los usuarios. Estas herramientas pueden ayudar a identificar tendencias y áreas de mejora. Las herramientas DEX le permiten recopilar y medir su experiencia de TI en dispositivos, usuarios y en toda la organización.
Implique a los usuarios: Recopile periódicamente comentarios de los usuarios mediante encuestas, formularios de opinión y pruebas. Esto proporciona información valiosa sobre sus necesidades y preferencias. Asegúrese de que las encuestas utilicen IA para identificar y destacar el sentimiento.
Forme y capacite a los equipos de TI: Forme a sus equipos de TI en principios de experiencia de usuario y proporcióneles autonomía para tomar decisiones que mejoren dicha experiencia.
Mejora continua: Trate los XLA como un documento vivo. Revíselo periódicamente y actualícelo en función de los comentarios de los usuarios y de la evolución de las necesidades empresariales.

Retos y lecciones aprendidas

Implementar XLA no consiste solo en incorporar nuevas herramientas: supone un cambio de mentalidad y de cultura. Entre los obstáculos habituales se incluyen:

Definir la experiencia — ¿Qué se considera una “buena” experiencia? Puede ser subjetivo y variar según el puesto.
Aceptación cultural — Los XLA necesitan el patrocinio de la dirección y la aceptación de los equipos de TI de primera línea.
Mejora continua — Los XLA no son estáticos. Requieren revisión y recalibración periódicas a medida que evolucionan las necesidades de los usuarios.
Más que encuestas — Las encuestas son solo un método de medición. Asegúrese de que las herramientas DEX estén habilitadas para capturar métricas tecnológicas reales.

Las organizaciones que lideran el avance de los XLA invierten en ciclos periódicos de feedback, codiseñan objetivos con las unidades de negocio y vinculan directamente los resultados de experiencia con las evaluaciones del rendimiento de ITSM.

El futuro: por qué importan los XLA

En la práctica, los XLA y DEX son mucho más que palabras de moda: representan la siguiente evolución de la gestión de servicios. A medida que la tecnología está cada vez más ligada al éxito empresarial, la experiencia se convierte en el producto. Los equipos de TI potenciados por XLA van más allá de “mantener las luces encendidas” para impulsar el compromiso de los empleados, la fidelidad de los clientes y la diferenciación estratégica.

Para cualquier organización centrada en la transformación de ITSM, adoptar XLA significa escuchar mejor, actuar con mayor rapidez y ampliar la perspectiva sobre el verdadero propósito de la tecnología: permitir que las personas den lo mejor de sí en su trabajo.

Lea el Informe de experiencia digital para comprender cómo afecta DEX a la productividad, la satisfacción y la retención.

Gestión del conocimiento con IA: cómo usar la IA generativa para bases de conocimiento

Mon, 10 Jun 2024 20:33:57 Z

El interés por la IA generativa se ha disparado desde el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot y otras. Junto con las expectativas llegan preocupaciones sobre la privacidad, la información de identificación personal (PII), la seguridad y la precisión.

Las organizaciones están avanzando con cautela con las herramientas de IA generativa, aunque las consideran un factor transformador. Muchas buscan el “punto óptimo”: aprovechar sus ventajas desde ahora e identificar usos futuros más estratégicos, todo ello sin comprometer la seguridad.

Un área en la que las mejoras pueden ser inmediatas: la gestión del conocimiento, que tradicionalmente ha supuesto un reto para muchas organizaciones. Sin embargo, la gestión del conocimiento basada en IA puede aportar beneficios extraordinarios, especialmente para los equipos de TI atrapados en el mantenimiento manual de bases de conocimiento.

Cómo se cruzan la IA generativa y la gestión del conocimiento

IA generativa se refiere a un tipo de inteligencia artificial que puede crear contenido nuevo, como imágenes, vídeo, texto o música, a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y aprender de ellos, y después usa ese aprendizaje para generar nuevo contenido.

Gestión del conocimiento es el proceso de capturar, organizar y compartir conocimiento dentro de una organización. Implica recopilar información de diversas fuentes, almacenarla en una base de datos centralizada y hacer que sea fácilmente accesible para los empleados cuando la necesiten.

Muchas organizaciones llevan a cabo la gestión del conocimiento de forma manual, lo que da lugar a contenido desactualizado o mal redactado. Al automatizar los procesos de gestión del conocimiento, la IA generativa puede mejorar su eficiencia y eficacia.

Ventajas de la IA generativa en la gestión del conocimiento

Estas son algunas de las formas concretas en que la IA generativa puede lograr estos objetivos:

Automatizar la creación de artículos de conocimiento

La IA generativa puede redactar automáticamente artículos de conocimiento a partir de fuentes de datos existentes, como documentación de productos, tickets de soporte al cliente y materiales de formación para empleados. Esto libera a los profesionales de TI para tareas más estratégicas, como desarrollar nuevas iniciativas de gestión del conocimiento y mejorar los artículos existentes.

Dado que el 56 % de los profesionales de TI afirma que el volumen de tickets del servicio de asistencia ha aumentado, y el 78 % atribuye ese incremento al trabajo híbrido o remoto, mejorar una base de conocimiento puede permitir una resolución de problemas más rápida y eficaz, y liberar a los equipos para que aborden tareas más estratégicas.

