Ivanti Blog: Gestión de servicios

ITAM se cruza con CAASM: por qué la gestión de activos de TI es un requisito previo para su estrategia de CAASM

Wed, 01 Jul 2026 15:00:14 Z

La gestión de la superficie de ataque de activos cibernéticos (CAASM) es un enfoque emergente para una pieza fundamental de su estrategia de ciberseguridad: contar con una visión completa de sus activos cibernéticos para poder identificar vulnerabilidades que agentes malintencionados podrían explotar.

Para el personal de operaciones de TI, CAASM probablemente sonará muy similar a la gestión de activos de TI (ITAM). Esto se debe a que ambas disciplinas están estrechamente relacionadas, lo que subraya claramente cómo seguridad y operaciones de TI pueden y deben apoyarse en herramientas y procesos compartidos.

ITAM frente a CAASM: ¿cuál es la diferencia?

ITAM es un conjunto de procesos y herramientas para gestionar todos los activos de TI, incluidos hardware y software, durante todo su ciclo de vida. Normalmente incluye una amplia variedad de flujos de trabajo, como descubrimiento de activos, gestión de inventario, mapeo de servicios, seguimiento y supervisión de activos, y gestión del ciclo de vida de los activos.

CAASM amplía el alcance de ITAM al identificar y mitigar posibles vulnerabilidades y amenazas para los sistemas, redes y aplicaciones de su organización. El proceso suele implicar identificar todos los activos de su entorno de TI, mapear las interdependencias entre estos activos y evaluar el impacto potencial de una brecha.

El objetivo es ofrecer a su organización una comprensión clara de su posible superficie de ataque y priorizar las iniciativas de corrección en función de los riesgos más significativos. Sin duda, los equipos lo consideran necesario: el 44 % de los equipos de ciberseguridad considera que la información sobre activos es fundamental para identificar y proteger las superficies de ataque.

Los beneficios de ITAM para la seguridad

La importancia de ITAM para la seguridad no es ninguna novedad para los líderes de TI. Una encuesta de EMA a líderes de TI realizada en 2022 reveló que casi la mitad mide el éxito de su programa de ITAM por la reducción de los riesgos de seguridad. Analizar ITAM desde la perspectiva de la seguridad muestra una serie de beneficios directamente relacionados con CAASM:

Identificación de activos

Una solución ITAM completamente implementada permite a su organización identificar y realizar el seguimiento de todos sus activos de TI. Saber qué activos hay en el entorno es el primer paso para identificar posibles vulnerabilidades y amenazas.

Gestión de vulnerabilidades

Sin un inventario completo de activos de TI, su organización encontrará lagunas al intentar realizar evaluaciones periódicas de vulnerabilidades, identificar posibles vulnerabilidades y abordarlas de forma proactiva.

Priorización de las medidas de seguridad

Saber cuáles son todas las piezas y dónde se encuentran es un gran comienzo, pero asignar recursos de forma eficaz para gestionar el riesgo implica saber qué activos son los más críticos. Un conjunto bien definido de procesos ITAM y sistemas ITAM eficaces proporciona a su organización la información que necesita para priorizar las medidas de seguridad.

Al clasificar los activos por tipo, los equipos de ciberseguridad pueden centrarse más en los activos de mayor riesgo, como la nube y SaaS, manteniendo al mismo tiempo un control adecuado sobre activos de riesgo relativamente menor, como los dispositivos perimetrales.

Y aunque estén menos directamente conectados con CAASM, ITAM también desempeña un papel en el refuerzo de la seguridad en otras áreas:

Cumplimiento normativo

Existe un amplio conjunto de normativas —CCPA, RGPD, POPI, Castle y otras— que exigen a las empresas mantener un inventario preciso de sus activos de TI y demostrar el cumplimiento de diversos estándares de seguridad.

Ahorro de costes

En lo que respecta a los activos de TI, gestionar los costes está estrechamente relacionado con gestionar el uso. Por ejemplo, casi un tercio de los líderes de TI encuestados cree que está desperdiciando presupuesto en recursos en la nube no utilizados o infrautilizados. Un gasto mal gestionado supone un riesgo para las organizaciones de TI por sí mismo, y agrava los problemas de ciberseguridad al limitar los recursos disponibles para abordar cuestiones de seguridad.

Creación de una solución CAASM que garantice la seguridad de los activos

Al fusionar ITAM con la gestión de riesgos de activos cibernéticos, una solución CAASM puede proteger tanto los activos individuales como toda la superficie de activos cibernéticos frente a una amplia variedad de amenazas y vulnerabilidades. Analicemos con más detalle los componentes que conforman una pila de soluciones CAASM eficaz:

Descubrimiento y gestión de activos

Ya hemos visto que ITAM es un componente crítico de la solución CAASM. La implementación correcta de ITAM requiere herramientas de descubrimiento que analicen la red para identificar todos los dispositivos conectados, incluidos aquellos que puedan estar ocultos o ser desconocidos.

La base de datos de activos de la solución ITAM, a menudo asociada a la CMDB (véase más abajo), puede proporcionar entonces un repositorio central para gestionar toda la información de los activos, incluidos atributos de activos, configuraciones y mapeo de relaciones y dependencias.

Gestión de vulnerabilidades

La gestión de vulnerabilidades incluye herramientas y tecnologías que permiten a su organización identificar y priorizar vulnerabilidades en sus activos de TI. Las herramientas de análisis de vulnerabilidades realizan análisis periódicos de su entorno para identificar posibles vulnerabilidades en hardware, software y configuraciones. A continuación, estas herramientas priorizan las vulnerabilidades en función de su gravedad y proporcionan recomendaciones de corrección para abordarlas de forma proactiva.

Inteligencia de amenazas

La inteligencia de amenazas incluye herramientas y tecnologías que proporcionan información en tiempo real sobre amenazas y tendencias emergentes. Estas herramientas supervisan una amplia variedad de fuentes, incluidos feeds públicos y privados, redes sociales y foros de la dark web, para identificar posibles amenazas y vectores de ataque. Puede utilizar esta información para priorizar las medidas de seguridad y abordar de forma proactiva posibles amenazas.

Base de datos de gestión de la configuración (CMDB)

La CMDB es un repositorio central de todos los servicios, activos y otros elementos de configuración dentro del entorno de TI. Incluye tanto un inventario de estos elementos como sus relaciones y dependencias. La CMDB permite a su empresa realizar el seguimiento y gestionar todos los cambios en los activos, garantizando que los cambios se realicen de forma controlada y documentada.

Al integrar la CMDB con herramientas de gestión de vulnerabilidades e inteligencia de amenazas, las empresas pueden priorizar las medidas de seguridad en función de la criticidad de los activos y sus relaciones.

La pila de soluciones CAASM es un conjunto completo de herramientas y tecnologías que permiten a las empresas identificar y mitigar de forma proactiva posibles vulnerabilidades en sus activos de TI. Al combinar descubrimiento y gestión de inventario de activos, gestión de vulnerabilidades, inteligencia de amenazas y CMDB, su empresa puede anticiparse a posibles ciberamenazas y mantener protegidos sus activos de TI críticos.

El departamento de TI invisible: cómo ofrecer experiencias sin fricciones con IA agéntica

Thu, 18 Jun 2026 19:42:35 Z

Todas las empresas han adquirido IA, pero muchas siguen esperando que su inversión dé frutos. El Informe de madurez de la IA 2026 de Ivanti reveló que solo el 2 % de las organizaciones afirma que actualmente no utiliza IA en absoluto. A medida que la mayoría de las organizaciones supera la fase de experimentación con la IA, el verdadero factor diferencial competitivo es si esa IA aporta valor empresarial continuo y a escala.

Las empresas despliegan chatbots que los usuarios ignoran. Implementan agentes en los que nadie confía y lanzan herramientas «con IA» que los empleados acaban evitando o sustituyendo por herramientas personales de IA en la sombra. El problema no es lo que la IA puede hacer. Es lo que se pide a los usuarios que hagan con ella. La mayoría de las organizaciones aborda la IA como una función que desplegar, no como una experiencia que diseñar. Se centran en las capacidades de la IA en lugar de en lo que los usuarios realmente necesitan. El resultado es otra solución infrautilizada que genera más frustración que valor.

La experiencia digital es el eslabón que falta entre los despliegues de IA que tienen éxito y los que fracasan. Las organizaciones que priorizan la experiencia de usuario de la IA pueden identificar los errores de implementación que destruyen la confianza de los usuarios y desarrollar un marco práctico para desplegar IA agéntica que aporte mejoras sin interrupciones. La IA y la TI funcionan mejor cuando actúan como superpoderes invisibles. Los usuarios no reparan en la tecnología; reparan en lo fácil que les resulta hacer su trabajo.

La paradoja de la adopción de la IA

Una investigación del MIT sugiere que cerca del 95 % de las iniciativas de IA empresarial no logran generar un ROI medible, y la mayoría se queda estancada en modo piloto en lugar de escalar hasta convertirse en valor empresarial real.

Cómo ocurre: La dirección aprueba una iniciativa de IA, TI despliega la tecnología, se programan sesiones de formación, se realiza el seguimiento de las métricas de adopción y, seis meses después..., nadie la utiliza. El chatbot queda abandonado, el asistente de IA permanece inactivo y sus empleados crean soluciones alternativas para evitar precisamente las herramientas que debían facilitarles la vida.

Esto no es un fallo de la gestión del cambio, sino el resultado de no comprender lo que los usuarios experimentan realmente cuando se añade IA sobre todas las demás tecnologías de su entorno de trabajo.

Los usuarios no quieren IA por el simple hecho de tener IA. Quieren que su portátil arranque más rápido, aplicaciones que no se bloqueen en plena presentación, videollamadas sin retrasos y que las incidencias se resuelvan antes de que noten que algo va mal. Cuando se les obliga a interactuar con una interfaz de IA para conseguir todo eso, ya se ha perdido la partida.

Más información:Cómo la IA agéntica para ITOps libera valor a escala

Por qué la mayoría de las implementaciones de IA fracasan en la experiencia de usuario

Entre en cualquier entorno de TI empresarial y encontrará el mismo patrón. La lista de verificación para implementar IA se sigue de forma rigurosa:

Proveedor tecnológico seleccionado
Plataforma desplegada
Integraciones configuradas
Usuarios formados
Puesta en producción completada

Pero seis meses después, la realidad se impone. Una encuesta de EY de 2025 reveló que el 64 % de los empleados señaló un aumento de la carga de trabajo pese a los despliegues de IA, mientras que solo el 5 % afirmó que estaba aprovechando la IA al máximo para transformar realmente su trabajo.

TI hizo todo bien según el manual, pero el problema fue que ese manual lo escribieron personas que venden IA, no personas que la utilizan.

Piense en el despliegue típico de un chatbot de IA pensado para «impulsar el autoservicio» y «reducir el volumen de tickets». En la práctica, significa que los empleados que antes enviaban un mensaje rápido de Slack a TI ahora deben:

Acceder a un portal independiente
Averiguar cómo formular su pregunta de forma que el bot la entienda
Revisar artículos de conocimiento irrelevantes que la IA les muestra
Acabar desistiendo y enviar un ticket de todos modos, ahora irritados y con quince minutos de retraso

El ticket se sigue creando y el problema sigue necesitando solución, pero ahora hay fricción donde antes no la había porque se han añadido pasos, no se han eliminado.

Este es el error fundamental: tratar la IA como una interfaz con la que los usuarios interactúan, en lugar de como una infraestructura que trabaja para ellos. En el momento en que se pide a los usuarios que cambien su comportamiento para adaptarse a su IA, se está generando resistencia, no adopción.

Experiencia digital: donde la IA demuestra su valor

Las organizaciones que están obteniendo valor real de la IA han dejado de preguntarse «¿Cómo conseguimos que los usuarios adopten esta herramienta de IA?» y han empezado a preguntarse «¿Cómo usamos la IA para mejorar lo que los usuarios ya hacen?» Es un cambio sutil con enormes implicaciones.

En la gestión de la experiencia digital, la IA no se sitúa entre el usuario y su trabajo. Se sitúa entre el usuario y el caos: es decir, la degradación del rendimiento, los fallos de las aplicaciones, las ralentizaciones inexplicables y las incidencias que aún no han aflorado, pero lo harán en los próximos 30 minutos.

Aquí es donde la IA agéntica cambia de forma fundamental lo que es posible. Las herramientas de monitorización tradicionales alertan a las personas cuando algo se rompe. La IA agéntica, en cambio, evita que se rompa antes de que ocurra. Es la diferencia entre un detector de humo y un sistema de extinción de incendios.

Las operaciones de TI tradicionales miden las respuestas a incidentes en horas o incluso días. La IA agéntica con remediación autónoma está cambiando radicalmente esta ecuación, reduciendo el tiempo medio de resolución de horas a minutos o segundos al detectar patrones y ejecutar correcciones antes de que los problemas escalen.

Así se ve en la práctica:

Operaciones de TI tradicionales:

El portátil de un usuario empieza a mostrar señales tempranas de fallo del disco.
Las herramientas de DX tradicionales detectan la incidencia y crean un ticket.
Un analista de TI revisaría la alerta, evaluaría la gravedad, programaría el mantenimiento y, finalmente, se pondría en contacto con el usuario.
Tiempo total hasta la resolución: varios días.
Impacto en su organización: inactividad planificada, migración de datos y pérdida de productividad.

IA agéntica

Con IA agéntica, el patrón se detecta antes de que el usuario note que algo va mal.
El agente activa de forma autónoma procesos de copia de seguridad automatizados, aprovisiona un dispositivo de sustitución, prepara las aplicaciones y los datos del usuario y programa el cambio durante un periodo de baja actividad.
El usuario recibe un correo electrónico: «Su nuevo portátil estará esperándole mañana por la mañana en recepción. Su configuración actual se ha transferido».
No se crea ningún ticket, no hace falta escalar nada y no se produce ninguna interrupción.

Es el mismo problema, pero con una experiencia radicalmente distinta.

Creación de un marco de implementación de IA sin fricciones

Lograr una IA invisible exige replantearse cómo se despliegan, miden y escalan las iniciativas de experiencia digital. Las organizaciones que obtienen un ROI real de la IA agéntica siguen un patrón coherente que prioriza la experiencia por encima de las funciones.

Empiece por el problema, no por la posibilidad

Las peores implementaciones de IA empiezan con la pregunta: «¿Qué puede hacer esta IA?». Las mejores comienzan con: «¿Qué resulta actualmente problemático, repetitivo o ralentiza innecesariamente a los usuarios?»

Identifique los puntos de fricción de su experiencia digital antes de mapear las capacidades de la IA:

¿Dónde esperan más tiempo los usuarios para que se resuelvan sus incidencias?
¿Qué problemas generan tickets recurrentes?
¿Qué degradaciones del rendimiento se producen de forma predecible, pero no se detectan de forma proactiva?
¿En qué tareas que no requieren juicio humano invierte TI más tiempo?

Estos son problemas de experiencia de usuario que la IA puede eliminar, no simples «casos de uso de IA», y la distinción importa. Cuando se empieza por el problema, se acaba con soluciones que los usuarios quieren.

Despliegue la IA detrás de la experiencia

Los usuarios nunca deberían tener que decidir si interactúan con su IA, porque esa es su responsabilidad como implementador. En la práctica, esto significa:

Agentes autónomos que detectan y resuelven incidencias antes de que se necesite ayuda frente a un bot al que los usuarios deben pedir ayuda.
Motor de información predictiva que envía soluciones a los usuarios antes de que las busquen frente a un portal de autoservicio con búsqueda basada en IA.
Sistemas de autorreparación que ejecutan recomendaciones automáticamente dentro de límites aprobados frente a recomendaciones basadas en IA que los usuarios tienen que ejecutar.

El patrón es coherente: reducir los puntos de decisión del usuario, eliminar pasos adicionales y evitar la necesidad de una amplia alfabetización en IA. Su IA agéntica debería requerir cero formación de usuarios, porque los usuarios nunca deberían interactuar directamente con ella.

Mida la experiencia de usuario, no el rendimiento de la IA

Aquí es donde la mayoría de las implementaciones se desvían: miden el rendimiento de la IA en lugar de los resultados de los usuarios.

Si realiza el seguimiento del número de interacciones con la IA, el tiempo de respuesta de la IA, las puntuaciones de precisión del modelo o la tasa de automatización, está midiendo lo que no corresponde.

En su lugar:

Realice el seguimiento de la reducción del tiempo medio de resolución de las incidencias de los usuarios finales. El Informe de madurez de la IA 2026 de Ivanti reveló que el 45 % de los profesionales de TI afirma que la IA ha hecho que su trabajo sea más rápido y mejor.
Realice el seguimiento de la satisfacción comunicada por los usuarios con la capacidad de respuesta de TI.
Realice el seguimiento del porcentaje de incidencias resueltas antes de que los usuarios las perciban.
Realice el seguimiento del tiempo ahorrado en solicitudes repetitivas.
Realice el seguimiento de la reducción del volumen de tickets, no porque esté desviando incidencias, sino porque las está previniendo.

El marco de gobernanza que permite la autonomía de la IA

Lo que realmente ralentiza la mayoría de los despliegues de IA agéntica no es un problema técnico: es conseguir que las partes interesadas se sientan cómodas con que la IA actúe sin pedir permiso primero.

