IA en las empresas incrementa registros y telemetría en 93%, elevando el costo de gestión de su infraestructura
Un nuevo informe de Dynatrace revela que el rápido crecimiento de las cargas de trabajo de Inteligencia Artificial (IA) genera nuevos desafíos en la gestión de datos de telemetría empresarial. Según el estudio “El estado de la gestión de registros 2026”, las implementaciones de IA han provocado un aumento del 93% en el volumen de registros y telemetría durante los últimos 12 meses, con una de cada cinco organizaciones experimentando crecimientos superiores al 150%.
La investigación, realizada entre 450 líderes tecnológicos senior de empresas con ingresos anuales superiores a 750 millones de dólares, encontró que esta alza en los registros ha obligado a las organizaciones a gastar un promedio de casi 2.5 millones de dólares anuales en soluciones de gestión de registros. Más aún, las herramientas tradicionales de gestión de registros ahora consumen 45% de los presupuestos de observabilidad, y 67% de los encuestados afirma que los costos de estas herramientas superan su valor.
“La IA está acelerando la innovación empresarial, pero la mayoría de los sistemas de registro nunca se diseñaron para la escala, la velocidad o la complejidad de los entornos impulsados por la IA”, afirmó Mala Pillutla, vicepresidenta de gestión de registros de Dynatrace. “Ya no es viable tratar los registros, las métricas, los rastros y los eventos como señales separadas. Para que los sistemas de IA sean confiables, las organizaciones necesitan un enfoque unificado e inteligente”.
Para controlar estos gastos crecientes, casi la mitad de las organizaciones encuestadas indicaron que se ven obligadas a descartar o no recopilar registros, excluyendo en promedio 86% de los datos de registro del proceso de ingesta, almacenamiento o análisis. Según Dynatrace, aunque esta práctica se ha extendido para mantener los crecientes costos de gestión bajo control, también representa un riesgo operativo, de seguridad y cumplimiento normativo.
El estudio revela que las organizaciones utilizan un promedio de siete herramientas diferentes para gestionar registros y telemetría, lo que obliga a realizar correlaciones manuales que no escalan adecuadamente. El estudio afirma que los equipos dedican 58% de su tiempo de análisis simplemente uniendo registros, métricas y trazas antes de poder extraer información útil, retrasando decisiones críticas y limitando la capacidad de llevar iniciativas de IA de la fase piloto a producción.
El 80% de los encuestados afirma que la dificultad para convertir la telemetría en información útil está afectando negativamente la experiencia del cliente y retrasando las iniciativas de IA. Aproximadamente un tercio de las organizaciones está pagando por funciones de observabilidad redundantes o subutilizadas, desperdiciando recursos de ingeniería valiosos.
El informe subraya la necesidad urgente de un cambio fundamental en la gestión de registros. Casi tres cuartas partes de los encuestados afirman que las cargas de trabajo de IA ahora exigen un enfoque basado en plataformas, mientras que 81% cree que la ingesta y el procesamiento de registros deben ser abiertos y automatizados para permitir el análisis en tiempo real.
Según Dynatrace, el “costo real de la fragmentación no es sólo la factura de infraestructura, sino el costo de oportunidad de las iniciativas de IA que se estancan porque los equipos no pueden confiar en su telemetría. Las organizaciones que construyan una base unificada de observabilidad estarán mejor posicionadas para escalar la IA sin sacrificar confianza”.