Crear contenido más personalizado y atractivo

La IA generativa puede personalizar el contenido para cada usuario con el fin de mejorar su experiencia. Los artículos de conocimiento, en especial los de RR. HH., pueden personalizarse por región o idioma. La capacidad de generar contenido específico para un perfil de empleado mejorará su uso y su experiencia.

Mejorar la calidad del conocimiento

La IA generativa puede identificar y corregir errores, añadir contexto e información adicional a los artículos de conocimiento y archivar información obsoleta. Así, los empleados solo accederán a información precisa y actualizada.

Generar nuevas ideas e información útil

La IA generativa puede combinar el conocimiento existente de nuevas formas. Por ejemplo, RR. HH., Instalaciones y TI podrían tener artículos sobre la incorporación y la salida de empleados. La IA generativa puede usarlos para crear un artículo de conocimiento combinado que cubra los tres departamentos, de modo que el empleado no tenga que buscar en varios artículos.

Resolver problemas con mayor rapidez

La IA generativa puede resolver problemas con rapidez identificando patrones de datos que ayuden a mejorar la toma de decisiones y el rendimiento. Por ejemplo, podría analizar incidentes de TI durante un periodo determinado e identificar una resolución común para problemas similares. Después puede generar un artículo de conocimiento para los agentes del service desk sobre cómo agilizar las resoluciones, o para los empleados sobre cómo hacerlo mediante autoservicio.

Mejorar la precisión de las búsquedas

La IA generativa puede mejorar la precisión de las búsquedas personalizando la entrega de conocimiento en función de las necesidades y preferencias de cada empleado. Dado que un trabajador medio dedica 3,6 horas al día a buscar información, cualquier ahorro de tiempo en este ámbito es una mejora que potencia su experiencia digital.

Potenciar la automatización

La IA generativa puede ayudar a automatizar tareas rutinarias, incluso aquellas que no están directamente relacionadas con la creación de artículos de gestión del conocimiento. El aumento vertiginoso de las cargas de trabajo explica por qué el 92 % de los profesionales de TI considera la automatización “necesaria” o “muy necesaria”, por lo que identificar nuevas formas de optimizar los procesos puede liberarlos de tareas rutinarias para abordar otros trabajos, al tiempo que se reducen costes.

Inconvenientes de la IA generativa en la gestión del conocimiento

La IA generativa aplicada a la gestión del conocimiento tiene el potencial de revolucionar muchos sectores y áreas, pero no está exenta de cuestiones importantes que deben abordarse durante la implementación.

Seguridad y privacidad

Los sistemas de gestión del conocimiento con IA pueden contener información sensible o confidencial, por lo que es fundamental garantizar que estén protegidos frente a ciberamenazas. Además, puede haber preocupaciones de privacidad si la IA genera contenido utilizando información personal o identificativa.

Calidad y precisión

Aunque los modelos de IA generativa pueden producir resultados impresionantes, la calidad y la precisión pueden variar considerablemente en función de la calidad de los datos de entrada y de la complejidad de la tarea.

Riesgo de desinformación

La IA generativa puede llegar a producir información incorrecta o engañosa, con consecuencias graves para TI; por ejemplo, al introducir malware o recomendar erróneamente desactivar funcionalidades utilizadas para proteger el entorno de TI frente a actores maliciosos. Supongamos que un usuario intenta instalar un controlador de impresora y pide ayuda a la IA. Entre sus instrucciones, la IA podría indicarle que desactive el software antivirus o un cortafuegos, abriendo una ventana para la instalación de malware.

Dependencia del contenido generado por IA

Las empresas que dependen demasiado de este contenido podrían no priorizar el contenido generado por personas ni las habilidades de pensamiento crítico, lo que podría provocar una pérdida de experiencia. La supervisión humana sigue siendo esencial para validar y aprobar los resultados generados por IA.

Sesgo de los datos

Los modelos de IA generativa pueden reflejar inadvertidamente sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, lo que da lugar a resultados sesgados o inexactos. Esto puede ser un problema en la gestión del conocimiento, donde la precisión es fundamental. Si un modelo de gestión del conocimiento con IA se entrena con datos procedentes principalmente de Estados Unidos, por ejemplo, puede generar resultados menos relevantes para personas de otros países.

Consideraciones éticas

Entre ellas se incluyen posibles sesgos en los datos de entrenamiento de la gestión del conocimiento con IA, que perpetúen desigualdades existentes.

Obtenga el informe interactivo: AITSM: cómo la IA está redefiniendo la automatización del service desk de TI

Cómo hacer que la gestión del conocimiento con IA funcione

A pesar de las preocupaciones, la gestión del conocimiento con IA generativa puede ser una herramienta muy potente. Al considerar cuidadosamente los posibles inconvenientes y tomar medidas para mitigarlos, las organizaciones pueden aprovechar la IA generativa en la gestión del conocimiento.

Estas son cinco cuestiones que deben tenerse en cuenta al implementar la gestión del conocimiento con IA:

Identificar los tipos de datos utilizados para entrenar el modelo de IA generativa: La identificación de los tipos de datos ayudará a garantizar que los datos utilizados sean precisos y fiables. ¿Va a utilizar artículos de conocimiento existentes, datos de incidentes, datos de problemas o una combinación de tipos?