Nivel de autonomía	Nivel de riesgo	Acciones de ejemplo
Autonomía total	Bajo	Limpieza de caché, reinicios de servicios, optimización del rendimiento, aplicación rutinaria de parches
Autonomía con notificación	Medio	Restablecimientos de perfiles de usuario, reinstalaciones de aplicaciones, actualizaciones de controladores
Aprobación humana requerida	Alto	Cambios importantes de configuración, migraciones de datos, modificaciones de infraestructura
Dirigido por personas, asistido por IA	Crítico	Respuesta a incidentes de seguridad, decisiones de cumplimiento, aprobaciones presupuestarias

La clave está en reconocer que el «alto riesgo» se reduce con el tiempo a medida que los agentes de IA demuestran fiabilidad y que su monitorización detecta patrones que inicialmente no había previsto. Las organizaciones que tratan la gobernanza de la IA como algo estático acaban con una IA que no puede hacer lo suficiente para importar. Las que tratan la gobernanza como algo dinámico acaban con una IA que amplía continuamente su impacto sin dejar de mantener la seguridad.

Cómo es el éxito

Las organizaciones que implementan experiencias de servicio basadas en IA están registrando mejoras significativas en la satisfacción. Una investigación de PwC reveló que las implementaciones líderes han logrado mejoras del NPS del 10-15 % junto con eficiencias operativas.

La conversación en torno a la IA cambia. Los usuarios dejan de hablar de TI como algo que se interpone en su camino y empiezan a no hablar de TI en absoluto, que es precisamente el objetivo. TI se convierte en infraestructura: invisible, fiable y presente solo cuando se necesita de forma intencionada.

Su service desk es el primero en percibir el cambio, por ejemplo:

El volumen de tickets disminuye no porque se estén desviando incidencias, sino porque se están previniendo
Las escalaciones se reducen porque la IA detecta y resuelve los problemas en fases cada vez más tempranas
El tiempo de los analistas se reasigna de la resolución reactiva de incidencias a la mejora proactiva de los sistemas
El tiempo medio de resolución se acorta porque la remediación a menudo se produce más rápido que la detección en el modelo anterior

Para los usuarios finales, la experiencia es más sencilla: las cosas funcionan, las aplicaciones responden, los sistemas están disponibles y las ralentizaciones no desencadenan fallos en cascada. Y esas misteriosas incidencias de rendimiento de las que se quejan sus compañeros, de algún modo, no les ocurren a ellos; no porque tengan suerte, sino porque los agentes de IA optimizan continuamente su experiencia de formas que nunca ven.

La verdadera métrica de adopción llega cuando los usuarios dejan de pensar en TI. No porque la estén ignorando, sino porque no hay nada en lo que pensar.

La verdadera elección: IA invisible o IA ignorada

Todas las organizaciones desplegarán IA en la gestión de la experiencia digital. La cuestión no es si lo harán, sino cómo y, lo que es más importante, si los usuarios se beneficiarán realmente o simplemente se les impondrá otra herramienta más.

Esto exige replantearse de forma fundamental cómo se implementan, miden y escalan las iniciativas de IA. Si se hace bien, se transforma la percepción que su organización tiene de TI: de centro de costes a ventaja competitiva, de resolución reactiva de incidencias a habilitación proactiva, de carga necesaria a infraestructura invisible que simplemente funciona.

La mejor IA, como la mejor TI, es la que nunca se ve. Los usuarios no experimentan su tecnología, sino la ausencia de problemas. Y ese es precisamente el objetivo.

¿Preparado para mejorar su experiencia digital con IA agéntica?

Descubra cómo Ivanti Neurons for ITSM despliega IA agéntica que trabaja entre bastidores, predice incidencias, resuelve problemas de forma autónoma y optimiza experiencias antes de que los usuarios noten que algo va mal.

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.

De gestor de tickets a líder de equipo: gestionar un equipo de TI agéntico

Thu, 30 Apr 2026 13:00:02 Z

La promesa de la IA en la gestión de servicios de TI lleva años circulando. Chatbots que desvían tickets. Agentes virtuales que responden a preguntas frecuentes. Automatización que enruta solicitudes. Todo esto resulta útil, pero probablemente no es el escenario ideal que le habían prometido inicialmente.

Lo que cambia hoy es la llegada de la IA agéntica: sistemas que no se limitan a responder a instrucciones, sino que razonan, actúan y se adaptan en flujos de trabajo de varios pasos con consecuencias reales. Para los líderes de TI, la cuestión ya no es si adoptar un ITSM agéntico. Es cómo gobernarlo con el rigor suficiente para operar con rapidez.

Los agentes de IA no van a llegar a su service desk: ya están ahí. Ivanti Neurons for ITSM está en el centro de este cambio al incorporar agentes de IA directamente en la gestión de incidencias, las solicitudes de servicio y la gestión del conocimiento.

El service desk agéntico en acción

Un equipo de ITSM agéntico no es un chatbot con pasos adicionales. En Ivanti Neurons, los agentes de IA están diseñados específicamente para perfiles de ITSM definidos: priorizan y clasifican incidencias en cuanto llegan, ejecutan de principio a fin flujos de trabajo de cambios aprobados, consultan y concilian la CMDB sin intervención de analistas y muestran artículos de conocimiento que realmente resuelven los problemas, no solo los sacan a la luz.

Estos agentes operan en todo su stack tecnológico actual. Los agentes de IA agéntica deben funcionar en todo su stack tecnológico, no de forma aislada. Nuestra visión es contar con agentes en ITSM, gestión de endpoints, gestión de parches y seguridad para hacer posible la empresa autónoma.

Así es como los líderes de TI más avanzados están gobernando, escalando y obteniendo resultados reales con un equipo de ITSM agéntico.

Resultados reales, no proyectos piloto

Las organizaciones que han dejado atrás la fase de experimentación con Ivanti Neurons for ITSM están viendo retornos acumulativos a medida que los agentes de IA maduran en producción. Según la propia investigación sobre AITSM de Ivanti: el 86 % de los profesionales de TI afirma que la tecnología basada en IA es clave para hacer más eficientes las organizaciones de TI y el 85 % cree que las soluciones de IA y automatización, como el análisis de causa raíz y el mantenimiento predictivo, pueden ayudar a reducir el volumen de tickets de TI.

Estos hallazgos refuerzan la magnitud de la oportunidad. Es significativo que el 58 % de las organizaciones ya utilice la IA para restablecer contraseñas y el 52 % para la incorporación de empleados: tareas rutinarias que consumen horas de analistas y aportan poco valor estratégico.

Los analistas estiman que el coste medio de resolver un ticket de TI oscila entre 15 y 17 dólares, y puede multiplicarse en el caso de solicitudes escaladas. Los agentes de IA que gestionan el nivel de alto volumen y baja complejidad de esa cola no solo reducen costes. Liberan a sus mejores profesionales para el trabajo que realmente impulsa el negocio.
— Ivanti AI: The Future of ITSM Automation Report.

Esta transformación se está produciendo en sectores en los que Ivanti Neurons for ITSM ya está implantado:

Sanidad: Aprovisionamiento de dispositivos y solicitudes de acceso a la HCE resueltos de forma autónoma en entornos multisitio, reduciendo retrasos que antes alargaban las ventanas de servicio.
Servicios financieros: La evaluación con IA del riesgo de los cambios hace aflorar alertas críticas para el CAB, reduciendo el tiempo de revisión y manteniendo completos los registros de auditoría sin esfuerzo manual.
Fabricación: Las señales de estado de los endpoints se correlacionan automáticamente con incidencias abiertas, reduciendo el MTTR en entornos convergentes de OT y TI.

La gobernanza no es solo un mecanismo de control: es el motor

Las organizaciones de ITSM agéntico con mayor rendimiento comparten una característica: tratan la gobernanza de los agentes de IA con el mismo rigor que la gestión de cambios. Los agentes bien gobernados no solo rinden: mejoran. Los agentes sin gobernanza se deteriorarán de forma silenciosa, desviándose a medida que evolucionan los patrones de tickets, los artículos de conocimiento quedan obsoletos y el cambio organizativo supera las hipótesis del modelo.

¿Cómo es, en la práctica, una buena gobernanza de agentes de ITSM?

Límites de autonomía definidos. Los equipos de TI deben configurar con precisión qué pasos del flujo de trabajo son totalmente autónomos, cuáles requieren confirmación humana y cuáles deben escalarse siempre.
Mejora continua mediante bucles de feedback en cada punto de contacto. Los agentes aprenden de las correcciones de los analistas, las puntuaciones de satisfacción de los usuarios finales y los resultados de resolución. Estas señales se muestran de forma agregada, de modo que su equipo no solo cierra tickets: también mejora sus procesos.
Registros de auditoría para cada acción del agente. Cada decisión de un agente de IA debe registrarse con todo el contexto: qué la desencadenó, qué datos utilizó y qué acción realizó. El cumplimiento normativo está integrado desde el diseño, no añadido a posteriori.
Escalado que realmente funciona. Los agentes conocen sus límites. Cuando la confianza cae por debajo de un umbral configurable, la tecnología de IA debe enrutar el caso sin fricciones a la persona adecuada con todo el contexto adjunto, para que el analista no tenga que empezar de cero.
Información fiable. Los agentes de IA deben usar datos en los que usted confíe, en lugar de depender de fuentes externas desconocidas o de alucinaciones. Mantener el control sobre sus fuentes de datos es esencial para garantizar información fiable.

El nuevo conjunto de competencias que exige el liderazgo de TI

El paso a un equipo de ITSM agéntico cambia lo que significa ser un responsable de TI eficaz. La competencia clave ya no es el volumen de tickets procesados ni el cumplimiento de procesos, sino la capacidad de orquestar un equipo híbrido de personas y agentes, evaluar el rendimiento de los agentes con el mismo criterio crítico que aplicaría a un colaborador directo y ajustar continuamente el sistema a las demandas cambiantes del negocio.

El Technology at Work Report 2025 de Ivanti y el 2025 DEX Report ponen este reto sobre la mesa:

El 46 % de los profesionales de TI informa de un aumento del volumen de tickets debido a nuevas implantaciones de software.
El 34 % de los service desks identifica las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, así como los largos tiempos de resolución, como sus principales puntos críticos.

Estas son exactamente las presiones para las que está diseñada la IA agéntica, pero solo si los líderes desarrollan la capacidad de gestión necesaria para dirigirla.

Los líderes de TI que utilizan IA agéntica con ITSM deberían plantearse establecer cadencias semanales en torno a las revisiones del rendimiento de los agentes, del mismo modo que podrían revisar los KPI de los analistas, con preguntas como:

¿Qué agentes están rindiendo por debajo de lo esperado y por qué?
¿Qué flujos de trabajo están listos para ampliar la autonomía de la IA?
¿Qué patrones de escalado sugieren una brecha de conocimiento en el modelo?

Las organizaciones que lideran el camino con la IA agéntica deben ir más allá de evaluar a analistas y agentes de IA de forma aislada. Medir realmente el rendimiento significa evaluarlos juntos como un único equipo integrado de personas e IA que trabaja hacia un objetivo compartido.

La adopción lenta es deuda técnica

En TI existe la tendencia a tratar la adopción de la IA como algo que hay que perfeccionar antes de escalar. El instinto es comprensible, ya que el ITSM afecta a todas las áreas de la organización y los fallos son visibles. Pero el cálculo del riesgo ha cambiado. En 2026, el coste de avanzar despacio no es el riesgo evitado. Es la distancia acumulada respecto a organizaciones que amplían su ventaja agéntica trimestre tras trimestre.

La investigación de Ivanti identifica las barreras reales: el 42 % de los profesionales de TI cita las preocupaciones de seguridad y cumplimiento normativo como el principal reto para la automatización de TI. Además, el 44 % de las organizaciones ha invertido en IA, pero afirma que sus empleados carecen de las competencias o la formación adecuadas para utilizar estas herramientas con eficacia. Son problemas que pueden resolverse, pero solo cuando el liderazgo da un paso adelante para abordarlos.

La barrera para el ITSM agéntico rara vez es técnica; suele ser organizativa. La falta de claridad sobre la responsabilidad de los resultados de la IA, los incentivos desalineados y la resistencia cultural de analistas que temen ser sustituidos en lugar de potenciados frenan la adopción de la IA a gran escala.

Conviene señalar que el 74 % de los profesionales de TI ya utiliza herramientas de IA generativa en 2025, frente al 66 % del año anterior. La plantilla se está moviendo. La cuestión es si la organización se mueve con ella o crea fricción que empuja esa adopción hacia vías no oficiales.

Los principios que impulsan una transformación real

Las organizaciones que aspiran a construir operaciones de TI verdaderamente agénticas comparten una filosofía operativa común:

Empiece por los resultados, no por los casos de uso. Identifique una métrica estratégica —cumplimiento de SLA, MTTR, ratio analista-ticket— y trabaje hacia atrás hasta los flujos de trabajo agénticos que la impulsan.
Trate a los agentes de IA como miembros del equipo con planes de incorporación. Los nuevos agentes se supervisan, se entrenan con feedback y reciben mayor autonomía conforme su rendimiento lo justifica; no se lanzan a producción para quedar después en el olvido.
Mida el rendimiento de los agentes como mide el rendimiento humano. La tasa de resolución, la tasa de escalado, la satisfacción del usuario final y la contribución al conocimiento se supervisan por flujo de trabajo de agente, no solo a nivel agregado del service desk.
Invierta en capacidad humana junto con la capacidad de IA. El service desk mejora, y también lo hacen las personas que forman parte de él. Los mejores analistas no son desplazados: se reconvierten en coaches de IA, arquitectos de flujos de trabajo y gestores de excepciones.
Construya la gobernanza antes de necesitarla. Configure los umbrales de autonomía, la lógica de escalado y las políticas de auditoría en la primera implantación, no después del primer incidente.
Trate a los agentes de IA y a los analistas como un solo equipo. Trate a los agentes de IA y a los analistas humanos como un solo equipo: planificando, ejecutando y evaluando juntos. Guíe a este equipo combinado a través del marco de desarrollo de equipos de formación, conflicto, normalización y desempeño para generar la confianza y la cohesión que impulsan resultados reales.

La era del service desk pasivo está llegando a su fin. Se acabó esperar a que llegue un ticket, trabajar a través de una cola y medir el éxito por la tasa de cierre. Las organizaciones que están definiendo la próxima década de las operaciones de TI están construyendo operaciones proactivas de gestión de servicios que detectan, razonan y actúan: donde los agentes de IA gestionan el volumen y sus mejores profesionales gestionan el futuro.

Ivanti Neurons for ITSM está diseñado para ese service desk. La cuestión es si su organización está preparada para liderarlo.

¿Está preparado para crear su equipo de TI agéntico?

Descubra cómo Ivanti Neurons for ITSM incorpora agentes de IA en los flujos de trabajo de su service desk actual desde el primer día. Más información.

Ivanti lanza IA agentiva basada en el sistema de registro en el que confía

Mon, 20 Apr 2026 22:00:02 Z

Los inversores y las empresas por fin se plantean la pregunta que venían evitando: ¿qué compañías de software sobrevivirán a la revolución de la IA y cuáles quedarán obsoletas por ella? La respuesta empieza a estar clara. Las empresas que actúan como sistema de registro, la fuente autorizada de verdad de la que depende la propia IA, son esenciales.

Hoy, Ivanti anuncia el lanzamiento controlado de Ivanti Neurons AI Self-Service Agent, nuestra primera solución de IA autónoma. Partimos de una posición de fortaleza estratégica e introducimos esta nueva solución inicialmente dentro de nuestro marco de gestión de servicios de TI (ITSM), sobre la base de nuestra larga trayectoria en automatización inteligente mediante flujos de trabajo integrados, nuestra infraestructura de bots Neurons, herramientas de IA generativa y, ahora, un agente autónomo plenamente conversacional.

Construir la base para escalar la IA

No faltan debates sobre lo que la IA llegará a hacer, pero ese potencial no significa nada sin una base sólida que lo sustente.

Operacionalizar la IA autónoma y escalar su impacto en toda una organización requiere cinco capacidades fundamentales.

Saber qué existe: la IA debe operar con datos de descubrimiento precisos, no con suposiciones. Sin visibilidad en tiempo real de dispositivos, usuarios, configuraciones y dependencias, las acciones autónomas se vuelven peligrosas.
Mantener la memoria institucional: la IA necesita un contexto duradero que sobreviva al cambio organizativo. Las relaciones, el historial y las dependencias deben preservarse en un sistema de registro.
Asumir la responsabilidad: cada acción autónoma necesita una propiedad clara y una trazabilidad de las decisiones. Cuando la IA actúa en nombre de la organización, alguien debe rendir cuentas.
Aplicar las políticas: la IA debe distinguir entre lo que es técnicamente posible y lo que la organización permite. La optimización sin gobernanza genera riesgos de cumplimiento.
Garantizar la auditabilidad: cada acción o decisión tomada mediante IA debe ser trazable, explicable y defendible en una auditoría.

No se trata de una limitación de ningún modelo, sino de la naturaleza de cómo funciona la IA. La IA es potente, pero opera sobre datos. Y si esos datos están fragmentados, son imprecisos o carecen de gobernanza, la IA que se construya sobre ellos también lo estará.

Esto es precisamente lo que la Ivanti Neurons Platform se creó para proporcionar. Nuestra Neurons Platform actúa como un sólido sistema de registro y panel de control para las operaciones de TI y seguridad. Nuestro Discovery Engine establece la verdad de referencia. Nuestra CMDB preserva relaciones, dependencias e historial de cambios. Nuestras capacidades de Gestión de activos de TI (ITAM) asignan propiedad, ciclo de vida y responsabilidad. Nuestro Software Estate Management aplica lo que está permitido frente a lo que simplemente se ha detectado.

Esto es más que arquitectura de producto. Es la base que su organización necesita para operar de forma segura e inteligente.

El camino hacia la prestación autónoma de servicios

La IA agentiva no se creó de la noche a la mañana. En Ivanti, hemos avanzado hacia este objetivo de forma deliberada, con un enfoque constante en la confianza, la gobernanza y la repetibilidad.

