Cisco y Splunk ven a la telemetría como activo secreto para blindar a las empresas con IA
Las empresas pueden usar modelos de IA entrenados con la telemetría interna para predecir problemas, logrando así una gestión proactiva que puede detectar amenazas antes de que sean visibles.
Cancún, México. Tras la adquisición de Splunk en 2024, Cisco está impulsando una estrategia enfocada en desbloquear el valor de los datos de las máquinas para alimentar la Inteligencia Artificial (IA) que usan las empresas.
A partir de una potente fusión entre la Inteligencia Artificial (IA) y los grandes volúmenes de datos que generan las máquinas, la compañía propone que es posible eliminar los fallos imprevistos en los sistemas de negocio y expandir las capacidad de observabilidad.
Esta combinación posibilita que las empresas no sólo reaccionen a los problemas, sino que los predigan y eviten antes de que impacten al cliente final, señaló Cory Minton, director de Tecnología global de campo de Splunk.
Durante el Cisco Connect LatAm 2025, en Cancún, el ejecutivo afirmó que la unión de los datos de las máquinas y la IA permite el acceso a un nuevo nivel de capacidad analítica.
“Creemos que cuando traemos datos generados por máquinas e IA juntos, podemos hacer cosas que nunca habían sido posibles antes. Podemos detectar lo indetectable”, aseguró.
El salto a la gestión proactiva
La idea de “detectar lo indetectable” surge de un reto actual: la tecnología genera volúmenes de datos tan vastos (Splunk procesa más de 50 petabytes de datos por día) que es imposible para cualquier equipo humano analizarlos completamente a tiempo.
Imagine una cadena de comercio electrónico que recibe 10,000 pedidos por minuto. Los ojos humanos pueden detectar una caída repentina de las ventas, pero sólo la IA podría analizar simultáneamente miles de registros (telemetría) en tiempo real, desde la carga del servidor hasta los errores de software en el carrito de compra, para predecir si un pequeño problema se convertirá en un colapso masivo en los próximos cinco minutos.
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Ante este panorama, el objetivo es lograr una gestión proactiva, donde los sistemas no sólo detecten el problema, sino que tengan la capacidad de prevenirlo.
El enfoque proactivo en el aprovechamiento de la IA ya está dando frutos en las funciones internas de la empresa (back office), con mejoras de productividad que superan el factor de 10 veces en áreas como seguridad de red y operaciones de TI.
La “ventaja secreta” de una empresa
Para que esta visión funcione, la IA necesita ser entrenada con datos de alta calidad. La telemetría —la información que generan los sistemas digitales sobre su propio funcionamiento— es el activo más valioso de una organización y una ventaja competitiva que los rivales no pueden copiar, afirmó Minton.
Splunk desarrolló un Modelo Fundacional que ayuda a las empresas a explotar el valor de sus datos. Este modelo actúa como un “traductor de IA” especializado en entender el lenguaje de los datos de máquina.
Cory Minton explicó los componentes estratégicos del modelo:
- Entrenamiento personalizado: el modelo estará disponible para que los clientes lo implementen y lo entrenen contra sus datos propietarios en sus propios ambientes. Esto es crucial, ya que permite a la IA analizar y predecir amenazas basándose en cómo estos eventos afectarían realmente al negocio específico de esa empresa.
- Precisión inmediata: el modelo está diseñado para ser preciso de inmediato, lo que significa que las empresas pueden empezar a usarlo rápidamente para crear un “modelo de defensa” interno robusto.
De chatbots a agentes inteligentes
Además, la automatización impulsada por la IA no se detiene en la predicción. De acuerdo con Cisco, la próxima etapa es el concepto de Agent Ops (Operaciones de Agente).
En lugar de que un técnico de TI use un chatbot (IA Generativa) para buscar información sobre un fallo (interacción humano-máquina), Agent Ops se centra en que los agentes de IA se comuniquen entre sí, máquina a máquina.
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Así, un agente de seguridad, activado por el Modelo Fundacional, puede ordenar automáticamente a un agente de operaciones que reinicie un servidor en la Nube sin la intervención humana, cerrando el ciclo de automatización.
Para apoyar esta automatización masiva y hacer que sus herramientas sean más sencillas de usar, Cisco y Splunk están realizando grandes innovaciones:
- Campus artificial: se integrará directamente en la plataforma Splunk (en fase Alpha en enero). Este es el mayor rediseño fundamental en la plataforma de búsqueda de Splunk en dos décadas, con el objetivo de hacer que el uso de la herramienta sea más intuitivo y accesible a un número mucho mayor de usuarios que nunca.
- Conexión de datos de máquinas: es una nueva plataforma que ayuda a las empresas a organizar y limpiar toda la información de sus sistemas, creando un centro de datos perfecto para entrenar y desplegar los modelos de IA.