Garantizar que los datos identificados sean precisos, completos y estén actualizados: La IA generativa es tan buena como los datos con los que se entrena; el principio de “basura entra, basura sale” sigue siendo válido.

Supervisar los resultados de su modelo de gestión del conocimiento con IA generativa: Compruebe si presentan sesgos, desinformación, falta de completitud o imprecisiones para garantizar que la información generada sea fiable.

Desarrollar políticas y procedimientos para gestionar los riesgos: Esto es fundamental para abordar cuestiones como la seguridad de los datos, la privacidad y las consideraciones éticas al usar IA generativa para la gestión del conocimiento.

Establecer un proceso de aprobación: La revisión y la autorización deben realizarse antes de que cualquier resultado generado se comparta públicamente.

Consejos de implementación para la gestión del conocimiento con IA generativa

No cabe duda de que la gestión del conocimiento con IA generativa puede ser una herramienta valiosa, ni de que aún queda mucho por aprender tanto sobre sus ventajas como sobre sus posibles riesgos.

Una organización debe evaluar los posibles impactos y elegir una solución de gestión del conocimiento con IA que satisfaga sus necesidades específicas de privacidad, precisión y seguridad.

Dicho esto, hay algunas prácticas recomendadas adicionales para favorecer una adopción satisfactoria:

Empezar poco a poco y escalar: Lo mejor es empezar con un pequeño proyecto piloto de gestión del conocimiento con IA generativa y, después, escalarlo a medida que adquiera experiencia.

Conseguir el respaldo de las partes interesadas: Es importante conseguir el respaldo de las partes interesadas antes de implementar la IA generativa para garantizar que se use de forma eficaz y que sus resultados sean de confianza.

Mejorar continuamente el modelo: Es fundamental mejorar continuamente su modelo de gestión del conocimiento con IA volviéndolo a entrenar con nuevos datos y abordando cualquier posible problema que pueda surgir.

Cómo simplificar las integraciones de ITSM con iPaaS

Thu, 29 Feb 2024 18:03:46 Z

La integración es un aspecto fundamental de la gestión moderna de servicios de TI. Al conectar su plataforma de ITSM con aplicaciones externas, las empresas pueden simplificar sus operaciones de TI, mejorar la eficiencia y la flexibilidad, y ofrecer un mejor servicio al cliente. La integración en tiempo real permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios y garantizar que los servicios de TI estén alineados con los requisitos del negocio.

Sin embargo, la integración de ITSM puede ser compleja y difícil. Los métodos de integración tradicionales suelen implicar trabajo de desarrollo e integración a medida, lo que puede resultar costoso y llevar mucho tiempo. iPaaS ofrece una solución a estos retos y hace que la integración de ITSM sea más manejable.

¿Qué es iPaaS?

iPaaS significa plataforma de integración como servicio. Es un servicio basado en la nube que proporciona un conjunto de herramientas y servicios que facilitan la conexión de aplicaciones y la automatización de flujos de trabajo. iPaaS se puede utilizar para integrar herramientas y aplicaciones de ITSM con otros sistemas empresariales, como sistemas CRM, ERP y de RR. HH. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia, reducir costes y mejorar el servicio al cliente.

iPaaS funciona proporcionando una plataforma central que permite a las empresas conectar aplicaciones y automatizar flujos de trabajo. Esta plataforma ofrece varias funciones y servicios que facilitan la integración de aplicaciones, entre ellos:

Conectores prediseñados: las plataformas iPaaS ofrecen una biblioteca de conectores prediseñados que simplifican el proceso de conexión con aplicaciones de uso habitual. Estos conectores están diseñados para aplicaciones como Salesforce, Oracle, SAP y Workday.
Transformación de datos: las plataformas iPaaS son esenciales para convertir datos entre distintas aplicaciones y mantener la coherencia y la precisión durante la integración en múltiples sistemas.
Automatización de flujos de trabajo: las plataformas iPaaS pueden automatizar flujos de trabajo entre aplicaciones, mejorando la eficiencia y reduciendo la necesidad de intervención manual.

Cómo iPaaS facilita la integración de ITSM

iPaaS simplifica la integración de ITSM al proporcionar una plataforma centralizada con conectores y plantillas integrados, lo que elimina la necesidad de conexiones punto a punto complicadas. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al conectar varios sistemas, sin requerir conocimientos avanzados de programación ni experiencia técnica.

Con iPaaS, los datos pueden sincronizarse en tiempo real entre las herramientas de ITSM y otros sistemas empresariales. Esto garantiza que todos los sistemas dispongan de la información más actualizada. La integración en tiempo real mejora la precisión y la eficiencia de los procesos de ITSM, lo que permite a las empresas atender de forma rápida y eficaz las solicitudes y los problemas de los clientes.

Además, iPaaS ofrece escalabilidad y flexibilidad para las integraciones de ITSM. A medida que las empresas crecen y cambian sus necesidades de TI, pueden añadir o eliminar fácilmente herramientas y aplicaciones de ITSM sin interrumpir las integraciones existentes. Esto permite a las empresas adaptar sus integraciones de ITSM según sea necesario y mantener procesos eficientes.