Nuestro camino hacia la prestación autónoma de servicios ha sido estratégico e intencionado.

Automatización tradicional: estableció flujos de trabajo basados en reglas que ejecutan tareas predefinidas de forma secuencial.

IA cognitiva: incorporó inteligencia mediante bots, aprendizaje automático y analítica predictiva, ayudando a TI a pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo.

IA generativa: introdujo grandes modelos lingüísticos e interacción en lenguaje natural.

IA conversacional: profundizó las interacciones al añadir reconocimiento de intención, detección de sentimiento y barreras de seguridad, transformando la IA de una herramienta en un colaborador interactivo.

Y ahora, agentes autónomos que no solo responden, sino que orquestan acciones entre sistemas mientras mantienen la gobernanza en cada paso.

Cada etapa se construyó sobre la anterior. Y cada etapa aportó valor empresarial real solo porque se basaba en datos precisos, gobernanza y responsabilidad. Esa base es lo que hace posible el anuncio de hoy.

Presentamos Ivanti Neurons AI Self-Service Agent

El problema es conocido por cualquier responsable de TI: los empleados tienen dificultades para encontrar respuestas dispersas en sistemas de conocimiento desconectados. Los tickets básicos saturan el service desk. Los usuarios abandonan portales confusos por frustración. Los equipos de TI quedan atrapados en una cinta continua de tickets, realizando trabajo repetitivo en lugar de proyectos estratégicos que realmente impulsan el negocio. Los portales tradicionales de autoservicio no han resuelto este problema. Son rígidos, frustrantes y, a menudo, crean más problemas de los que solucionan.

Ivanti Neurons AI Self-Service Agent es diferente. Todos hemos visto chatbots, pero esto es otra cosa. Es un verdadero agente de IA conversacional. Conversa, investiga, resuelve y escala solo cuando es necesario. La primera versión se centra en la búsqueda inteligente de conocimiento, la escalación de incidentes y la capacidad de solicitar algo a TI mediante lenguaje natural. Resulta tan sencillo como enviar un mensaje a un amigo.

Esta versión inicial ofrece tres capacidades ejecutadas de forma excepcional: búsqueda inteligente de conocimiento, escalación de incidentes cuando el conocimiento no es suficiente y la posibilidad de solicitar servicios desde un catálogo sin la complejidad de los formularios de los portales de autoservicio.

Sabemos que el tiempo, la rapidez y la precisión no son negociables en la era digital, y hemos creado estas capacidades teniendo esto presente. AI Self-Service Agent interactúa mediante conversación natural, formula las preguntas adecuadas, consulta fuentes internas y externas aprobadas, y muestra respuestas verificadas. Si este proceso por sí solo no resuelve el problema, el agente escala y captura un incidente estructurado a partir de la conversación sin exigir al usuario que repita su solicitud, garantizando una experiencia de usuario sin fricciones.

Esta solución está construida sobre un marco de IA diseñado para crecer con ella a medida que ejecutamos nuestra visión completa de la gestión autónoma de endpoints.

Impulsar resultados reales y medibles en lo que más importa

Este lanzamiento impulsa directamente resultados estratégicos para nuestros clientes: mejora de la productividad de TI, mejora de la experiencia digital del empleado y unión de equipos y funciones de negocio en una única plataforma unificada. Así se traduce en la práctica:

Para el negocio, esto significa ganancias de productividad medibles, menor coste por ticket y una TI que actúa como motor de resultados estratégicos, en lugar de como un cuello de botella operativo.

La autonomía requiere una base en la que pueda confiar

Lo que hace que nuestro enfoque de la IA autónoma sea fiable y alcanzable es que AI Self-Service Agent está construido sobre un sistema de registro como parte de la Ivanti Neurons Platform. Esto garantiza que:

Nuestra IA agentiva no improvisa (es decir, no alucina). Opera a partir de datos de descubrimiento precisos, información de activos validada y flujos de trabajo gobernados.
Sabe qué dispositivos existen, quién es su propietario, qué software está permitido y qué políticas se aplican.
Mantiene un estado duradero y aplica la responsabilidad en cada acción que realiza.

El modelo operativo es sencillo, pero potente: detectar continuamente los problemas antes de que afecten a los usuarios. Decidir utilizando datos fiables del sistema de registro. Actuar mediante automatización gobernada dentro de límites definidos.

Esta es la diferencia entre una IA que genera respuestas y una IA en la que las organizaciones pueden confiar en producción, a escala empresarial.

El futuro que estamos construyendo

Este lanzamiento es tanto un hito como una base para lo que viene. Estamos creando capacidades autónomas sobre el sistema de registro del que depende la propia IA. Eso hace que nuestra plataforma sea más resiliente, que nuestras relaciones con los clientes sean más duraderas y que el valor que aportamos se fortalezca con el tiempo.

El futuro de TI es anticipatorio, autónomo y estratégico. Los responsables de TI no son simples gestores reactivos de tickets. Son orquestadores de infraestructuras inteligentes y autorreparables. Los agentes autónomos se encargan de lo rutinario, aprenden continuamente y escalan lo complejo a expertos humanos, todo ello dentro de barreras de gobernanza que el sistema de registro aplica.

Hemos dedicado años a construir hasta llegar a este momento. Estoy orgulloso de lo que nuestro equipo ha conseguido, y aún más ilusionado por lo que viene a continuación.

No todos los agentes son iguales: cómo implementar correctamente la IA agéntica para TI

Wed, 08 Apr 2026 13:00:06 Z

Hace tres meses, una CIO me dijo que su organización “ya había desplegado agentes”. Su equipo de endpoints dio por hecho que se refería a los clientes de telemetría instalados en todos los portátiles gestionados. Su service desk pensó que hablaba de chatbots de IA. Mientras tanto, su arquitecto de seguridad entendió “toma de decisiones autónoma”. Todos tenían razón, pero ninguno hablaba de lo mismo.

Este es el problema de la confusión en torno a los agentes. Puede parecer una cuestión semántica, pero genera una desalineación real cuando los equipos intentan tomarse en serio la implementación de la IA agéntica. Así que aclaremos el concepto.

Tres tipos de “agentes” para TI y cómo encajan entre sí

1. Agentes de endpoint

Los agentes de endpoint son los clientes ligeros que llevan décadas ejecutándose silenciosamente en dispositivos gestionados: recopilan telemetría, ejecutan políticas y aplican parches. Si utiliza una plataforma de gestión de endpoints moderna, ya están presentes en todo su parque realizando ese trabajo continuo y discreto. Son su capa de infraestructura: siempre escuchan e informan, pero no toman decisiones.

2. Bots de automatización y flujos de trabajo

Los bots de automatización y los flujos de trabajo gestionan los procesos repetitivos y estructurados en los que se apoya TI: identificación proactiva de problemas, autorreparación, restablecimientos de contraseñas, desbloqueos de cuentas, aprovisionamiento de software y cadenas de aprobación. No son limitaciones heredadas por las que haya que disculparse. Un bot de restablecimiento de contraseñas bien diseñado es rápido, predecible y exactamente adecuado para esa tarea. Son su capa de ejecución: fiable, auditable y creada para un propósito concreto.

3. Agentes de IA

Los agentes de IA son algo realmente diferente. Mientras que los agentes de endpoint recopilan datos y los bots de automatización ejecutan tareas, los agentes de IA coordinan ambas cosas. Orquestados por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), entienden la intención, razonan a partir del contexto de múltiples sistemas, planifican acciones de varios pasos y deciden cuándo escalar un problema que requiere experiencia humana.

Pero aquí está el matiz importante: un agente de IA bien diseñado no sustituye al bot de automatización; lo llama cuando lo necesita. Cuando un empleado solicita restablecer su contraseña a través de una interfaz conversacional, la IA gestiona el diálogo, verifica la identidad, aplica la lógica de políticas y, después, activa el flujo de trabajo existente para ejecutarlo. Inteligencia que orquesta automatización. Esa es la arquitectura hacia la que merece la pena avanzar. Si se añade telemetría de endpoints, el panorama se vuelve aún más completo.

Así se ve en la práctica:

Un empleado escribe: “Mi portátil va lentísimo desde el último parche.”

El agente de IA:

Interpreta la intención y reconoce que se trata de un problema de rendimiento posiblemente provocado por un cambio reciente.
Obtiene en tiempo real la carga de CPU, el uso del disco y los datos de los procesos de inicio desde la capa de endpoint.
Activa una corrección específica. No una suposición. Una acción informada por datos y auditable.

Así es la TI autorreparable en la capa conversacional.

Qué hace que la IA agéntica funcione para ITSM

Implementar correctamente la IA agéntica para la gestión de servicios de TI depende de unos fundamentos críticos.

Empiece con conocimiento limpio y actualizado

Un agente de IA solo es tan bueno como lo que sabe y el contexto del que dispone. Antes de habilitar cualquier capacidad agéntica, audite su base de conocimiento y plantee estas preguntas clave:

¿Está actualizada?
¿Está etiquetada por caso de uso?
¿Se mantiene después de cambios importantes?

El conocimiento obsoleto genera resultados erróneos que destruyen rápidamente la confianza de los empleados. Dicho esto, estos mismos agentes de IA también pueden utilizarse para acelerar la creación de conocimiento. Cada ticket resuelto es un borrador de artículo. Cada pregunta que el agente no puede responder con confianza es una brecha de conocimiento que acaba de sacar a la luz. El agente se convierte en colaborador de su base de conocimiento, no solo en consumidor de ella.

Aporte contexto

El conocimiento por sí solo no basta. Los agentes necesitan contexto en tiempo real de todo su entorno de TI. Esto incluye datos de dispositivos procedentes de su CMDB, información sobre roles y accesos de los sistemas de RR. HH. e historial de tickets de ITSM. Con esta capa de contexto, es posible pasar de un bot que suena inteligente a un agente capaz de cerrar el ciclo.

Establezca barreras de gobernanza

Contar con control y barreras de protección de IA no es opcional. Defina deliberadamente qué gestiona el agente de forma autónoma, qué requiere un paso de aprobación humana y qué debe escalarse siempre. Mantener a una persona en el circuito no significa ser excesivamente prudente. Es, más bien, un diseño deliberado e inteligente. En cualquier cuestión sensible para la seguridad, como cambios de MFA, ajustes de privilegios o solicitudes de acceso a datos, el agente debe presentar la decisión, no tomarla unilateralmente. Las empresas deben definir esos umbrales desde el principio, no intentar incorporarlos a posteriori.

Gestión del cambio

Incluso con la configuración perfecta, el despliegue fracasa cuando las empresas no tienen en cuenta la gestión del cambio.

Su equipo de service desk necesita un modelo mental claro de lo que gestiona el agente y dónde toma el relevo el equipo humano. Puede plantearlo como cualquier otra división del trabajo: no conviene que haya solapamientos. No quiere que las personas dediquen tiempo a tareas que el agente puede resolver al instante, y desde luego no quiere que el agente tome decisiones cuando la política establece que debe intervenir una persona. Unos límites claros mantienen a ambas partes trabajando donde aportan más valor.

Sus empleados necesitan confiar en que el contexto no se perderá a mitad de la conversación cuando un problema se escale del agente a una persona. Permitir de inmediato que los agentes hagan más que ofrecer soporte básico es la forma en que un piloto prometedor se convierte en una dolorosa marcha atrás. Empiece con un alcance limitado y gane el derecho a ampliarlo.

Así es el éxito

Para demostrar el ROI de la IA agéntica, las organizaciones deben centrarse en métricas operativas que reflejen un impacto real y que puedan mejorarse mediante una mejor orquestación.

El desvío de tickets muestra con qué eficacia los agentes resuelven solicitudes habituales de principio a fin sin intervención humana. La remediación automática pone de relieve cuándo los sistemas pueden diagnosticar problemas y aplicar acciones correctivas aprobadas, reduciendo el esfuerzo manual y el volumen de la cola. El tiempo medio de resolución (MTTR) refleja cuánto acorta el sistema el recorrido desde la solicitud hasta el resultado al eliminar traspasos y cambios de herramienta.

En conjunto, estas métricas indican si la IA agéntica está reduciendo realmente el trabajo, no solo desplazándolo. Pero la medida más importante es la satisfacción del usuario final (CSAT). La velocidad sin satisfacción solo genera fricción más rápido.

La mejor IA agéntica es invisible. Los empleados piden ayuda, obtienen lo que necesitan y continúan con su trabajo sin percibir los flujos de trabajo, las comprobaciones ni las acciones automatizadas que se ejecutan entre bastidores. Las organizaciones que logran el éxito diseñan sistemas agénticos de forma intencionada, con barreras claras y una comprensión sólida de cómo la autonomía transforma las operaciones.

Próximos pasos

Si está evaluando el papel de la IA agéntica de autoservicio en su ecosistema de TI, un punto de entrada conversacional suele ser el lugar más práctico para empezar. Consolidar la creación de incidencias, las solicitudes de servicio, el acceso al conocimiento y las comprobaciones de estado en una única interfaz puede reducir la fricción para los empleados, respetando al mismo tiempo las políticas y los flujos de trabajo existentes.

Este enfoque sienta las bases de una plataforma agéntica más amplia. Para los líderes de TI que tienen la presión de hacer más con menos, este es el momento de definir deliberadamente cómo debe operar la IA, dónde aporta valor la autonomía y dónde se requieren barreras de protección.

¿Está listo para dar el siguiente paso en su recorrido hacia la IA agéntica? Descargue nuestro informe técnico para obtener el marco, el modelo de madurez y la hoja de ruta de implementación que necesita para tener éxito.

Verlo todo o arriesgarlo todo: la verdad sobre la visibilidad de TI

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

En la vida cotidiana, ignorar lo que no se ve puede parecer inofensivo. En TI, genera una falsa sensación de seguridad y una ilusión costosa.

Aunque muchas organizaciones utilizan algún tipo de detección de activos, la investigación de seguridad de Ivanti de 2026 revela que más de 1 de cada 3 profesionales de TI (38 %) afirma no disponer de datos suficientes sobre los dispositivos que acceden a sus redes, y el 45 % asegura carecer de información adecuada sobre la TI en la sombra. Esta falta de visibilidad deja activos críticos expuestos al riesgo de pasar desapercibidos y no gestionarse.

Sin embargo, los entornos híbridos abarcan ahora oficinas, hogares, nubes y centros de datos. A medida que dispositivos, identidades, cargas de trabajo en la nube y herramientas SaaS se mueven por estos espacios, muchos quedan fuera del alcance de los métodos de detección tradicionales. Los portátiles no gestionados permanecen en la red. Las herramientas SaaS se adoptan sin supervisión. Los recursos en la nube aparecen y desaparecen antes de que se actualice la CMDB. El resultado es un entorno lleno de activos que están presentes, tienen impacto y son completamente invisibles.

El coste de una visibilidad parcial es mucho mayor de lo que la mayoría de las organizaciones cree. Cualquier activo que no se supervise o no se comprenda se convierte en una fuente de riesgo, gasto no planificado e ineficiencia operativa.

El alcance de este reto queda claramente reflejado en el Informe 2025 sobre la protección del panorama digital sin fronteras de Ivanti:

3 de cada 4 trabajadores de TI afirman que el uso de dispositivos personales, o BYOD, es habitual en su organización. Sin embargo, solo el 52 % de ese mismo grupo indica que sus organizaciones lo permiten de forma explícita.
En las empresas donde el BYOD no está permitido, el 78 % de los empleados ignora por completo la prohibición.

El problema de la tecnología en la sombra está aumentando aún más con el crecimiento exponencial del uso de la IA en el lugar de trabajo. Según ese mismo estudio de Ivanti, casi un tercio (32 %) de las personas que utilizan herramientas de IA generativa en el trabajo admite ocultar a su empresa su uso de la IA.

La buena noticia: la visibilidad completa y continua es posible, y las organizaciones que la consiguen reducen los costes operativos, eliminan los riesgos derivados de los puntos ciegos y refuerzan su preparación para el cumplimiento normativo. Los enfoques modernos de detección permiten ahora a TI ver cada activo, comprender su contexto y gestionarlo con confianza.

Los costes ocultos de la visibilidad parcial de TI

Muchas organizaciones dan por hecho que lograr visibilidad sobre la “mayoría” de sus activos es suficiente, pero cuando algunos activos no se ven ni se gestionan, pueden esconderse riesgos críticos justo delante de sus ojos. Algunos ejemplos habituales de puntos ciegos de visibilidad incluyen desde portátiles no detectados que pueden aparecer de forma intermitente en los escáneres de TI, nuevas herramientas SaaS adoptadas sin la participación de TI y cargas de trabajo huérfanas en la nube que nunca llegan a la CMDB, hasta identidades sobreaprovisionadas que pasan inadvertidas y sin planificar.

Cuando incluso una pequeña parte de su entorno queda sin contabilizar, surgen de inmediato cuatro grandes problemas:

1. La seguridad se debilita

Los activos invisibles o visibles solo de forma intermitente no reciben parches, quedan fuera de los análisis y abren brechas para los atacantes. Los puntos ciegos ralentizan la respuesta a incidentes y dificultan alinear las prioridades de aplicación de parches. Según un estudio global de Ivanti de 2026, el 38 % de los trabajadores de TI afirma que los datos inaccesibles y aislados dificultan el seguimiento del estado y los despliegues de los parches.

2. El cumplimiento normativo se resiente

Además de estos retos de seguridad, ese mismo informe revela que el 35 % de las organizaciones de TI considera que las brechas de visibilidad de los datos les dificultan mucho más mantener el cumplimiento normativo.

Las evidencias de auditoría quedan fragmentadas entre herramientas desconectadas, hojas de cálculo y bandejas de entrada. Sin la capacidad de rastrear con confianza dónde residen los datos, resulta imposible demostrar el cumplimiento.

3. El gasto en software pierde valor

Incluso con herramientas de gestión de SaaS o de inventario implantadas, los datos incompletos sobre uso y derechos provocan un gasto excesivo. Según el Índice de gestión de SaaS 2025 de Zylo, las empresas pierden aproximadamente el 25 % de sus presupuestos de SaaS en derechos no utilizados, herramientas redundantes y licencias infrautilizadas.

La investigación Technology at Work 2025 de Ivanti reveló que casi uno de cada tres trabajadores de TI (31 %) afirma que sus organizaciones no realizan un seguimiento de las licencias de software no utilizadas o infrautilizadas, posiblemente porque no cuentan con un inventario completo del total. Además, el 39 % de los equipos de TI señala que el hardware obsoleto impulsa un gasto innecesario del presupuesto de TI.

Cada recurso que no se puede ver —o no se puede verificar— consume su presupuesto de forma silenciosa.

4. Las operaciones pierden eficiencia

Los datos contradictorios o incompletos obligan a los equipos a volver a comprobar la información de los dispositivos, perseguir registros obsoletos y corregir problemas en activos equivocados. Esto ralentiza la prestación de servicios y aumenta el retrabajo.

La visibilidad parcial no solo oculta la realidad. Crea riesgos ocultos, costes ocultos y retrasos ocultos.

Por qué las brechas de visibilidad de TI siguen creciendo

Por desgracia, las brechas de visibilidad se están ampliando en muchas empresas. A medida que crecen las plantillas, los dispositivos, las identidades y el uso de SaaS, a los equipos de TI les resulta cada vez más difícil mantener una visibilidad completa. Varios factores contribuyen al aumento de los problemas de visibilidad, entre ellos:

La TI en la sombra y la proliferación de SaaS se aceleran más rápido de lo que TI puede asumir.
Los recursos en la nube aparecen y desaparecen en cuestión de minutos.
Los trabajadores remotos e híbridos se conectan a redes externas a la red corporativa.
La proliferación de identidades se expande por decenas de aplicaciones y plataformas.
Las herramientas de detección heredadas capturan solo una fracción del entorno.

Estas presiones se acumulan rápidamente. Los empleados adoptan herramientas prácticas antes de que TI pueda aprobarlas. Cuando dispositivos, servidores o aplicaciones se crean en entornos en la nube y se eliminan en minutos, pueden quedar fuera de los controles de seguridad y la supervisión. Como resultado, estos recursos de corta duración quizá no reciban parches ni protección, lo que genera puntos ciegos que los atacantes podrían aprovechar antes de que nadie lo advierta. Es posible que los trabajadores remotos ni siquiera lleguen a conectarse a la red corporativa. Los ecosistemas de SaaS, identidades y dispositivos se expanden mucho más rápido de lo que las herramientas de detección heredadas fueron diseñadas para rastrear. Sin visibilidad continua y multifuente, las organizaciones se quedan atrás casi de inmediato.

Para cerrar estas brechas cada vez mayores, las organizaciones deben pasar de inventarios reactivos y puntuales a un modelo basado en visibilidad continua, contextual y en tiempo real. Aquí es donde comprender y lograr una verdadera visibilidad de todo su patrimonio de TI se vuelve fundamental.

La visibilidad de TI es mucho más que un inventario

La visibilidad real no es una lista de activos. Es inteligencia completa, actualizada y fiable sobre la que todos los equipos pueden actuar. La visibilidad total exige identificar cada dispositivo, aplicación SaaS, identidad, carga de trabajo en la nube, configuración y señal de uso, sin importar dónde se encuentre ni cuánto tiempo exista.

También implica comprender las relaciones: quién es el propietario de un activo, qué datos toca, su nivel de riesgo, su impacto en el cumplimiento normativo y si realmente se está utilizando. Esta es la base que convierte la detección, de simple información, en control operativo.

Cómo la visibilidad completa transforma los flujos de trabajo

Cuando la visibilidad pasa a ser continua y contextual, todo el entorno se transforma. Los entornos de TI modernos requieren algo más que observación pasiva. A medida que las amenazas, las cargas de trabajo y los activos crecen a una velocidad sin precedentes, las organizaciones necesitan acciones inteligentes y automatizadas para convertir la visibilidad en resultados reales. Los insights impulsados por IA y los flujos de trabajo automatizados permiten a los equipos abordar de forma proactiva las amenazas de seguridad, corregir problemas y optimizar las operaciones sin esperar a una intervención manual.

Con el enfoque adecuado, las organizaciones pueden ir más allá de la visibilidad parcial y, por fin, ver:

cada dispositivo, aplicación, identidad y carga de trabajo en la nube.
datos normalizados y conciliados presentados como una fuente única de verdad.
vulnerabilidades vinculadas a los activos exactos y a los propietarios afectados.
flujos de trabajo automatizados que activan la aplicación de parches, cuarentenas, actualizaciones de la CMDB y el cierre de tickets con evidencias.
una detección que abarca métodos con agente, sin agente, activos y pasivos para cubrir todos los rincones del entorno híbrido.

Cómo todos los equipos se benefician de la visibilidad unificada de activos

Con datos de activos unificados y fiables, todos los equipos salen beneficiados:

Seguridad puede asignar las exposiciones a activos reales y responder con mayor rapidez.
Operaciones de TI puede cerrar el ciclo desde la detección hasta la corrección y la verificación.
Los equipos de endpoints pueden aplicar políticas de forma coherente.
Los equipos de ITAMpueden optimizar el gasto mediante insights precisos sobre uso y derechos, eliminando el desperdicio.
Los equipos de cumplimiento normativo pueden generar evidencias automatizadas y listas para auditoría sin esfuerzo manual.

Lograr una visibilidad completa de TI hoy

Este nivel de claridad ya es alcanzable. Mediante enfoques modernos de detección que combinan métodos con agente, sin agente, activos y pasivos, la inteligencia de activos unificada garantiza que los equipos de TI logren una visibilidad completa, incluso cuando los entornos se vuelven más complejos y distribuidos.

La inteligencia de activos unificada incorpora datos actualizados de todos los rincones de la organización, incluidos dispositivos, identidades, aplicaciones SaaS, cargas de trabajo en la nube y señales de red. Estos datos se normalizan y consolidan en una fuente única de verdad fiable.

En lugar de gestionar inventarios parciales o fragmentados procedentes de varias herramientas, las organizaciones obtienen una visión holística en tiempo real. Cada activo se representa con precisión, junto con sus detalles clave y su contexto, lo que elimina puntos ciegos y permite a los equipos proteger y gestionar todo el entorno con confianza; eliminando conjeturas, reduciendo el riesgo y recuperando el control.

Descubra cómo Ivanti Neurons for Discovery puede aportar visibilidad completa a su entorno.

Cómo la IA agéntica para ITOps genera valor a escala

Mon, 05 Jan 2026 17:00:02 Z

Esta es una paradoja de la era de la IA: las organizaciones están fascinadas por la promesa de la IA como clave para impulsar la productividad y la transformación empresarial, y los equipos de TI respaldan plenamente las ventajas que la IA y la automatización ofrecen; sin embargo, esas mismas organizaciones son las que están frenando esa transformación.

Aunque la mayoría de los profesionales de TI defienden la adopción de la IA, las barreras operativas, culturales y presupuestarias impiden que las empresas implementen la IA a escala. El resultado: la mayoría de las compañías aún no han operacionalizado casos de uso innovadores de IA y automatización que aporten verdadero valor de negocio.

Eso no significa que la mayoría de las compañías no utilicen IA, pero lo hacen principalmente para completar tareas de menor nivel e impulsar la productividad individual. Aunque este es un paso importante, las empresas tendrán que pensar con mayor ambición y a más largo plazo para obtener un ROI significativo y una verdadera transformación digital de sus inversiones en IA.

Automatización y resultados frente a autonomía de la IA agéntica

Los equipos de TI van por delante en lo que respecta a la adopción de la IA generativa. El 84 % de los profesionales de TI utiliza herramientas de IA generativa en el trabajo, según un informe de investigación de Ivanti de 2025. Ese mismo estudio muestra que los profesionales de TI también tienen una actitud muy positiva hacia la IA y la automatización:

El 83 % espera que la IA impulse la productividad durante el próximo año.
El 70 % afirma que hará que su trabajo resulte más satisfactorio.

Sin embargo, pese a todos esos avances, las empresas no están aprovechando el potencial más profundo de la tecnología impulsada por IA. Muchos equipos dominan la automatización a nivel de tarea (enrutamiento de tickets, restablecimiento de contraseñas, resumen de registros), pero pocos han adoptado la IA agéntica, que va más allá de la ejecución para incorporar razonamiento y optimización autónomos.

Esa brecha entre automatización y transformación refleja un problema más amplio que se observa en todos los sectores. Aunque la mayoría de las organizaciones ya utilizan la IA en cierta medida, solo unas pocas han visto un impacto empresarial medible de sus herramientas de IA. McKinsey se ha referido a esta situación como «la paradoja de la IA generativa».

Esta desconexión entre las aplicaciones de IA y el ROI se ve reforzada por un informe del MIT publicado en agosto de 2025, que indica que un asombroso 95 % de las organizaciones no obtuvo ningún retorno de la IA generativa pese a invertir entre 30 000 y 40 000 millones de dólares en ella.

La razón del problema es clara: la IA generativa crea. Produce contenido, automatiza tareas y acelera flujos de trabajo. Sin embargo, no aprende, razona ni se adapta por sí sola. La siguiente fase de la IA empresarial estará impulsada por sistemas capaces de interpretar, predecir y actuar de forma dinámica: lo que ahora se define como IA agéntica.

La investigación de Ivanti subraya además que la mayoría de las compañías aún no han integrado casos de uso de IA más complejos en sus flujos de trabajo de TI.

Aunque el 67 % de las organizaciones automatiza el enrutamiento de tickets, menos de un tercio aplica la IA al análisis de causa raíz u otros casos de uso predictivos. Esto indica que la mayoría de los equipos sigue priorizando la automatización estándar de tareas, en lugar de permitir que los sistemas piensen y actúen de forma autónoma mediante IA agéntica.

Los equipos de TI suelen emplear la automatización estándar y las herramientas de IA generativa para mejorar la productividad individual y gestionar tareas repetitivas de bajo nivel a mayor velocidad que con la intervención humana por sí sola. La capacidad de aumentar la eficiencia con menos tiempo y recursos es una ventaja fundamental de la IA, especialmente para equipos de TI bajo presión a los que siempre se les pide hacer más con menos. Pero las mejoras de eficiencia son solo una parte de la ecuación.

Los datos de Ivanti también revelan un problema organizativo más profundo: casi la mitad de los equipos de TI afirma que sus organizaciones carecen de resiliencia, es decir, de la capacidad de adaptarse rápidamente al cambio, recuperarse de las interrupciones y mantener la continuidad del negocio sin una intervención manual excesiva.

La verdadera agilidad empresarial exige soluciones de IA autónomas y adaptativas que puedan anticipar problemas, razonar sobre posibles soluciones y aprender de forma continua a ofrecer los resultados más óptimos.

Aquí es donde muchas organizaciones líderes están recurriendo a la IA agéntica. Los agentes de IA autónomos ofrecen a los equipos la oportunidad de redefinir las operaciones de TI tradicionales, pasando de una automatización reactiva a una colaboración proactiva y orientada a objetivos. Comprender que transformar ITOps con IA significa pasar de logros aislados de automatización a inteligencia en todo el sistema.

Casos de uso de IA agéntica de alto impacto en ITSM e ITOps

La IA agéntica ya está generando resultados al reducir el tiempo de inactividad, recortar costes y mejorar la agilidad organizativa.

A continuación se presentan cinco casos de uso de la IA agéntica en TI de alto impacto:

1. Remediación autónoma de incidentes

La remediación autónoma es el punto en el que la IA empieza a pasar del soporte a la estrategia. En las operaciones de TI tradicionales, identificar y solucionar un problema puede requerir horas de triaje y escalado humanos.

Con la IA agéntica, esos mismos incidentes pueden detectarse, diagnosticarse y resolverse en tiempo real, a menudo antes de que los usuarios perciban cualquier interrupción.

La IA agéntica no solo detecta anomalías dentro de ese entorno de TI y diagnostica la causa raíz, sino que diseña soluciones de forma inteligente y después ejecuta correcciones sin intervención humana. Además, el aprendizaje automático permite a la IA aprender de incidentes anteriores y utilizar esa experiencia para perfeccionar y mejorar continuamente los esfuerzos de respuesta en el futuro.

2. Prevención proactiva de problemas

La prevención proactiva de problemas se produce cuando la IA puede anticipar posibles problemas tecnológicos en lugar de limitarse a reaccionar ante ellos. En lugar de resolver un problema conocido, la IA agéntica supervisa continuamente patrones de datos y detecta señales de alerta temprana en forma de pequeñas desviaciones que podrían evolucionar hasta convertirse en interrupciones del servicio o problemas de seguridad.

En otras palabras, orienta ITOps hacia la prevención proactiva, supervisando indicadores adelantados y abordando los problemas antes de que se vuelvan significativos.

3. Gestión del ciclo de vida de extremo a extremo

Los agentes de IA autónomos proporcionarán un enfoque más completo y eficaz para la gestión del ciclo de vida de los activos.

Esta visión de la automatización basada en el ciclo de vida va más allá de tickets o incidentes individuales para abarcar todas las fases de las operaciones de TI.

Desde la incorporación de nuevos dispositivos hasta la aplicación de parches y el desmantelamiento de infraestructuras obsoletas, la IA agéntica garantiza que los sistemas sigan siendo seguros, conformes y rentables.

No solo corrige problemas, sino que también detecta, diagnostica y optimiza los sistemas de TI desde el aprovisionamiento hasta la retirada. Actúa como un motor de mejora continua, aprendiendo de patrones en todo el ecosistema de TI para optimizar recursos de forma proactiva, agilizar actualizaciones y reducir la carga a largo plazo sobre el personal de TI.

4. Gestión dinámica de cambios y versiones

La gestión de cambios y versiones dinámica es donde la IA agéntica demuestra realmente sus capacidades de orquestación. En la mayoría de las empresas, la gestión de cambios sigue siendo un proceso con muchas fricciones, que requiere coordinación entre múltiples equipos, herramientas y entornos.

La automatización agéntica transforma esto al permitir que los agentes de IA colaboren en flujos de trabajo complejos, incluida la respuesta a incidentes de ciberseguridad y el despliegue de software, trabajando juntos con una supervisión humana mínima para resolver incidentes, aprovisionar recursos y garantizar el cumplimiento.

Estos agentes actúan como coordinadores inteligentes: sincronizan actualizaciones entre sistemas, validan configuraciones y revierten cambios automáticamente cuando se producen anomalías. El resultado son ciclos de cambio más rápidos, seguros y predecibles, que liberan a los equipos de TI para centrarse en la innovación en lugar de en la resolución de incidencias que consume muchos recursos.

5. Gestión autónoma de recursos y capacidad

La gestión de recursos y capacidad es una de las dimensiones más críticas, y a menudo pasadas por alto, del rendimiento de TI. Con IA, las empresas pueden anticipar futuras necesidades de recursos analizando tendencias históricas de uso, fluctuaciones de carga de trabajo y picos de demanda. Los sistemas agénticos pueden asignar automáticamente potencia de cómputo, almacenamiento y ancho de banda antes de que aparezcan cuellos de botella, manteniendo un rendimiento óptimo sin supervisión humana constante.

Con el tiempo, estos sistemas autoajustables aprenden de los datos operativos para afinar continuamente la capacidad, reduciendo el desperdicio, minimizando costes y garantizando la continuidad del servicio incluso durante picos inesperados.

La investigación del informe de IBM El ascenso estratégico de la IA agéntica subraya este ritmo de cambio: para 2027, el doble de ejecutivos espera que los agentes de IA tomen decisiones autónomas en los flujos de trabajo. Hoy, solo el 24 % de los ejecutivos indica ese nivel de autonomía; dentro de dos años, el 67 % espera que sea la norma.

Superar barreras y generar impacto empresarial

Aun así, el progreso suele estancarse; no por falta de intención, sino por barreras estructurales. Los líderes de TI deben superar primero los obstáculos que se interponen en su evolución hacia un trabajo centrado en el valor. Estas barreras son múltiples: técnicas, culturales y operativas.

Incluso las organizaciones de TI más avanzadas en IA pueden carecer de la preparación estructural necesaria para una automatización profunda. Por ejemplo, el informe de Ivanti «2025 Technology at Work Report» reveló que:

El 38 % de los profesionales de TI señala las pilas tecnológicas complejas como un problema para unas operaciones de TI eficaces.
Y el 72 % afirma que sus datos de TI y seguridad están aislados en silos dentro de su organización.

Construir una estrategia de IA sostenible requiere algo más que una actitud positiva: exige alineación entre TI y el negocio en su conjunto. Las organizaciones con éxito son aquellas que alinean los objetivos tecnológicos con resultados tangibles, respaldadas por estructuras de datos claras, procesos unificados y equipos preparados para gestionar nuevos flujos de trabajo impulsados por IA. Sin esa alineación, incluso las mejores herramientas tienen dificultades para generar impacto en toda la empresa.

La investigación de IBM revela otra capa: el 45 % de los ejecutivos cita la falta de visibilidad en la toma de decisiones de la IA como una barrera importante. Este problema de la «caja negra» de la IA no es solo técnico. También tiene que ver con la confianza, la claridad en las comunicaciones y las salvaguardas de la IA. Escalar la IA agéntica requiere marcos de gobernanza en los que las decisiones automatizadas puedan entenderse, auditarse y explicarse.