Casos de uso habituales de iPaaS en ITSM

Entre los casos de uso habituales centrados en la integración que son buenas aplicaciones de iPaaS en ITSM se incluyen:

eBonding/reenvío de tickets: facilita la integración bidireccional con otros sistemas de ITSM o de tickets, tanto internos como externos. Es habitual entre proveedores de servicios que necesitan integrar directamente su plataforma de gestión de servicios con la plataforma de un cliente. Normalmente implica la integración bidireccional de incidencias, aunque también puede incluir cambios y activos/CI, en función del acuerdo entre el cliente y el proveedor de servicios. Por lo general, este tipo de integración se realizaría entre Ivanti Neurons for ITSM y ServiceNow o BMC Helix.
Compras: para agilizar las solicitudes de servicio, la prestación de servicios y los flujos de trabajo del ciclo de vida de los activos, puede ser necesario integrarse con un sistema de compras como SAP o una solución similar. Además, la integración con proveedores externos como Dell o CDW puede facilitar las solicitudes de compra a los proveedores.
Incorporación: al incorporar a un nuevo empleado a su organización, es importante implicar no solo a RR. HH., sino también a TI, nóminas, instalaciones y cualquier otro departamento necesario. La automatización permite agilizar el proceso de incorporación en todas estas áreas, con independencia de las aplicaciones concretas que se utilicen (como Workday, SAP, Ivanti Neurons for ITSM o ADP). Esto permite una integración fluida y la gestión de todas las tareas necesarias.
DevOps: agilizar los procesos de desarrollo es fundamental para el éxito del proceso de DevOps/DevSecOps. La automatización es esencial para lograr un proceso ágil y eficiente en todo el desarrollo de aplicaciones (con herramientas como Jira y Azure DevOps), la implementación (con GitHub y Jenkins), las operaciones (mediante ITSM) y la seguridad (con herramientas como ASOC y BlackDuck).
Comunicación/colaboración: muchas organizaciones utilizan diversas herramientas de colaboración, como Microsoft Teams o Slack para la mensajería instantánea, y agentes virtuales como Espressive y Moveworks. Cuando estas herramientas pueden comunicarse entre sí, los empleados pueden utilizar su herramienta preferida y mejorar su experiencia general. También se garantiza que no se pierda ninguna comunicación. Permitir que estas herramientas se integren y se comuniquen automáticamente con la gestión de servicios es una capacidad fundamental.
Gestión de operaciones: muchas organizaciones utilizan varias soluciones para supervisar su entorno operativo. Estas soluciones suelen cubrir la supervisión de redes, servidores, aplicaciones y seguridad. Es fundamental garantizar que estas herramientas se comuniquen con la gestión de servicios para proporcionar información precisa y oportuna a los equipos adecuados. La integración con estas soluciones debe permitir que las actualizaciones se compartan en ambas direcciones, garantizando la coherencia en todos los entornos.
Tramitación de solicitudes: amplíe el alcance de la tramitación de solicitudes más allá de ITSM para incluir soluciones externas de terceros en procesos como aprobaciones y compras, así como sistemas de proveedores externos como CDW, Lenovo o Dell. Cree un flujo de trabajo fluido que abarque distintos sistemas externos para mejorar la eficiencia de su proceso de tramitación de solicitudes.

Ivanti Neurons iPaaS facilita la integración

Ivanti Neurons iPaaS, con tecnología de Workato, es una plataforma de integración rentable, eficiente, ágil, escalable y segura para Ivanti Neurons for ITSM (SaaS), que permite la integración entre aplicaciones de ITSM, ITAM y de línea de negocio. Está perfectamente integrada en la experiencia de administración de ITSM para facilitar al máximo el desarrollo, la supervisión y la resolución de problemas en el contexto de casos de uso de ITSM, ITAM o gestión de servicios empresariales. Al aprovechar Ivanti Neurons iPaaS, las empresas pueden optimizar sus operaciones de TI, mejorar la prestación de servicios y obtener una ventaja competitiva en el dinámico entorno tecnológico actual.

La plataforma Ivanti Neurons for ITSM seguirá siendo compatible con API abiertas estándar del sector, como REST API, SOAP y webhooks. Ivanti Neurons iPaaS amplía y mejora sus capacidades de API e integración.

Descubra cómo Ivanti Neurons iPaaS puede transformar su enfoque de integración de ITSM.

Cómo acelerar el despliegue con una integración entre ITSM y GitHub

Fri, 03 Nov 2023 17:04:45 Z

GitHub es uno de los sistemas de control de versiones más populares en la actualidad, ya que permite a los desarrolladores colaborar en proyectos y desplegar su código rápidamente. Sin embargo, desplegar código a través de GitHub también puede llevar mucho tiempo y entrañar riesgos si no se hace correctamente.

En este blog, veremos cómo los equipos de TI pueden colaborar con sus compañeros de desarrollo para acelerar y proteger sus despliegues en GitHub mediante la integración con el software de gestión de servicios que ya utilizan.