Esta transformación debe mantener a las personas en el centro: diseñar para la ampliación de capacidades, no para la sustitución.

El modelo operativo de la IA agéntica

Piense en las ITOps agénticas no solo como una mejora de la eficiencia, sino como una redefinición total de los flujos de trabajo de TI tradicionales. Las organizaciones que lideran la siguiente fase de la transformación son las que están replanteándose cómo sus sistemas toman decisiones, colaboran y se adaptan de forma autónoma en toda la empresa.

Ese nivel de transformación digital requiere liderazgo desde la alta dirección. Los CIO y las partes interesadas ejecutivas deben pasar de la experimentación a la ejecución. Deben plantearse la incorporación de la IA agéntica no como un proyecto secundario, sino como un modelo operativo central que alinea tecnología, datos y personas en torno a resultados compartidos.

Ese cambio marca la verdadera prueba que viene.

El ROI futuro de las iniciativas de IA agéntica

Incluso con el aumento de productividad que aporta la tecnología de IA generativa, los equipos de TI no necesitan más herramientas. Necesitan inteligencia que genere resultados medibles. Los equipos deben establecer métricas del antes y el después que conecten con los líderes de TI y de negocio. Más allá de las mejoras de eficiencia (tiempo ahorrado, resolución más rápida, menores costes), mida el ahorro de mano de obra, la reducción de interrupciones que consumen muchos recursos y la disminución de la proliferación de herramientas.

Las organizaciones transformadoras observan un mayor impacto en todos los indicadores de negocio, incluida la productividad, la eficiencia, el crecimiento de ingresos, la fortaleza de la marca y la fidelidad de los clientes, que aquellas que limitan la IA a mejoras incrementales e incluso superficiales.

De hecho, las organizaciones que destacan en tres áreas clave de adopción de IA tienen 32 veces más probabilidades de alcanzar un rendimiento empresarial de primer nivel, según el mismo informe de IBM mencionado anteriormente.

Conclusión

Los próximos 12 a 24 meses pondrán a prueba la capacidad de los líderes de TI para convertir la experimentación en valor sostenido. Quienes adopten pronto la IA agéntica construirán organizaciones que aprendan más rápido, se adapten de forma continua, se anticipen a posibles problemas y se recuperen de las interrupciones de manera instintiva.

TI ha demostrado repetidamente que está plenamente dispuesta y comprometida con la adopción de la IA. Ahora debe volver a liderar, y hacerlo con profundidad. La IA agéntica marca la siguiente etapa de madurez: sistemas que aprenden, se autorreparan y se autooptimizan para permitir una mayor agilidad y resiliencia en toda la empresa.

No se trata de «configurar y olvidarse». Los equipos de TI deben crear, entrenar, supervisar, medir y perfeccionar la IA agéntica para garantizar la materialización del valor.

Para obtener más información sobre el papel de la IA como herramienta transformadora para las operaciones de TI y sobre casos de uso innovadores de la IA agéntica y la automatización en TI, consulte el informe de investigación de Ivanti: «IA: el futuro de la automatización de ITSM».

ITAM: su inesperada primera línea de defensa frente a las ciberamenazas

Tue, 16 Dec 2025 14:00:02 Z

Cuando se habla de ciberseguridad, muchas personas piensan en firewalls, sistemas de detección de intrusiones o protección de endpoints de última generación. Sin embargo, bajo estos sofisticados escudos existe una base esencial (y a menudo poco reconocida): una gestión sólida de activos de TI (ITAM).

Para los CIO que guían a organizaciones de tamaño medio y grandes empresas en un panorama digital cada vez más peligroso, ITAM no solo ofrece claridad operativa, sino también una potente primera línea de defensa frente a las ciberamenazas.

A continuación, analizaremos cómo una ITAM completa aporta visibilidad crítica sobre el entorno tecnológico de su organización, refuerza sus defensas frente a ciberamenazas en constante evolución, respalda el cumplimiento normativo y acelera las operaciones de seguridad. Siga leyendo para descubrir cómo convertir ITAM en una parte esencial de su estrategia puede ayudar a evitar brechas costosas y a construir una verdadera ciberresiliencia.

Los ciberataques globales aumentaron un 30 % interanual, y los ataques de ransomware registran ahora una media de 20 a 25 incidentes importantes al día.

Por qué ITAM es importante: los retos de ciberseguridad empiezan con una visibilidad limitada

Las ciberamenazas explotan casi siempre las debilidades que las organizaciones no pueden ver. La TI en la sombra, los dispositivos obsoletos, el software no autorizado y los puntos de acceso no autorizados son vulnerabilidades invisibles que se escapan por las grietas de la seguridad tradicional. Un inventario completo de activos no es solo una buena práctica operativa: es el punto de partida para una gestión eficaz del ciberriesgo.

A pesar de que el 90 % de las organizaciones afirma contar con sólidas capacidades de detección, el 57 % sufrió igualmente incidentes de seguridad graves debido a la falta de visibilidad completa.

Tenga en cuenta esto: en el Data Breach Investigations Report 2023, Verizon señaló que una proporción significativa de los incidentes de intrusión se originó en activos desatendidos: servidores que no se parchearon porque se habían olvidado, endpoints aprovisionados sin visibilidad sobre su ciclo de vida, etc.

En este punto, ITAM actúa como un sistema de alerta temprana de enorme valor. Al proporcionar un mapa en tiempo real y continuamente actualizado de todos los activos de hardware, software y cloud, permite a los líderes de TI detectar los riesgos antes que los atacantes.

Los beneficios de ITAM para la ciberresiliencia

A continuación, veremos cómo los distintos beneficios de una ITAM sólida se traducen en una postura de seguridad más fuerte para su organización.

La gestión del ciclo de vida elimina los eslabones débiles

Los activos no solo suponen riesgos en el momento de su adquisición. El ciclo de vida (desde la incorporación, el mantenimiento y la actualización hasta su retirada final) está lleno de oportunidades para una gestión deficiente que pueden convertirse en posibles puertas de entrada para los adversarios cibernéticos. Sistemas obsoletos sin soporte del proveedor, software al final de su vida útil que sigue ejecutando aplicaciones críticas, dispositivos dados de baja sin borrado de datos: todo ello es habitual en entornos complejos.

El 45 % de las organizaciones no tiene claro si conoce todas las aplicaciones en uso, lo que crea puntos ciegos que los atacantes aprovechan.

Una ITAM sólida garantiza que cada activo se rastree, se evalúe periódicamente y se retire de forma segura, cerrando tanto exposiciones accidentales como ataques sofisticados dirigidos a infraestructuras heredadas.

El cumplimiento normativo demuestra el control y evita sanciones

Cada vez más, los CIO se enfrentan a entornos regulatorios que exigen demostrar el control sobre los activos de TI. Marcos como NIST, ISO 27001 y el RGPD ponen el énfasis en la visibilidad de los activos como requisito previo para un control eficaz de los datos confidenciales y la infraestructura crítica. Una práctica de ITAM madura se ajusta directamente a estos requisitos, proporcionando la documentación y la supervisión demostrable necesarias para auditorías e investigaciones regulatorias.

Más del 80 % de las brechas están relacionadas con carencias en la gestión de la superficie de ataque, impulsadas por activos vulnerables expuestos a Internet y prácticas deficientes de inventario de activos.

Por ejemplo, en el marco del RGPD, la capacidad de identificar y remediar rápidamente activos vulnerables que procesan datos personales no es solo una buena práctica de seguridad: es una necesidad legal.

La colaboración entre ITAM y seguridad: mucho más que el seguimiento del inventario

La verdadera ITAM va más allá de mantener listas. La gestión integrada de activos aporta contexto directamente a las herramientas de operaciones de seguridad. Los escáneres de vulnerabilidades dependen de inventarios precisos para detectar exposiciones. La respuesta a incidentes requiere saber con exactitud qué sistemas están implicados. La aplicación de políticas de seguridad se basa en una comprensión clara de las funciones y relaciones de los activos.

A modo de ejemplo, una entidad financiera redujo a la mitad su tiempo de respuesta a incidentes tras integrar los datos de ITAM en su plataforma SIEM, lo que permitió a los equipos de seguridad localizar y aislar de inmediato los activos afectados durante una brecha. El valor aquí es medible y reproducible.

Una ciberdefensa resiliente requiere una gestión sólida de activos

La gestión de activos de TI no es simplemente higiene operativa. Es un componente esencial de una estrategia de ciberseguridad proactiva y resiliente. Para los CIO, invertir en una sólida solución de ITAM puede marcar la diferencia entre una seguridad superficial y una mitigación real del riesgo.

Si desea descubrir cómo nuestra solución de ITAM puede reforzar la postura de seguridad de su organización desde la base, póngase en contacto con nuestro equipo hoy mismo y dé el primer paso para construir una verdadera ciberresiliencia.

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 de costes de TI impulsada por IA: alinear el gasto con el valor estratégico

Wed, 22 Oct 2025 13:00:01 Z

Optimizar los costes de TI es ahora la máxima prioridad para los equipos de TI, según el informe Technology at Work 2025 de Ivanti. Nuestra encuesta reveló que la optimización de costes se citó como un objetivo estratégico crítico para 2025, por delante de la mejora de la ciberseguridad, la inversión en infraestructura y el despliegue de tecnología de IA/ML.

Sin embargo, aunque muchas organizaciones ven la IA y la automatización como herramientas para lograr mejoras operativas a corto plazo, muchas aún no han aprovechado todo el potencial de la IA para transformar la forma en que TI gestiona, predice y optimiza los costes.

Está claro que los equipos de TI ya confían en el valor de la IA en las operaciones diarias. Actualmente, TI lidera la implementación de la IA, con el 36 % de los equipos de TI utilizando IA generativa, según una investigación de McKinsey de marzo de 2025, más que cualquier otra función.

Aunque los equipos de TI utilizan habitualmente la IA para la programación, los tickets de soporte y otras tareas del día a día, muchas organizaciones no ven más allá de estas mejoras de eficiencia a corto plazo. Con demasiada frecuencia, los líderes de TI pasan por alto el potencial sin explotar de la IA para la optimización en toda la empresa.

Este cambio, que pasa de mejoras incrementales de productividad a una optimización estratégica de costes, libera recursos y ofrece a los líderes de TI la flexibilidad necesaria para centrarse en la innovación, la transformación a largo plazo y la alineación constante de las operaciones con una estrategia empresarial que evoluciona rápidamente.

Con los CIO sometidos a una presión creciente para “hacer más con menos”, la optimización de costes de TI impulsada por IA tiene la capacidad de reducir el gasto ineficiente en TI, justificar las inversiones y aportar valor estratégico en toda la organización.

Sin embargo, antes de que esta transformación pueda producirse, las empresas deben comprender primero cuáles son las principales fuentes de gasto ineficiente e identificar las áreas de mayor valor en las que pueden utilizar las capacidades de la IA para asignar mejor los recursos y sacar el máximo partido a su presupuesto de TI.

Principales barreras para la optimización de costes de TI

Los retos de la gestión de costes son sistémicos. El gasto ineficiente en TI es consecuencia de fallos acumulados en sistemas, procesos y estructuras de liderazgo. Más de la mitad de los profesionales de TI afirmó que el gasto ineficiente en TI era un problema importante en su organización, según una investigación de Ivanti de 2025.

El gasto ineficiente en TI es especialmente grave en sectores de gran complejidad, como las telecomunicaciones y el sector público, donde los sistemas heredados y las amplias relaciones con proveedores dificultan el seguimiento y el control del gasto. Estos sectores afrontan una mayor presión para reducir costes, ya que el gasto no controlado limita su capacidad para financiar iniciativas estratégicas y modernizar infraestructuras críticas.

Las revisiones mensuales de proveedores, las conciliaciones presupuestarias trimestrales y las negociaciones anuales de contratos tienen dificultades para seguir el ritmo del dinámico panorama actual de TI. El gasto cloud de una organización puede dispararse de la noche a la mañana, y la complejidad tecnológica aumenta rápidamente debido a la contratación descentralizada, la TI en la sombra y la escasa visibilidad de los activos. Por ejemplo, el 38 % de los profesionales de TI encuestados por Ivanti señaló la “complejidad tecnológica” como una barrera importante para unas operaciones de TI eficaces.

De cara al futuro de ITOps impulsadas por IA, muchos profesionales de TI reconocen el potencial transformador de la IA para afrontar estos retos y eliminar el gasto innecesario.

IA y machine learning para la gestión predictiva de costes

Las revisiones manuales de costes por sí solas miran al pasado, requieren mucho trabajo y son propensas al error humano. La supervisión humana por sí sola no puede reconocer ni analizar patrones que emergen mediante el análisis de datos de IA a gran escala. La gestión de costes impulsada por IA cambia el enfoque. En lugar de informar sobre los excesos de gasto después de que se produzcan, el análisis predictivo con IA puede detectar posibles anomalías y proporcionar a las organizaciones previsiones presupuestarias precisas para evitar gastos redundantes e innecesarios. La IA también puede sacar a la luz herramientas redundantes, destacar costes del ciclo de vida y señalar anomalías de gasto que probablemente pasarían desapercibidas en las revisiones humanas.

Piense en este escenario: puede utilizar la IA para analizar sus datos de gestión de activos de TI con el fin de detectar software adquirido pero no utilizado y licencias de software sin uso, o de examinar tickets de soporte en busca de patrones que muestren cuándo determinados tipos de dispositivos suelen empezar a fallar. Estos insights pueden ayudar a definir ciclos de sustitución más inteligentes, reducir el tiempo de inactividad y garantizar que solo paga por lo que realmente utiliza.

La diferencia de velocidad es notable. Las organizaciones que utilizan la optimización de costes impulsada por IA están observando reducciones medibles en los gastos operativos, mientras que otras siguen recopilando en hojas de cálculo los informes del trimestre anterior.

La visibilidad en tiempo real supera de forma constante a las revisiones reactivas. Cuando se puede predecir y prevenir el desperdicio en lugar de limitarse a documentarlo, es cuando TI pasa de gestionar gastos a crear valor estratégico.

Gestión de costes cloud y gestión de recursos con IA

Los entornos cloud son la principal fuente de desviaciones presupuestarias y desperdicio. Casi nueve de cada diez organizaciones (88 %) observan una variación significativa entre el gasto real y el gasto previsto, y solo el 30 % sabe a dónde se destina su presupuesto cloud, según el informe State of Cloud Costs 2024 de CloudZero.

Los propios datos de Ivanti amplían estos retos de gestión de recursos de TI:

El 39 % de los profesionales de TI citó el hardware obsoleto como una fuente considerable de gasto ineficiente.
El software obsoleto, sin uso y caducado también es un factor importante: casi uno de cada tres profesionales de TI (31 %) afirma que sus organizaciones no hacen seguimiento de las licencias de software no utilizadas o infrautilizadas.
Aún más preocupante: el 48 % de los equipos de TI indicó que sus empresas utilizan software que ha llegado al final de su vida útil (EOL).

La combinación de entornos multicloud, un uso impredecible a lo largo del tiempo, modelos de precios complejos y variables incluso dentro de los mismos servicios, y costes muy diversos deja clara la necesidad de la IA y la automatización.

La tecnología basada en IA puede ayudar a abrirse paso entre esta complejidad. Las soluciones de IA pueden identificar de forma proactiva licencias de software infrautilizadas, recursos cloud sobreaprovisionados y aplicaciones redundantes en distintos entornos que a los analistas humanos les llevaría semanas mapear.

Además, la IA combinada con la automatización de ITSM puede sugerir soluciones al gasto ineficiente en TI mediante recomendaciones inteligentes de ajuste de tamaño y desaprovisionamiento. Los CIO líderes utilizan la gestión estratégica de costes de TI para financiar iniciativas de alto impacto, y la automatización con IA lo hace posible a escala.

La optimización de licencias de software ofrece retornos significativos. La IA compara el uso real del software con los derechos de uso, identifica oportunidades de pasar a niveles inferiores y predice necesidades futuras a partir de patrones de crecimiento. Las organizaciones pagan por lo que utilizan, no por lo que compraron meses atrás.

El impacto de la IA en la optimización de los procesos de TI

Aunque la adopción de la IA aumenta entre los equipos de TI, su impacto en la optimización de costes aún no está tan extendido como los casos de uso básicos, como el mantenimiento predictivo y la automatización de tareas rutinarias de autoservicio, ambos populares según la investigación de Ivanti.

La demora en la adopción generalizada de la IA en ITOps impide que las organizaciones aprovechen los beneficios financieros a largo plazo y las oportunidades de crecimiento estratégico del negocio. Las soluciones de automatización de TI pueden reducir los costes operativos hasta en un 90 %. La tecnología gestiona la clasificación de tickets y automatiza la respuesta ante incidentes, al tiempo que predice fallos del sistema y gestiona el mantenimiento rutinario.

La IA eleva las operaciones de TI, y sus efectos se perciben en toda la empresa. La supervisión del rendimiento de los activos se vuelve inteligente y proactiva. En lugar de umbrales estáticos y comprobaciones programadas, los sistemas de IA analizan continuamente los datos de rendimiento, predicen fallos de hardware y optimizan los calendarios de mantenimiento.

Esto evita tanto los costes del tiempo de inactividad como el gasto innecesario en sustituciones. La automatización de procesos también libera tiempo de TI y reduce los costes derivados del error humano: configuraciones manuales erróneas, parches no aplicados y respuestas tardías causadas por recursos limitados.

Cómo la IA permite a TI aportar valor estratégico

La gestión de costes de TI no es el objetivo final. Es el punto de partida para la transformación estratégica. La IA permite a las empresas optimizar costes a escala al tiempo que libera presupuestos para inversiones de crecimiento.