Aspectos básicos del despliegue en GitHub

Si trabaja en TI, probablemente haya oído hablar de GitHub; pero, si no tiene experiencia en desarrollo, quizá no conozca tan bien para qué sirve.

GitHub es un popular sistema de control de versiones basado en web para el desarrollo de software. Ofrece a los desarrolladores una plataforma para colaborar en proyectos, almacenar código y desplegar cambios con mayor facilidad. Los desarrolladores pueden hacer un seguimiento de los cambios realizados en su base de código, así como debatirlos y revisarlos antes de integrarlos en ella.

Los sistemas de control de versiones como GitHub son, básicamente, una forma de almacenar todas las versiones de un proyecto en un único lugar. Cada vez que se realiza un nuevo cambio en el proyecto (por ejemplo, se añade o se elimina código), se crea una nueva versión y se almacena junto con las versiones anteriores para que, si surge algún problema debido a un cambio reciente, pueda revertirse rápidamente sin tener que volver a introducir manualmente todo el trabajo anterior. Esto facilita la depuración y ayuda a agilizar los ciclos de desarrollo en general.

GitHub facilita que los desarrolladores desplieguen su código de forma rápida y fiable en distintos entornos, como servidores de producción o entornos de preproducción, sin tener que realizar el despliegue manualmente cada vez que se necesitan actualizaciones o correcciones de errores en la aplicación o el sitio web en el que están trabajando.

Esto ayuda a ahorrar tiempo y esfuerzo, al tiempo que garantiza que el despliegue se desarrolle sin problemas y sin errores inesperados durante el proceso derivados de fallos manuales, como copiar archivos de forma incorrecta u omitir determinados archivos durante los procesos de despliegue.

¿Por qué automatizar los procesos DevOps con ITSM?

El despliegue en GitHub es una parte fundamental del proceso de desarrollo de software, y automatizarlo y protegerlo puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

La automatización optimiza todo el proceso de despliegue. Al encargarse de tareas rutinarias, como publicar actualizaciones o comprobar errores, la automatización permite realizar trabajos más complejos en menos tiempo. Además, elimina el riesgo de error humano, que puede derivar en errores costosos más adelante.

La automatización también facilita el seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, de modo que pueda identificar incidencias con rapidez y anticiparse a posibles problemas.

Las prácticas recomendadas en herramientas de gestión de cambios como Ivanti Neurons for ITSM pueden garantizar que todos los cambios se supervisen y registren para mejorar el cumplimiento normativo y la supervisión. Con estas herramientas, las empresas pueden tener una mayor confianza en que sus sistemas están protegidos frente a agentes maliciosos o cambios no deseados durante todo su ciclo de desarrollo.

Integración de GitHub e Ivanti Neurons for ITSM

Ivanti Neurons for ITSM ayuda a automatizar el proceso de despliegue mediante la gestión de cambios, lo que permite a TI hacer un seguimiento del historial, las aprobaciones y los rechazos del despliegue.

En un entorno tradicional de desarrollo de aplicaciones, el equipo de desarrollo de aplicaciones gestionaría manualmente el proceso de lanzamiento a través de ITSM creando una solicitud de cambio dentro de ITSM. Como se trata de un proceso manual, no garantiza que se cree una solicitud de cambio cada vez que se plantea una solicitud de despliegue ni que el cambio se apruebe antes de iniciar el despliegue, lo que puede dar lugar a despliegues no autorizados o incorrectos.

Al ampliar el proceso automatizado de aprobación de cambios de ITSM a DevOps, los equipos de desarrollo de aplicaciones pueden trabajar con agilidad, sin cuellos de botella ni frustraciones innecesarias.

La integración entre GitHub e Ivanti Neurons for ITSM utiliza las reglas personalizadas de protección de despliegues de GitHub y los webhooks de Ivanti Neurons for ITSM para automatizar procesos.

Las reglas personalizadas de protección de despliegues funcionan con GitHub Apps y se ejecutan en función de webhooks y callbacks. Las aplicaciones personalizadas se suscriben al evento de regla de protección de despliegues, que se emite cuando se activa un despliegue para un entorno concreto y en función del cual se configuran para emitir determinados eventos. Estos eventos pueden reenviarse a un webhook, que se integrará con Ivanti Neurons for ITSM.

Una vez creada una regla personalizada de protección de despliegues e instalada en su repositorio, la regla personalizada de protección de despliegues estará disponible automáticamente para todos los entornos del repositorio.

Una vez creado un cambio dentro de Ivanti Neurons for ITSM, pasará por el proceso de aprobación de cambios. Si el cambio se aprueba, la integración notifica automáticamente la aprobación a GitHub y cambia el estado del paquete de GitHub para permitir que el despliegue continúe de forma automática.

El flujo de datos entre GitHub e Ivanti Neurons for ITSM en un proceso automatizado de gestión de cambios.

Libere el potencial de una integración entre ITSM y GitHub

Las herramientas de gestión de servicios como Ivanti Neurons for ITSM pueden ser muy valiosas para los despliegues en GitHub. La automatización y la protección son esenciales para la estabilidad, la fiabilidad y la eficiencia, y estas herramientas proporcionan las funciones necesarias para garantizar que su despliegue sea seguro y satisfactorio.

Con Ivanti Neurons for ITSM, las empresas pueden crear un registro de auditoría completo que documente cada cambio realizado en la base de código. Esta función ayuda a depurar posibles errores en el código, así como a detectar posibles vulnerabilidades de seguridad.

Ivanti Neurons for ITSM está diseñado para automatizar cambios en múltiples sistemas desde una plataforma unificada. Permite a los usuarios identificar rápidamente los cambios necesarios en su sistema y hacer un seguimiento de su progreso de principio a fin. Esto reduce la complejidad y, al mismo tiempo, garantiza que todos los despliegues cumplan las políticas y los estándares de la empresa antes de pasar a producción.

Ivanti Neurons for ITSM también puede automatizar su proceso DevSecOps de extremo a extremo, desde la identificación y priorización de una vulnerabilidad hasta su gestión entre los equipos de desarrollo, operaciones o seguridad, integrándose automáticamente con herramientas de desarrollo como Jira o Azure DevOps y automatizando el proceso de gestión de cambios y las aprobaciones antes del despliegue.

Usar Ivanti Neurons for ITSM ofrece a las empresas una mayor confianza en su proceso de despliegue en GitHub, tanto si despliegan código nuevo directamente como si utilizan canalizaciones CI/CD especializadas, al proporcionar automatización, protección y visibilidad de los procesos, además de capacidades de generación de informes. Asimismo, estas soluciones ofrecen funciones de auditoría que ayudan a mantener el cumplimiento de normativas del sector como el RGPD o HIPAA.

Aproveche todo el potencial de sus herramientas de gestión de servicios, como Ivanti Neurons for ITSM, y lleve su

Aproveche todo el potencial de sus herramientas de gestión de servicios, como Ivanti Neurons for ITSM, y lleve su proceso de despliegue en GitHub al siguiente nivel.

Cómo utilizar la IA generativa para la gestión del conocimiento

Tue, 27 Jun 2023 14:30:00 Z

En el blog “Cómo puede beneficiar la IA generativa a la gestión del conocimiento”, analizamos las ventajas de la IA para la gestión del conocimiento a la hora de mejorar la calidad, automatizar la creación de contenido y facilitar contenidos más atractivos. La incorporación de la IA generativa al marco de gestión del conocimiento plantea inquietudes en torno a la precisión, los sesgos de los datos, la privacidad y la seguridad.

Ahora es el momento de analizar cómo podemos hacer que funcionen bien conjuntamente...

Cómo utilizar la IA generativa con la gestión del conocimiento

A pesar de las inquietudes que suscita el uso de la IA generativa en las operaciones diarias, esta tecnología puede convertirse en una herramienta potente para optimizar la gestión del conocimiento. Si consideran detenidamente los posibles inconvenientes y toman medidas para mitigarlos, las organizaciones pueden utilizar la IA generativa para mejorar sus prácticas de gestión del conocimiento.

Estos son los cinco aspectos que conviene tener en cuenta al utilizar IA generativa para la gestión del conocimiento:

Asegúrate de identificar el tipo de datosque se utilizarán para entrenar el modelo de IA generativa. Identificar el tipo de datos ayudará a garantizar que los datos utilizados sean precisos y fiables. ¿Vas a utilizar artículos de conocimiento existentes, datos de incidentes, datos de problemas o combinaciones de todos ellos?
Una vez identificado el tipo de datos, la IA generativa solo será tan buena como los datos con los que se entrene. El viejo dicho «si entra basura, sale basura» sigue siendo válido. Asegúrate de que los datos identificados anteriormente sean precisos, completos y estén actualizados.
Supervisar el resultado del modelo de IA generativa para detectar indicios de sesgo, desinformación, falta de exhaustividad e imprecisión. Esto puede ayudar a garantizar que la información generada por el modelo sea fiable.
Desarrollar políticas y procedimientos para gestionar los riesgos asociados al uso de la IA generativa para la gestión del conocimiento. Se trata de un paso importante para garantizar el éxito de tu proyecto. Estas políticas y procedimientos deben abordar cuestiones como la seguridad de los datos, la privacidad y las consideraciones éticas. Deben diseñarse para garantizar que el uso de la IA generativa para la gestión del conocimiento se lleve a cabo de forma responsable y ética.
Establecer un proceso de aprobación antes de compartir públicamente cualquier información de conocimiento, para garantizar que los resultados generados se revisen y autoricen.

Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden utilizar la IA generativa para mejorar sus prácticas de gestión del conocimiento y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos.

Informe interactivo:AITSM: cómo la IA está redefiniendo la automatización del service desk de TI

Combinar la IA generativa y la gestión del conocimiento con cautela

La eficacia y el impacto de la IA generativa en la gestión del conocimiento dependerán de cómo se utilice e implemente. Es importante evaluar detenidamente las ventajas y los riesgos antes de decidir si incorporarla.

Estos son algunos posibles pros y contras:

Ventajas

1. Generación automática de contenido relevante

La IA generativa puede utilizarse para crear automáticamente artículos de conocimiento a partir de fuentes de datos existentes, como documentación de productos, tickets de soporte al cliente y materiales de formación para empleados.