Las organizaciones que adoptan la IA para la gestión de costes están reposicionando la forma en que sus empresas perciben y aprovechan la tecnología. Cuando cada inversión debe justificar su existencia, la IA permite a los líderes de TI convertirse en arquitectos de valor, no solo en gestores del gasto, al reducir costes y crear valor. La IA favorece una asignación ágil de recursos. Cuando los costes ineficientes se eliminan de forma proactiva, los directivos de TI ganan flexibilidad para financiar oportunidades emergentes y responder a los cambios en las prioridades del negocio.

La visibilidad es igual de importante para transformar TI en un motor estratégico del negocio. La IA proporciona los datos y los insights necesarios para cuantificar el valor empresarial de TI. Cuando las inversiones se supervisan y se vinculan a resultados de negocio, los CIO pueden demostrar el verdadero ROI del departamento de TI y obtener apoyo estratégico.

La verdadera transformación se produce cuando TI pasa del control reactivo del gasto a la creación proactiva de valor. Las operaciones de TI optimizadas con IA se han convertido en la base de la innovación, lo que permite a los equipos experimentar y ofrecer ventajas competitivas.

Para obtener más información sobre los principales retos que contribuyen al gasto ineficiente en TI y sobre cómo la IA y la automatización pueden ayudar a los equipos de TI a aumentar la eficiencia, mejorar la visibilidad de los activos y optimizar la gestión de costes de TI, consulte el informe Technology at Work 2025 de Ivanti.

Las joyas ocultas de ITSM: las funciones que más importan

Fri, 28 Mar 2025 12:34:36 Z

La gestión de servicios no tiene por qué ser solo una palabra de moda. Puede ser la base de unas operaciones eficientes en las que la gestión de servicios de TI (ITSM) desempeña un papel crucial para que las empresas funcionen sin interrupciones. Pero ¿qué diferencia realmente a un ITSM excepcional del resto? No se trata solo de contar con una interfaz de usuario atractiva, sino de las potentes funciones y funcionalidades que operan bajo la superficie, mejorando la satisfacción de los usuarios e impulsando la excelencia operativa. Desde la gestión automatizada de incidencias hasta las capacidades de autorreparación, el verdadero poder de ITSM reside en su capacidad para anticipar y resolver incidencias antes de que se conviertan en problemas.

El poder que hay debajo: lo que realmente importa

Bajo la superficie de interfaces elegantes y diseños fáciles de usar se encuentra aquello que hace que la gestión de servicios sea indispensable. Aunque una interfaz de usuario cuidada puede mejorar la experiencia del usuario, son la funcionalidad y la eficiencia subyacentes las que determinan el éxito de cualquier sistema de gestión de servicios.

Para los empleados, lo que importa es la rapidez y la eficacia con que se atienden sus solicitudes. Cuando un empleado envía una solicitud, espera que se tramite y se resuelva con rapidez. Los retrasos generan frustración y reducen la productividad, con un efecto que se extiende por toda la organización.

Los empleados también valoran mucho la transparencia y la comunicación. Esperan estar informados del estado de sus solicitudes y de cualquier posible retraso. Al proporcionar actualizaciones periódicas y mantener canales de comunicación claros, los equipos de TI pueden mejorar de forma significativa la satisfacción y la confianza en el proceso de gestión de servicios.

Para los profesionales de TI, el nivel de exigencia es igualmente alto. Necesitan las soluciones adecuadas para abordar y resolver incidencias de forma eficiente. La capacidad de gestionar incidencias en el nivel inicial, a menudo denominado soporte de nivel 0, es fundamental. Esto implica resolver rápidamente incidencias sencillas sin escalarlas, lo que puede reducir drásticamente el número de tickets que deben gestionarse.

En última instancia, la verdadera prueba de la satisfacción de los empleados con el sistema de gestión de servicios está en los resultados que ofrece. La rapidez y eficacia con que se resuelven las incidencias, la calidad de la comunicación recibida y el impacto general en su productividad diaria son métricas clave.

Más allá de una interfaz llamativa: las capacidades esenciales de la gestión de servicios

La arquitectura y los procesos subyacentes son lo que realmente fortalece la gestión de servicios. En el centro de cualquier buena solución de gestión de servicios está la capacidad de optimizar los flujos de trabajo, lo que puede aumentar considerablemente la eficiencia. Cuando los procesos están optimizados, los equipos pueden centrarse en tareas más importantes, reduciendo el tiempo y el esfuerzo dedicados a actividades rutinarias y repetitivas. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también garantiza que el departamento de TI pueda responder con mayor eficacia a las necesidades del negocio.

La gestión automatizada de incidencias es otro componente crítico que a menudo pasa desapercibido. Al automatizar la detección y resolución de incidencias, las organizaciones pueden reducir drásticamente los tiempos de respuesta. Estas capacidades de autorreparación suponen un cambio radical en la gestión de servicios moderna, ya que garantizan que los problemas se identifiquen y remedien antes incluso de que los usuarios los registren, lo que aumenta su satisfacción. Además, es menos probable que los usuarios experimenten interrupciones y, cuando surgen incidencias, se resuelven de forma rápida y eficiente. Este enfoque proactivo no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también ayuda a mantener una percepción positiva del departamento de TI.

Las capacidades de integración son otro aspecto esencial que a menudo se pasa por alto. Una solución de gestión de servicios que se integra sin problemas con diversas aplicaciones y servicios empresariales garantiza que todos los componentes funcionen en armonía. Esto elimina los silos y garantiza que los datos fluyan con fluidez por toda la organización, mejorando la eficiencia operativa general.

Sin embargo, es importante señalar que no todos los proveedores cumplen sus promesas de low-code/no-code. Aunque muchos afirman ofrecer estas funciones, la realidad suele implicar más programación de la anunciada. Las verdaderas soluciones low-code/no-code deben minimizar la necesidad de programación extensa, facilitando que los equipos de TI desplieguen y gestionen servicios sin requerir conocimientos técnicos profundos.

La experiencia digital del empleado es mucho más que encuestas. Implica una visión completa de 360 grados de cómo interactúan los empleados con diversos aspectos del sistema de gestión de servicios, incluidas las aplicaciones, la seguridad y los dispositivos. Identificar y abordar de forma proactiva las incidencias en estas áreas puede mejorar considerablemente la experiencia general del empleado.

Funciones que hacen excelente la gestión de servicios

Pero ¿cuáles son las funciones específicas que elevan la gestión de servicios de una simple herramienta a una solución indispensable? Una de las funciones más transformadoras es la automatización. Al automatizar las tareas rutinarias y los procesos de resolución de tickets, las soluciones de gestión de servicios pueden mejorar significativamente la satisfacción de los usuarios y, al mismo tiempo, reducir la carga de trabajo de los equipos de TI.

Los portales de autoservicio son otro elemento transformador. Estos portales permiten a los usuarios resolver por sí mismos incidencias sencillas, como restablecimientos de contraseña o instalaciones de software, sin necesidad de involucrar al departamento de TI.

La analítica avanzada también es crucial para la gestión de servicios moderna. Al proporcionar información detallada sobre el rendimiento del servicio y el comportamiento de los usuarios, esta analítica permite a las organizaciones abordar de forma proactiva las incidencias antes de que se conviertan en problemas importantes. Por ejemplo, la analítica predictiva puede identificar patrones que podrían indicar un fallo inminente del sistema, lo que permite a los equipos de TI tomar medidas preventivas.

El acceso móvil también es clave. Con la creciente movilidad de la plantilla, es esencial que el soporte de TI esté siempre disponible, con independencia de dónde se encuentren los usuarios. Las plataformas de gestión de servicios adaptadas a dispositivos móviles permiten a los usuarios enviar tickets, hacer seguimiento del progreso y recibir actualizaciones sobre la marcha.

Por último, la IA se está convirtiendo cada vez más en un aspecto crucial de una gestión de servicios eficaz. Las herramientas basadas en IA pueden automatizar tareas más complejas, ofrecer recomendaciones inteligentes e incluso predecir y resolver incidencias antes de que los usuarios sean conscientes de ellas. Sin embargo, es fundamental que estos sistemas de IA sean transparentes y fiables, garantizando que operen de forma ética y en el mejor interés de la organización y sus usuarios.

Cómo ayuda Ivanti

Aquí es donde entra Ivanti. Ofrecemos un conjunto de soluciones que no solo hacen que la gestión de servicios sea más eficiente, sino que también mejoran sus aspectos esenciales. Lo conseguimos mediante nuestras capacidades de gestión de servicios basadas en IA, que hacen que el service desk sea más inteligente, más rápido y más eficiente. Con capacidades basadas en IA, podemos resumir incidencias y tickets, generar artículos de conocimiento, clasificar incidencias e incluso crear widgets para cuadros de mando.

En el mundo digital actual, la seguridad es una prioridad para todas las organizaciones. Por eso somos el único proveedor de ITSM que ha firmado el compromiso Secure by Design. No nos limitamos a decir que somos seguros: incorporamos la seguridad en nuestros productos desde el diseño.

Nuestra sólida seguridad se complementa con nuestras amplias capacidades de integración empresarial. Con más de 1000 conectores, nuestra plataforma puede integrarse sin problemas con una amplia variedad de sistemas de terceros, tanto de TI como ajenos a TI. Nuestro enfoque low-code/no-code, impulsado por la plataforma iPaaS líder, facilita la ampliación de la automatización de ITSM y los flujos de trabajo a sistemas externos sin requerir conocimientos técnicos profundos.

Además, ofrecemos cinco flujos de trabajo empresariales listos para usar (OOTB) para RR. HH., instalaciones, gestión de carteras de proyectos (PPM), gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) y operaciones de seguridad. No son simples plantillas: son objetos de negocio totalmente funcionales que pueden personalizarse para satisfacer las necesidades específicas de su organización.

El editor visual low-code es una potente función que permite a las organizaciones crear y modificar flujos de trabajo en todos los procesos de TI y ajenos a TI. Esta capacidad permite crear soluciones personalizadas que se ajustan a requisitos de negocio únicos, minimizando el esfuerzo administrativo y maximizando la productividad. La capacidad DevOps integrada de la plataforma, con conectores bidireccionales OOTB para Jira, Azure DevOps, GitHub y Jenkins, amplía esta flexibilidad a DevSecOps.

Uno de los aspectos más innovadores de la plataforma de Ivanti son sus capacidades de autorreparación. La gestión proactiva de servicios garantiza que las incidencias se identifiquen y resuelvan antes de que afecten a los usuarios, reduciendo significativamente el tiempo medio de resolución (MTTR). Este enfoque proactivo no solo mejora la calidad del servicio, sino también la experiencia digital general del empleado. Ivanti es el único proveedor de ITSM que mide la experiencia digital del empleado, proporcionando información sobre el sentimiento de los empleados y el rendimiento de los dispositivos, las aplicaciones y las medidas de seguridad.

En un entorno de cambio tecnológico acelerado, las soluciones de Ivanti ofrecen la flexibilidad y la seguridad necesarias para situarse a la cabeza. Gracias al poder de la IA avanzada, la seguridad resiliente y la integración fluida, Ivanti prepara a las organizaciones para ofrecer un servicio excepcional y liderar la transformación digital con confianza.

¿Quiere saber más? Consulte nuestro seminario web Más allá de la superficie: descubra el verdadero poder de ITSM para verlo desde una nueva perspectiva y llevar su gestión de servicios al siguiente nivel con el fin de obtener una ventaja competitiva.

Cómo la IA puede aliviar la carga de trabajo del servicio de asistencia

Mon, 24 Feb 2025 16:46:45 Z

Republicado con permiso de CIO.com

La creciente avalancha de tickets de incidencias está poniendo bajo presión las operaciones del servicio de asistencia. Sin embargo, muchos siguen dependiendo de llamadas telefónicas, bases de conocimientos obsoletas y procesos manuales. Como era de esperar, esto provoca frustración y agotamiento en el personal, insatisfacción entre los usuarios finales y vulnerabilidades de seguridad persistentes.

Hasta un 56 % de los profesionales de TI afirma que el volumen de tickets del servicio de asistencia ha aumentado, según una encuesta de Ivanti. Entre los motivos se incluyen un mayor número de implantaciones de software, problemas de fiabilidad de la red, incidentes o interrupciones de seguridad y el aumento del teletrabajo.

Soluciones antiguas para problemas nuevos

La carga actual es especialmente elevada porque los servicios de asistencia responden a las mismas preguntas y problemas de la misma manera. Para muchos, el principal canal de interacción con los usuarios es el teléfono.

Eso significa que las organizaciones carecen de una base de conocimientos viable y accesible que puedan aprovechar, afirma Alan Taylor, director de gestión de productos de Ivanti, quien gestionó servicios de asistencia empresariales a finales de los años 90 y principios de los 2000. «Acabamos en un ciclo en el que volvemos constantemente a tickets de incidencias incompletos o mal documentados para encontrar una solución».

Cómo la IA puede optimizar la carga de trabajo del servicio de asistencia

La IA puede mejorar muchas tareas del servicio de asistencia. Sin embargo, el Everywhere Work Report de Ivanti reveló que solo el 40 % de los encuestados utilizaba la IA para la resolución de tickets, el 35 % para la gestión de la base de conocimientos y solo el 31 % para el escalado inteligente. Con la IA, estas actividades pueden tener un impacto positivo en las operaciones del servicio de asistencia y en la satisfacción de los usuarios finales. Las organizaciones no necesitan transformar sus principales procesos empresariales para lograr estos resultados concretos, afirma Taylor.

De hecho, las organizaciones pueden seguir una serie de pasos para introducir la IA con éxito y aliviar la carga de trabajo del personal.

Empiece con un pequeño proyecto piloto. Esto podría incluir la automatización de una pregunta frecuente o del enrutamiento de tickets para demostrar el valor de la IA sin transformar los procesos. Estos proyectos piloto pueden ampliarse a medida que se demuestre su éxito.
Priorice la automatización de las tareas rutinarias. «La IA puede tener un gran impacto en este ámbito», afirma Taylor. «Utilice la IA para impulsar la automatización de tareas repetitivas y de baja complejidad, como la clasificación, priorización y enrutamiento de tickets. Esto ayuda a reducir el esfuerzo manual y mejora los tiempos de respuesta».
Informe y forme a los analistas del servicio de asistencia. Muchas organizaciones hablan de la IA y sus ventajas a alto nivel, señala Taylor. «Pero eso rara vez llega a los analistas del servicio de asistencia que atienden las llamadas de los usuarios finales». Proporcione al equipo la formación necesaria para trabajar con herramientas de IA. Asegurarse de que entienden cómo utilizar las herramientas de forma eficaz aliviará sus preocupaciones y aumentará su implicación.

Priorice los datos de alta calidad

Una IA eficaz depende de datos de alta calidad. «El principal problema de datos en el servicio de asistencia es, sin duda, que las resoluciones están mal documentadas», afirma Taylor. «Una documentación de alta calidad genera datos de alta calidad, que pueden aprovechar tanto la inteligencia humana como la artificial». Mejorar las competencias del personal del servicio de asistencia para crear una buena documentación es un paso fundamental para aprovechar la IA y mejorar las operaciones.

Las soluciones de automatización de servicios de Ivanti incorporan IA y machine learning. Estas tecnologías se encargan de la clasificación de tickets y mejoran la precisión. A su vez, la IA puede utilizar clasificaciones precisas para enrutar los problemas de forma coherente y resolverlos con rapidez. Por último, el software de Ivanti utiliza la IA para ver dónde y cómo se agrupan los incidentes, lo que permite identificar las causas raíz y ayuda al servicio de asistencia a elaborar una respuesta sistemática.

Conclusión

Los líderes de TI pueden empezar a deshacer el atasco repetitivo y agotador del servicio de asistencia. Pueden aprovechar de forma táctica la IA y el machine learning en pequeños proyectos que alivien la carga de trabajo, mejoren la satisfacción de los usuarios finales y generen confianza en las capacidades de la IA. Los datos de alta calidad son esenciales para una IA eficaz.

¿ITAM o CMDB? Por qué necesita ambos

Tue, 03 Dec 2024 16:28:54 Z

Muchas organizaciones recurren a soluciones de gestión de activos de TI (ITAM) para garantizar que todos sus activos de TI se descubran, se registren, se protejan y se retiren al final del ciclo de vida de cada activo.

Algunos administradores de TI se preguntan si pueden utilizar una base de datos de gestión de la configuración (CMDB) para sus requisitos de ITAM. Pero a otros les preocupa que hacer seguimiento de los activos de TI en dos soluciones les obligue a duplicar cada registro de activo y aumente su carga de trabajo.

¿Qué es ITAM?

ITAM es un conjunto de buenas prácticas para hacer seguimiento del inventario de activos de TI. Sus objetivos son gestionar el coste total de un activo de TI, incluida la propiedad, los contratos asociados al ciclo de vida del activo, la garantía y la información de renovación.

ITAM se centra en los activos de TI desde la perspectiva financiera de una organización. Cuando las organizaciones siguen las buenas prácticas de ITAM, pueden tomar decisiones informadas sobre las adquisiciones de tecnología. Además, pueden evitar costes imprevistos y sanciones asociadas a las auditorías de software.

¿Qué es CMDB?

Una CMDB es un repositorio central de información sobre los activos de TI de una organización. Incluye detalles sobre hardware, software, redes y sus distintas relaciones.

La gestión de la configuración implica hacer seguimiento de los activos de TI desde una perspectiva operativa y de soporte. Dado que la disponibilidad y la estabilidad de los activos influyen en las operaciones diarias de una organización, los activos deben documentarse junto con su configuración y sus ofertas de servicio.

¿Necesita ITAM si ya utiliza una CMDB?

Determinar si necesita ITAM cuando utiliza una CMDB dependerá del tamaño de su organización y de la complejidad de sus necesidades de gestión de servicios de TI (ITSM). A una organización puede resultarle atractivo evitar la compra de una solución de software independiente o la formación de los empleados en un producto adicional. Gestionar los datos de ITAM en la solución de ITSM podría simplificar la creación y la gestión de los procesos de cumplimiento de solicitudes.

La mayoría de las soluciones de CMDB ofrecen amplias funciones de personalización, por lo que es posible personalizar una CMDB con propiedades y funcionalidades de ITAM. Pero los objetivos de una CMDB son muy distintos de los objetivos de ITAM.

Imaginar el servicio de autobuses de su ciudad o localidad ofrece un ejemplo básico de cómo se utilizan distintos datos —el número de ruta y el número de autobús— para objetivos diferentes. A los autobuses se les asignan rutas, y a cada ruta se le asigna un número que se muestra en el autobús. A cada autobús se le asigna un segundo número para poder hacerle seguimiento a lo largo de su ciclo de vida. Los administradores asignan distintos autobuses a una ruta sin afectar al número de la ruta de autobús. Y resultaría confuso si el número utilizado para identificar un autobús físico fuera el mismo que el de una ruta de autobús.

Un elemento de configuración (CI) de una CMDB que represente un servicio de correo electrónico —la “ruta” en nuestra analogía— probablemente superará el ciclo de vida del activo, un servidor físico —el “autobús”— utilizado para prestar los servicios de correo electrónico.

Almacenamiento de datos de ITAM

Una CMDB podría almacenar todos sus datos de ITAM, pero sería necesario realizar modificaciones importantes en la CMDB para cumplir los requisitos de ITAM. La CMDB carece de capacidades de descubrimiento, por lo que deben implementarse conectores o integraciones con herramientas externas de descubrimiento de activos de TI para garantizar que la información de configuración de los activos de TI se descubra y se mantenga actualizada en la base de datos de la CMDB.

Sería necesario añadir más personalizaciones a la CMDB, lo que puede resultar costoso. E incluso después de aplicar capacidades de ITAM a la CMDB, seguiría siendo poco probable que una organización contara con una solución de ITAM completa. Este tipo de ITAM puede ser suficiente para una organización más pequeña, pero habría que modificar la CMDB para que pudiera gestionar información contractual, financiera y del ciclo de vida.

Además, habría que crear roles de gestor de activos de TI en la solución de ITSM, con los permisos adecuados sobre la CMDB para los administradores de ITAM. Más allá de esto, los procesos de ITSM tendrían que modificarse o añadirse para proporcionar funcionalidad de procesos de ITAM.

Riesgos de una única base de datos

Almacenar datos excesivos y no relacionados en una CMDB, especialmente datos que no guardan relación con el problema empresarial concreto, como mapear un servicio de negocio en la CMDB, puede dar lugar a una base de datos muy grande y costosa. Cuanto mayor sea el volumen de datos almacenados, más tiempo, esfuerzo y recursos humanos se necesitan para mantener datos precisos.

Si una base de datos no es precisa, no es fiable. Con muchas personas manteniendo y realizando cambios en los datos, se corre el riesgo de que se produzcan cambios no aprobados, potencialmente en elementos de configuración (CI) críticos para el negocio. Limitar la cantidad de datos también limitará el número de personas que pueden realizar cambios en ellos, manteniendo así su integridad. Este es un argumento sólido a favor de disponer de herramientas separadas para CMDB e ITAM.

Además, introducir en una base de datos demasiados datos que podrían ser irrelevantes para las relaciones o los servicios de negocio crea el riesgo de sobrecargar con información innecesaria a cualquiera que intente interpretar o visualizar esos datos.

¿Qué ocurre con los informes de activos?

Incorporar detalles completos sobre los activos de TI en la CMDB puede simplificar la creación de informes de activos de TI. Una CMDB proporciona información sobre las relaciones entre los activos de TI, incluidas sus configuraciones, los riesgos de los cambios y los impactos de esos cambios. También se diferencia de las soluciones de ITAM estándar, que normalmente realizan un seguimiento de las asociaciones jerárquicas entre los activos de TI.

Centralizar todos los datos sobre relaciones de activos de ITIL e ITAM dentro de la CMDB puede hacer que la generación de informes sea más sencilla y rentable que utilizar bases de datos independientes. Pero esto exigiría modificaciones importantes en la CMDB.

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¿Por qué dos soluciones para hacer seguimiento de los activos de TI?

La gestión de cambios es esencial para las soluciones de ITSM que siguen las buenas prácticas de ITIL. ITIL ofrece orientación y buenas prácticas para gestionar los cambios en un entorno de TI con el fin de reducir el riesgo asociado a los cambios de configuración de TI.

Las buenas prácticas de ITIL recomiendan que los activos de TI que prestan servicios operativos se documenten y se sigan mediante una CMDB. Cada activo seguido mediante una CMDB es un CI que podría ser un activo de hardware, un activo de software o varios activos combinados para prestar un servicio de TI. Se realiza un seguimiento de cada CI para garantizar que esté operativo.

Una solución de ITAM responde a objetivos diferentes y aporta sus propias ventajas. Muchas organizaciones quieren centralizar todos los datos en una única fuente de verdad, pero puede que no sea el mejor lugar para almacenar todos los tipos de datos. Por ejemplo, algunas quieren incluir contratos, guías de procesos y políticas en su CMDB. Almacenar este tipo de datos tan específicos en una herramienta especializada en gestionarlos garantiza que exista la funcionalidad adecuada.

En el caso de los contratos, una herramienta de ITAM o un sistema de gestión del ciclo de vida de los contratos los almacenaría en un formato adecuado para que puedan digitalizarse, extraerse las fechas clave y crearse flujos de trabajo o asociarse a centros de coste o grupos.

Las CMDB no están diseñadas para admitir este nivel de detalle sin una amplia personalización. Seleccionar la herramienta de gestión adecuada para determinados tipos de datos y, después, vincularla o integrarla con la CMDB puede garantizar que no se sacrifique funcionalidad en favor de la comodidad de la centralización.

¿Tiene sentido hacer seguimiento de un activo de TI tanto en una CMDB como en una solución de ITAM? No realmente, cuando existe una forma de evitar duplicar los registros de activos de TI con una solución que integra la CMDB con una solución de ITAM.

Imagine la base de datos que gestiona los servicios de rutas de autobús. Esa base de datos registraría elementos relacionados con el servicio, como horarios, conductores y el autobús asignado a la ruta. Con la integración, los administradores simplemente asignarían un autobús a una ruta mediante una tabla de consulta que muestra los autobuses disponibles. Cuando la CMDB se integra con la solución de ITAM, el activo de TI puede vincularse directamente al CI en lugar de recrearse y duplicarse.

ITAM vs. CMDB: no es cuestión de “versus”

Intentar utilizar la CMDB para que asuma el papel de gestión de activos de ITAM tiene desventajas considerables. Por tanto, no se trata realmente de “CMDB frente a gestión de activos”, porque ITAM y la CMDB son fundamentales para cualquier empresa que aproveche la tecnología a gran escala.

Los activos de TI que prestan servicios a la organización deben seguirse mediante un proceso de gestión de la configuración, de acuerdo con las buenas prácticas de ITIL. Esos activos de TI también deben seguirse mediante las buenas prácticas de ITAM para evitar costes inesperados derivados de activos perdidos o robados, decisiones de adquisición desinformadas y software sin licencia. Para garantizar una integración fluida, las organizaciones deberían plantearse utilizar una solución de ITAM integrada en una plataforma de gestión de servicios.

Elimine la infraestructura y reduzca los costes de mantenimiento migrando a la nube

Mon, 04 Nov 2024 15:50:11 Z

Hoy en día, las empresas buscan constantemente formas de optimizar sus operaciones y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, muchas se ven lastradas por las cargas y los costes de la infraestructura de TI local. Por eso algunas están considerando las ventajas de la migración a la nube.

En este artículo, analizaremos las ventajas de la migración a la nube y cómo ayudan a ahorrar dinero, facilitar la escalabilidad de su empresa y mejorar sus operaciones. Veremos cómo eliminar la infraestructura local, reducir los costes de mantenimiento y utilizar las tecnologías de seguridad más recientes puede ayudar a empresas de todos los tamaños.

Reduzca costes y aumente la escalabilidad

Al migrar a la nube y aprovechar su modelo de pago por uso, las empresas pueden evitar grandes inversiones en infraestructura local, como servidores, software y centros de datos. Esto elimina los gastos de capital asociados a la compra y el mantenimiento de hardware y software, liberando valiosos recursos financieros que pueden reasignarse a otras áreas del negocio.

La escalabilidad es otra ventaja importante de migrar a la nube. Las empresas pueden aumentar o reducir fácilmente sus recursos de TI en función de sus necesidades, asegurándose de pagar solo por los recursos que utilizan. Esto resulta especialmente útil para empresas con cargas de trabajo variables o demandas estacionales. Al no sobredimensionar la infraestructura, pueden optimizar su gasto en TI y evitar costes innecesarios.

Además, la nube abre la puerta al uso del hardware y el software más recientes, lo que permite a las empresas mejorar su rendimiento y agilidad. Con los proveedores de servicios en la nube encargándose de las actualizaciones y el mantenimiento de la infraestructura, las empresas pueden centrarse en su actividad principal, sin la carga de gestionar y actualizar sistemas. Esto les permite seguir siendo competitivas y ágiles, impulsando la innovación y el crecimiento.

Reduzca costes eliminando la infraestructura local

Migrar a la nube significa mucho más que dejar de comprar y mantener hardware. También supone reducciones significativas en los costes continuos de la infraestructura local. Al migrar a la nube, las empresas pueden evitar el coste de mantener servidores físicos, sistemas de almacenamiento y equipos de red. Esto significa que se eliminan los gastos de capital en hardware, los costes de energía y refrigeración y los contratos de mantenimiento. En su lugar, las empresas pueden destinar ese dinero a iniciativas que impulsen el crecimiento y la innovación y hagan avanzar su negocio.

Además, al reducir la necesidad de infraestructura local, se reduce la necesidad de contratar personal de TI para mantenerla y solucionar incidencias. Esto significa que su equipo de TI actual puede dedicar menos tiempo al mantenimiento rutinario y más tiempo a otros proyectos que generen valor para el negocio. Y cuando trabaja con un proveedor de servicios en la nube, este aporta un equipo de expertos que supervisa y optimiza continuamente su infraestructura en la nube para garantizar que sea altamente fiable y ofrezca el máximo rendimiento.

Además, como los proveedores de servicios en la nube se benefician de las economías de escala, pueden ofrecer servicios de infraestructura a un coste inferior al de las soluciones locales. Lo consiguen realizando importantes inversiones en centros de datos de última generación, utilizando tecnologías energéticamente eficientes y optimizando el uso de los recursos. Como resultado, su empresa puede ahorrar dinero sin sacrificar calidad ni rendimiento, algo especialmente importante en el entorno competitivo actual.

Sin preocupaciones por aplicar actualizaciones y parches

Una de las principales ventajas de la informática en la nube es que elimina la necesidad de aplicar actualizaciones y parches locales. Este cambio reduce el riesgo de errores humanos y retrasos en las actualizaciones, al tiempo que libera recursos de TI para centrarse en iniciativas empresariales estratégicas. Al eliminar la complejidad de gestionar las relaciones con proveedores para actualizaciones y parches de sistemas, las organizaciones pueden simplificar significativamente las operaciones de TI.

Además, los proveedores de informática en la nube ofrecen soluciones fiables y seguras de copia de seguridad de datos y recuperación ante desastres. Esto significa que, en caso de desastre natural o fallo del sistema, las empresas pueden recuperar sus datos de forma rápida y sencilla y continuar sus operaciones sin grandes interrupciones. Este nivel de protección y resiliencia de los datos suele ser difícil y costoso de lograr con sistemas locales. Con la informática en la nube, las empresas pueden tener la tranquilidad de saber que sus valiosos datos cuentan siempre con copias de seguridad y están disponibles de inmediato.

Elimine el tiempo de inactividad provocado por las actualizaciones locales

Una de las ventajas más atractivas de migrar a la nube es la eliminación del tiempo de inactividad causado por las actualizaciones de la infraestructura local. Estas actualizaciones pueden ser necesarias a intervalos regulares y, a menudo, implican largos periodos de inactividad e interrupciones en las operaciones empresariales. Esto puede traducirse en pérdida de productividad e ingresos, así como en insatisfacción de los clientes.

En cambio, la informática en la nube ofrece un proceso de actualización fluido y continuo. Los proveedores de servicios en la nube se encargan de todo el mantenimiento y las actualizaciones de la infraestructura, garantizando a las empresas un tiempo de inactividad mínimo o nulo. Esto permite a las organizaciones centrarse en sus competencias principales sin preocuparse por las complejidades de la gestión de TI. Al eliminar el tiempo de inactividad, pueden mantener operaciones ininterrumpidas, mejorar la satisfacción de los clientes y obtener una ventaja competitiva.

Además, la informática en la nube ofrece acceso a medidas de seguridad de vanguardia y certificaciones de cumplimiento. Los proveedores de servicios en la nube invierten considerablemente en una infraestructura de seguridad robusta y emplean equipos de seguridad especializados para proteger los datos y los sistemas. Así, las empresas pueden disfrutar de una seguridad reforzada sin necesidad de realizar inversiones sustanciales en su propia infraestructura de seguridad. Esto no solo reduce costes, sino que también garantiza el cumplimiento de las normativas y los estándares del sector.

Demuestre su compromiso ecológico

Más allá de la seguridad, la informática en la nube también desempeña un papel en la sostenibilidad medioambiental. Migrar a la nube permite a las empresas reducir su huella de carbono al disminuir el consumo energético y minimizar los residuos de hardware. Esto es especialmente relevante ahora que la sostenibilidad y la gestión responsable de los recursos son cada vez más importantes. Adoptar la informática en la nube no solo es una decisión empresarial inteligente, sino también una forma de que las empresas demuestren su compromiso con un futuro más sostenible.

En resumen, la migración a la nube elimina el tiempo de inactividad, suprime el coste de la infraestructura local y refuerza la seguridad. Migrar a la nube ofrece una ventaja estratégica a las empresas que buscan eficiencia, escalabilidad y una ventaja competitiva.

Licencias nominales frente a licencias concurrentes: cómo elegir el modelo adecuado para su empresa

Wed, 25 Sep 2024 06:58:47 Z

En lo que respecta a las licencias para soluciones ITSM, comprender los distintos tipos de licencias disponibles y elegir el adecuado puede tener un impacto significativo en la eficiencia y el presupuesto de su empresa.

Aunque muchos proveedores de suscripción solo ofrecen licencias nominales, algunos proveedores también ofrecen una licencia concurrente más flexible. Cada una tiene sus ventajas y situaciones en las que puede ser la opción más adecuada.

Muchas soluciones SaaS utilizan únicamente un modelo de licencias de usuario nominal, que puede resultar costoso para determinadas organizaciones. Para ofrecer más flexibilidad a los clientes, algunos proveedores de software ofrecen licencias concurrentes además de licencias nominales.

¿Qué son las licencias de usuario nominal?

Las licencias de usuario nominal, también conocidas como licencias de usuario fijo, se asignan a personas que tienen previsto utilizar el sistema. Una vez asignada una licencia a una persona, solo esa persona puede utilizarla para acceder al software. La licencia se considera consumida, con independencia de si esa persona está utilizando el software o no. Este tipo de licencia está vinculado a la identidad del usuario y requiere un nombre de usuario o ID único.

Al asignar licencias a usuarios concretos, las empresas de software pueden controlar quién tiene acceso a su software y evitar usos no autorizados. Este nivel de control ayuda a gestionar el presupuesto y el gasto en software, así como a garantizar el cumplimiento de las licencias.

Las licencias nominales son una opción de licencia sencilla y fácil de gestionar para organizaciones con una base de usuarios bien definida. Proporcionan un registro claro del uso del software, lo que puede ayudar a simplificar la gestión de licencias y garantizar el cumplimiento de los acuerdos de licencia de software.

Ventajas de las licencias nominales

Las licencias nominales ofrecen varias ventajas que las convierten en una opción atractiva en situaciones concretas.

Personalización y seguridad: Dado que la licencia está vinculada a un usuario concreto, puede personalizarse según el rol y las necesidades de esa persona dentro de la empresa. Esto también añade una capa de seguridad, ya que solo los usuarios registrados pueden acceder al software.
Sencillez de gestión: Gestionar licencias nominales es sencillo porque cada licencia está asociada a un usuario concreto. Resulta más fácil hacer un seguimiento de quién tiene acceso a qué.
Cumplimiento: Es más fácil garantizar el cumplimiento de las políticas de uso del software y de los acuerdos de licencia, ya que la asignación es clara y diferenciada.
Precio: En comparación con las licencias de usuario concurrente, las licencias nominales son más económicas.

Desventajas de las licencias nominales

Exceso de licencias: Una organización debe asignar licencia a cualquier persona que pueda utilizar el software, lo que puede llevar a disponer de más licencias que el uso real. Por ejemplo, puede haber adquirido 100 licencias de usuario nominal y comprobar que solo utiliza hasta 75.
Usuarios ocasionales: Un usuario ocasional, como un contratista o proveedor de servicios que necesita acceso puntual al software, seguirá necesitando una licencia nominal independientemente de cuántas veces inicie sesión.
Trabajadores por turnos: Si cuenta con personal que accede a su solución en distintos turnos, debe asignar licencias a los usuarios de todos los turnos.
Administración: Las licencias nominales requieren reasignar usuarios a medida que se incorporan o abandonan la organización. Algunos proveedores también imponen restricciones sobre cuántas veces se puede reasignar una licencia nominal.
Déficit de licencias: La mayoría de los proveedores de software que licencian sus productos por usuarios nominales no impiden acceder a su software sin una licencia real. Sin embargo, si no se supervisa cuidadosamente el uso, podría tener más usuarios utilizando el sistema que licencias disponibles. Normalmente, el proveedor realizará un "true up" de sus licencias para ajustarlas al número de usuarios que han utilizado el software durante el periodo.