Con un 32 % de los profesionales de TI que indican un aumento de los tickets del servicio de asistencia desde el paso al trabajo remoto, existe una importante oportunidad para mejorar la base de conocimiento, lo que puede permitir una resolución de incidencias más rápida y eficaz y liberar a los profesionales de TI para que se centren en tareas más estratégicas, como desarrollar nuevas iniciativas de gestión del conocimiento y mejorar la calidad de los artículos de conocimiento existentes.

2. Mayor precisión en las búsquedas

La IA generativa puede ayudar a mejorar la precisión de las búsquedas personalizando la entrega de conocimiento a los empleados en función de sus necesidades y preferencias individuales. Dado que un empleado medio dedica 3,6 horas al día a buscar información, cualquier ahorro de tiempo en la forma en que se le entrega el conocimiento supone una ventaja.

Facilitar un acceso más sencillo y rápido a la información mejorará, en última instancia, la experiencia digital de tus empleados.

3. Automatización mejorada

La IA generativa puede ayudar a automatizar tareas rutinarias, aunque no estén directamente relacionadas con la creación de artículos de gestión del conocimiento.

Con un 85 % de los profesionales de TI que valoran las inversiones en automatización e IA como iniciativas rentables, identificar nuevas formas de optimizar sus procesos puede liberar tiempo para que los profesionales de TI se centren en cuestiones más complejas.

Inconvenientes

1. Riesgo de desinformación

La IA generativa puede llegar a producir información incorrecta o engañosa, lo que puede tener consecuencias graves en el ámbito de TI. Por ejemplo, la introducción de malware o la recomendación errónea de desactivar funcionalidades que se utilizan para proteger el entorno de TI frente a actores maliciosos.

2. Dependencia del contenido generado por IA

Si las empresas dependen demasiado del contenido generado por IA, es posible que no prioricen el contenido generado por personas ni las habilidades de pensamiento crítico, lo que podría provocar una pérdida de conocimiento experto. A pesar de todo el debate en torno a la IA generativa, la supervisión humana sigue siendo necesaria para validar la precisión y aprobar la información generada.

3. Preocupaciones éticas

Existen preocupaciones éticas en torno al uso de la IA generativa, como el posible sesgo en los datos utilizados para entrenar el modelo, que puede perpetuar desigualdades existentes.

No cabe duda de que la IA generativa puede ser una herramienta valiosa para la gestión del conocimiento de TI y, aunque se trata de una nueva tecnología prometedora, aún queda mucho por aprender sobre las ventajas y los riesgos que puede aportar.

Cada organización debe revisar el posible impacto de forma individual y elegir una solución de IA adecuada que responda a sus propias necesidades de privacidad, precisión y seguridad.

Consejos para implementar la IA generativa para la gestión del conocimiento

Empezar poco a poco y escalar

Es mejor comenzar con un pequeño proyecto piloto y, después, ampliar el uso de la IA generativa a medida que se gana experiencia.

Conseguir la aceptación de las partes interesadas

Es importante conseguir la aceptación de las partes interesadas antes de desplegar la IA generativa en producción. Esto ayudará a garantizar que el modelo se utilice de forma eficaz y que sus resultados sean fiables.

Supervisar el rendimiento del modelo

Es importante supervisar el rendimiento del modelo después de desplegarlo en producción. Esto ayudará a identificar posibles problemas del modelo y a mejorar su precisión.

Mejorar continuamente el modelo

Los modelos de IA generativa se mejoran constantemente. Es importante mejorar el modelo de forma continua, volviendo a entrenarlo con nuevos datos y abordando cualquier posible problema que pueda surgir.

Obtén más información sobre este tema: mira nuestro webinar sobre IA generativa para InfoSec y hackers: lo que los equipos de seguridad deben saber.

Cómo la IA generativa puede beneficiar a su gestión del conocimiento

Tue, 20 Jun 2023 15:24:02 Z

Desde el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, Google Bard, Amazon Large Language Models y Microsoft Bing, ha crecido el interés por las capacidades de la IA generativa. Junto con las expectativas llegan las preocupaciones sobre la privacidad, la información de identificación personal (PII), la seguridad y, aún más importante, la precisión. Y con razón.

Las organizaciones están avanzando con cautela en la adopción de herramientas de IA generativa, aunque las consideran un elemento transformador. Muchas empresas intentan encontrar el equilibrio adecuado que les permita aprovechar las ventajas actuales e identificar usos más estratégicos de la IA generativa para el futuro, todo ello sin comprometer la seguridad.

Un área en la que una organización puede obtener beneficios inmediatos es la gestión del conocimiento. Esta iniciativa ha supuesto un reto para muchas organizaciones, pero puede impulsar la productividad de los empleados y aportar ventajas significativas a los equipos de soporte, que normalmente mantienen el conocimiento de forma manual.

Cómo se relacionan la IA generativa y la gestión del conocimiento

La IA generativa hace referencia a un tipo de inteligencia artificial que puede crear contenido nuevo, como imágenes, texto o incluso música, a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y aprender de ellos. A partir de ahí, genera nuevo contenido basado en ese análisis.