Casos de uso ideales

Empresas cuyos empleados necesitan acceso garantizado al software en todo momento.
Entornos en los que el uso del software está muy integrado en los flujos de trabajo diarios de usuarios individuales.
Organizaciones con estructuras de equipo estables o que cambian lentamente.

¿Qué son las licencias de usuario concurrente?

Las licencias de usuario concurrente, también conocidas como licencias de usuario "flotantes", se comparten entre un grupo de usuarios y ofrecen un modelo más dinámico y flexible. Estas licencias limitan el número de usuarios simultáneos, no el número total de usuarios. Por ejemplo, una empresa podría adquirir 10 licencias concurrentes que puede utilizar cualquier empleado, pero solo 10 personas pueden usar el software al mismo tiempo.

Ventajas de las licencias concurrentes

Rentabilidad: Este modelo puede resultar más económico, especialmente si no todos los usuarios necesitan el software al mismo tiempo. Se paga por el uso en picos de demanda en lugar de por el acceso individual.
Flexibilidad: Las licencias concurrentes ofrecen flexibilidad en un entorno de trabajo dinámico en el que distintos usuarios pueden necesitar acceso al software en diferentes momentos.
Maximización de recursos: Permiten un uso eficiente de las licencias de software en función de las demandas cambiantes de la empresa.

Desventajas de las licencias concurrentes

Determinar el número de licencias concurrentes puede ser una tarea compleja y requiere una supervisión constante para identificar el pico de uso concurrente.
Las licencias concurrentes suelen impedir que los usuarios accedan al software una vez que se ha alcanzado el número máximo de usuarios concurrentes.

Casos de uso ideales

Empresas con empleados que utilizan el software de forma intermitente o por turnos.
Organizaciones en las que el software se necesita para tareas específicas que no se realizan a diario.
Entornos de trabajo con alta rotación de empleados o demandas de proyectos fluctuantes.
Organizaciones que deben ampliar el uso a otras áreas.

Cómo calcular el número de usuarios concurrentes

No existe una fórmula universal para determinar el número de usuarios concurrentes. Puede variar en función de los patrones de uso de su organización. Algunas organizaciones podrían ajustarse a una proporción de 3:1 —es decir, una licencia por cada tres usuarios—, pero podría tener proporciones más altas o más bajas según los patrones de uso y la actividad máxima. Es habitual incluir un margen de seguridad en el cálculo.

Ejemplo de cálculo de licencias

Este es un ejemplo de cálculo entre licencias nominales y concurrentes:

Una organización va a licenciar una nueva plataforma SaaS de gestión de servicios de TI. El desglose de usuarios dentro de la organización es el siguiente:

Total de personas en TI: 1000.

Service desk: 25 usuarios en tres turnos.

Turno de mañana: 10 usuarios.
Turno de tarde: 10 usuarios.
Turno de noche: 5 usuarios.

Gestores de cambios: 20.

Gestores de activos: Cinco.

Consultores externos: 20.

Gestión de servicios de RR. HH.: 10.

	N.º de nominales necesarias	N.º de concurrentes necesarias
Service desk	25	10	Para el service desk, en el caso de las licencias nominales necesitamos una licencia por cada usuario del service desk en todos los turnos. Sin embargo, para las licencias concurrentes, solo necesitamos adquirir licencias para el número de usuarios de un turno concreto: en este caso, 10.
Gestores de cambios	20	6	Para las licencias concurrentes, hemos supuesto que solo seis gestores de cambios pueden estar activos en un momento dado.
Gestores de activos	5	2	Para las licencias concurrentes, hemos supuesto que solo dos gestores de activos estarán activos en un momento dado.
Consultores externos	20	4	Como los consultores externos deben disponer de licencia, se asignan todas las licencias nominales aunque puedan ser usuarios intermitentes.
Analistas de servicios de RR. HH.	10	2	RR. HH. también quiere utilizar la plataforma, por lo que se han realizado supuestos sobre el número de usuarios concurrentes.
	80 nominales	24 concurrentes

Estas licencias de usuario concurrente no están limitadas a un rol específico y puede utilizarlas cualquier usuario hasta un máximo de 24 usuarios concurrentes.

Cabe señalar que una organización puede optar por una combinación de licencias nominales y concurrentes.

Identificar el modelo más adecuado para su organización

La decisión entre licencias nominales y concurrentes suele depender del análisis de las necesidades específicas de su organización:

Evalúe los patrones de uso: Comprenda con qué frecuencia y previsibilidad utiliza su equipo el software. Las licencias nominales son más adecuadas para un uso diario constante, mientras que las licencias concurrentes son ideales para el acceso ocasional.
Tenga en cuenta las restricciones presupuestarias: Si el presupuesto es un factor importante, evalúe las implicaciones de coste de cada tipo de licencia en función de sus patrones de uso.
Evalúe la carga administrativa: Considere la facilidad de gestión de cada tipo de licencia en términos de carga de TI y cumplimiento.

Las licencias nominales y concurrentes proporcionan a las organizaciones una mayor flexibilidad, y muchas optan por utilizar ambos tipos simultáneamente. La decisión entre licencias nominales y concurrentes depende de las operaciones y necesidades de software de la empresa. Considerar cuidadosamente estos factores le permite seleccionar un modelo de licencias que se ajuste a su presupuesto, mejore la productividad del equipo y se alinee con sus flujos de trabajo operativos.

Ivanti ofrece enfoques de licencias concurrentes y nominales. Descubra más sobre las opciones flexibles de gestión de servicios de Ivanti.

Migración a la nube: cómo lograr una gestión de servicios empresariales ininterrumpida

Tue, 27 Aug 2024 09:00:00 Z

Una gestión de servicios empresariales (ESM) ininterrumpida es esencial para mantener la productividad empresarial, la eficiencia y la satisfacción de los empleados.

Los sistemas ESM locales tradicionales pueden tener una escalabilidad limitada, carecer de medidas de seguridad actualizadas y resultar difíciles de mantener y actualizar. Depender de sistemas locales incrementa el riesgo añadido de pérdida total de datos y reduce la disponibilidad del servicio al depender de solo uno o dos posibles puntos de fallo.

Una solución en la nube es clave para lograr una ESM sin interrupciones, con medidas de seguridad mejoradas y copias de seguridad adecuadas.

Riesgos de mantener la gestión de servicios empresariales en local

La transición a la nube es un paso fundamental para mantener la ESM sin interrupciones y la gestión de servicios de TI, ya que los sistemas locales conllevan riesgos inherentes.

Uno de los mayores problemas de los sistemas locales es la mayor probabilidad de brechas de datos y vulnerabilidades de seguridad. Cuando los datos sensibles se almacenan in situ, es más probable que se conviertan en un objetivo prioritario para los ciberataques. Una sola brecha puede comprometer todo el sistema. Además, los sistemas locales son más propensos a sufrir periodos de inactividad por fallos de hardware o cortes de electricidad, lo que puede provocar interrupciones del servicio y, potencialmente, la pérdida total de datos.

A medida que las organizaciones crecen, se incorporan más dispositivos al entorno, ya sean adquiridos por la empresa o aportados por los empleados. Gestionar y proteger estos dispositivos adicionales se vuelve más complejo y exige más recursos. De hecho, una de cada tres organizaciones encuestadas en el Informe sobre el estado de la ciberseguridad 2024 de Ivanti no puede realizar un seguimiento de los dispositivos personales en su entorno.

La escalabilidad y la flexibilidad también son retos económicos en los sistemas locales, que suelen tener un coste total de propiedad superior al de los sistemas basados en la nube. Si se tienen en cuenta los costes del centro de datos, el hardware, el software y el personal necesario para mantener y actualizar todos los componentes, el coste de operar un sistema local puede superar sus ventajas.

Ventajas de la migración a la nube para la gestión de servicios empresariales

Las ventajas financieras de un modelo en la nube basado en SaaS incluyen gastos operativos predecibles y unos costes iniciales mínimos en comparación con las soluciones locales.

El aumento del tiempo de actividad de los servicios es quizás una ventaja aún mayor. Las soluciones en la nube ayudan a las organizaciones a evitar el riesgo de mantener todos sus datos en uno o dos lugares. En caso de un fallo importante o una brecha de datos en una ubicación, una solución en la nube garantiza que las organizaciones puedan seguir llevando a cabo actividades de gestión de servicios, como la corrección.

Además, la escalabilidad inherente de la nube permite a las empresas ajustar sin problemas sus recursos de TI en función de las demandas cambiantes. Esta flexibilidad garantiza que las empresas puedan adaptarse a la dinámica del mercado y respaldar el crecimiento empresarial sin las limitaciones de la infraestructura.

Al migrar a la nube, las organizaciones pueden minimizar los riesgos y garantizar una gestión de servicios sin interrupciones. Gracias a funciones altamente adaptables y escalables, las soluciones ESM en la nube permiten a las organizaciones responder con rapidez a necesidades y retos en constante evolución sin grandes inversiones en hardware o infraestructura.

Migre con un plan

Migrar a la nube es un recorrido. También es una oportunidad para reevaluar sus sistemas y asegurarse de que se ajustan a la visión a largo plazo de su organización.

Una planificación eficaz es esencial para identificar los pasos que requieren más atención, como las integraciones y la seguridad. Las organizaciones deben definir objetivos claros y establecer un calendario específico para una migración fluida a la nube que mantenga la prestación de la gestión de servicios sin interrupciones.

Mejores prácticas de gestión de solicitudes de servicio

Tue, 20 Aug 2024 07:00:00 Z

La gestión de solicitudes de servicio es un componente fundamental de la gestión de servicios de TI (ITSM) que permite gestionar de forma eficiente las solicitudes iniciadas por los empleados.

Implementar mejores prácticas de gestión de solicitudes no solo ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia relacionada con las solicitudes de servicio, sino que también les permite optimizar los procesos internos y garantizar que los servicios de cumplimiento no se vean desbordados.

¿Qué es la gestión de solicitudes de servicio?

Las solicitudes de servicio pueden abarcar desde pedir un ordenador nuevo hasta acceder a software interno o algo tan sencillo como restablecer una contraseña. Sin un sistema formal, gestionar estas solicitudes es como recorrer un laberinto lleno de solicitudes perdidas, empleados frustrados y equipos de TI desbordados. La gestión de solicitudes de servicio aporta orden a la prestación de servicios.

La gestión de solicitudes de servicio ayuda a las organizaciones a gestionar y satisfacer solicitudes de servicio al proporcionar un único punto de contacto para que los empleados soliciten servicios. Este proceso está diseñado para ser sencillo y ofrecer una experiencia uniforme y fácil de usar. La gestión de solicitudes de servicio ayuda a los departamentos de TI y a otros departamentos internos a gestionar y resolver solicitudes de servicio de forma eficaz, a la vez que garantiza que los empleados se mantengan informados sobre el estado de sus solicitudes y que se cumplan sus expectativas.

Al implementar la gestión de solicitudes de servicio, las organizaciones pueden transformar su prestación de servicios y garantizar que los empleados y el equipo de TI colaboren para lograr una mayor eficiencia operativa en una cultura de colaboración.

Mejores prácticas para el diseño del front-end

En el centro de una gestión eficaz de solicitudes de servicio está la capacidad de ofrecer una experiencia de empleado de primer nivel. Para ello, las organizaciones deben priorizar la creación de un portal de autoservicio sólido y fácil de usar. Este será el principal punto de contacto para los empleados que necesitan ayuda y debe simplificar el proceso de solicitud de servicio.

Los empleados esperan la misma comodidad que cuando compran por Internet. El portal de autoservicio debe reflejar una experiencia orientada al consumidor, como un único punto de acceso para solicitar servicios, encontrar información y consultar el estado de las solicitudes con facilidad.

Por ejemplo, las tiendas online suelen colocar los artículos más vendidos en un lugar destacado. Las organizaciones pueden imitar este enfoque haciendo que las solicitudes de servicio habituales sean las más accesibles. Con un acceso sencillo a los servicios esenciales, los empleados reducen su dependencia de otras personas y las organizaciones pueden mejorar la experiencia del empleado mediante una resolución rápida de los problemas. Los empleados ganan autonomía y son más productivos.

Las organizaciones con visión de futuro también deben ofrecer recursos de autoservicio que permitan a los empleados resolver problemas por sí mismos. De hecho, el 49 % de los empleados cree que disponer de más información de autoservicio les hace más productivos, según reveló nuestro Informe Everywhere Work de 2024. Estos recursos pueden incluir bases de conocimientos detalladas, guías paso a paso y artículos de resolución de problemas. Al proporcionar a los empleados las herramientas para satisfacer solicitudes por sí mismos, las organizaciones pueden reducir las solicitudes al service desk y fomentar una cultura de autosuficiencia y resolución de problemas.

Mejores prácticas para una experiencia de administración fluida

Para ofrecer una experiencia de back-end excepcional en la gestión de solicitudes de servicio, se pueden implementar varias mejores prácticas.

En primer lugar, centralice todas las solicitudes de servicio en un único sistema. Esto garantiza que todas las solicitudes sean visibles y accesibles para el personal autorizado, de modo que los administradores no tengan que buscar en varios canales o sistemas.

A continuación, aproveche el poder de la automatización para crear flujos de trabajo claros. Esto minimiza los esfuerzos manuales y permite que los administradores se centren en responsabilidades más complejas y estratégicas.

También es importante establecer un proceso de aprobación claro y bien definido. Evite los cuellos de botella y garantice una toma de decisiones oportuna sin comprometer las aprobaciones necesarias. Optimizar el flujo de trabajo de aprobación permite satisfacer las solicitudes con mayor rapidez y evita retrasos innecesarios en la resolución.

Para mejorar aún más la experiencia de back-end, los administradores pueden aprovechar herramientas de análisis e informes para supervisar y analizar tendencias en las solicitudes, identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos. Los administradores pueden perfeccionar y optimizar continuamente la gestión de solicitudes de servicio para mantenerla alineada con los objetivos de la organización y las expectativas de los usuarios.

Revisar y actualizar periódicamente las políticas, los procedimientos y la documentación de gestión de solicitudes de servicio es esencial para mantener un sistema de alto rendimiento. Esta evaluación continua permite incorporar mejores prácticas, tendencias del sector y lecciones aprendidas. Al mantener la documentación actualizada y fácilmente accesible, los administradores pueden ofrecer orientación y asistencia a los usuarios de forma eficiente, garantizando una prestación de servicios uniforme y eficaz.

Por último, fomentar un entorno colaborativo en el que administradores, solicitantes y otras partes interesadas puedan participar activamente y aportar comentarios es crucial para la mejora continua de la gestión de solicitudes de servicio. Al promover canales de comunicación eficaces, los administradores pueden recopilar información valiosa, atender inquietudes y abordar los desafíos de forma proactiva. Esto eleva la satisfacción de los usuarios y la excelencia general del servicio.

A medida que las solicitudes se vuelven más complejas, es posible que el flujo de trabajo de solicitudes tenga que pasar a un sistema externo para su cumplimiento. Un ejemplo sería pedir un ordenador y tener que acceder al sistema de compras para solicitar este nuevo ordenador al proveedor. Una integración bidireccional sólida permite automatizar todo el proceso, independientemente del sistema y del proceso.

Extienda la gestión de solicitudes de servicio más allá de TI

Al adoptar mejores prácticas de gestión de solicitudes de servicio, los beneficios pueden extenderse mucho más allá del departamento de TI. Departamentos como RR. HH., gestión de instalaciones y marketing también pueden mejorar sus operaciones.

La automatización sigue siendo clave para reducir el trabajo manual y aumentar la productividad. RR. HH. puede automatizar solicitudes de permisos y procesos de incorporación, mientras que gestión de instalaciones puede automatizar órdenes de trabajo y el seguimiento de activos. Esto ofrece a todos los empleados más tiempo para centrarse en trabajo estratégico.

Al implementar un proceso de aprobación bien definido, las solicitudes se canalizan de forma eficiente a las personas adecuadas, lo que garantiza aprobaciones oportunas. RR. HH. puede optimizar los reembolsos de gastos y las solicitudes de vacaciones. Instalaciones puede agilizar las aprobaciones de mantenimiento y renovación. Los flujos de trabajo adecuados llevan esto un paso más allá al definir la secuencia de tareas y automatizar las transiciones entre ellas. Esto ayuda a los departamentos a crear procedimientos claros, mejorar la responsabilidad y optimizar la asignación de recursos.

Una gestión adecuada de solicitudes de servicio impulsa la productividad y la eficiencia de toda la organización. Un portal optimizado evita que los empleados pierdan tiempo buscando las solicitudes de servicio correctas, mientras que los flujos de trabajo automatizados optimizan la asignación de recursos para los administradores. Esto no solo aumenta la disponibilidad del servicio, sino que también ofrece a las organizaciones más oportunidades de escalar e innovar, allanando el camino para el crecimiento.

Además, una documentación meticulosa y procesos de aprobación rigurosos refuerzan el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos. Al adoptar estas prácticas, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia de TI e impulsar la productividad del personal de TI y de los usuarios finales, garantizando una mejor experiencia para todos los empleados.