La gestión del conocimiento, por su parte, es el proceso de capturar, organizar y compartir el conocimiento dentro de una organización. Implica recopilar información de diversas fuentes, almacenarla en una base de datos centralizada y hacer que sea fácilmente accesible para los empleados cuando la necesiten.

Muchas organizaciones mantienen su gestión del conocimiento de forma manual, lo que puede dar lugar a contenido obsoleto o mal redactado. Al automatizar muchas de las tareas implicadas en la gestión del conocimiento, la IA generativa puede ayudar a mejorar la eficiencia y la eficacia de sus procesos de gestión del conocimiento.

Estas son algunas de las formas concretas en que la IA generativa puede optimizar la gestión del conocimiento:

1. Automatizar la creación de artículos de conocimiento

La IA generativa puede crear automáticamente artículos de conocimiento a partir de fuentes de datos existentes, como documentación de productos, tickets de soporte al cliente y materiales de formación para empleados. Esta automatización puede liberar a los profesionales de TI para que se centren en tareas más estratégicas, como desarrollar nuevas iniciativas de gestión del conocimiento y mejorar la calidad de los artículos de conocimiento existentes.

2. Mejorar la calidad del conocimiento

La IA generativa puede mejorar la calidad del conocimiento identificando y corrigiendo errores, archivando información antigua, así como añadiendo contexto e información adicional a los artículos de conocimiento. Esto puede ayudar a garantizar que los empleados tengan acceso a información precisa y actualizada.

3. Generar nuevas ideas e información

La IA generativa puede generar nuevas ideas e información combinando el conocimiento existente de formas nuevas. Por ejemplo, RR. HH., instalaciones y TI pueden tener artículos sobre la incorporación y salida de empleados en una organización.

La IA generativa puede analizarlos y producir un artículo de conocimiento combinado que aborde el proceso integral de incorporación y salida en las tres áreas. Esto puede evitar que un empleado tenga que buscar en tres áreas diferentes.

4. Resolver problemas con mayor rapidez

La IA generativa puede resolver problemas rápidamente identificando patrones y tendencias en los datos. Esto puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar su rendimiento general.

Por ejemplo, la IA generativa puede analizar incidentes de TI durante un periodo de tiempo definido e identificar un método común de resolución para un conjunto de problemas habituales. A partir de sus conclusiones, puede generar un artículo de conocimiento para que los agentes del service desk resuelvan las incidencias más rápido y para que los empleados las resuelvan por sí mismos mediante autoservicio.

5. Crear contenido más atractivo

La IA generativa puede crear contenido más atractivo personalizándolo para cada usuario, lo que ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia del cliente. Los artículos de conocimiento, especialmente dentro del conocimiento de RR. HH., se personalizan en función de la región o el idioma. Poder generar contenido específico para su perfil mejorará enormemente el uso y la experiencia del empleado.

¿Cuáles son los inconvenientes de la IA generativa?

Las soluciones de IA generativa combinadas con la gestión del conocimiento tienen el potencial de revolucionar muchos sectores y ámbitos. Sin embargo, también presentan inconvenientes, entre ellos:

1. Seguridad y privacidad

Los sistemas de IA generativa utilizados para la gestión del conocimiento pueden contener información confidencial o sensible. Por ello, es fundamental garantizar que sean seguros y estén protegidos frente a ciberamenazas. Además, puede haber preocupaciones en torno a la privacidad, especialmente si la IA genera contenido que incluye información personal o identificativa.

Por ejemplo, la IA generativa puede crear ataques de malware y phishing de aspecto realista. Estos ataques pueden utilizarse para robar información personal, datos financieros u otra información sensible.

2. Calidad y precisión

Aunque los modelos de IA generativa pueden producir resultados impresionantes, su calidad y precisión pueden variar mucho en función de los datos de entrada y la complejidad de la tarea. El viejo dicho «basura entra, basura sale» sigue siendo aplicable. También puede resultar difícil garantizar que la IA tenga acceso a información precisa y actualizada, lo que puede afectar a la calidad de lo que genera.
Por ejemplo, los datos de entrenamiento de ChatGPT se recopilan de internet y se actualizan periódicamente. Sin embargo, la versión actual de ChatGPT se ha entrenado con datos recopilados hasta septiembre de 2021. Esto significa que ChatGPT puede no ser capaz de responder a preguntas sobre acontecimientos actuales o temas que hayan aparecido en las noticias desde septiembre de 2021.

3. Sesgo de los datos

Los modelos de IA generativa pueden reflejar inadvertidamente los sesgos y prejuicios presentes en los datos con los que se entrenan, lo que da lugar a resultados sesgados o inexactos. Este sesgo de los datos resulta especialmente preocupante en aplicaciones de gestión del conocimiento, donde la precisión es fundamental.
Por ejemplo, si un modelo se entrena con un conjunto de datos de texto procedente predominantemente de Estados Unidos, es posible que sea menos probable que el modelo genere texto relevante para personas de otros países.

La IA generativa ofrece a las organizaciones oportunidades para mejorar la gestión del conocimiento mediante una mayor calidad, contenido atractivo y automatización. Pero también hay precauciones que tener en cuenta. Descubra qué necesita implementar para utilizar con éxito la IA generativa con la gestión del conocimiento en su organización.