En una oficina sin ventanas, rodeado de pantallas que parpadean en verdes y ámbar, me encontré un jueves a las 3:12 a. m. frente a un incidente crítico. Un servidor de respaldo había fallado sin previo aviso. ¿La causa? Aún incierta. Mi café ya no olía a café. Olía a resignación recalentada.
Fue ahí, en ese pequeño infierno de LEDs y logs infinitos, donde entendí que la Inteligencia Artificial no era una tendencia futurista ni una función decorativa en las herramientas de monitoreo. Era un escudero silencioso que ya había leído todos los libros, visto todas las jugadas y anticipado, antes que yo, dónde mirar. Solo que no le habíamos prestado atención.
El paso de lo manual a lo predictivo
Hace diez años, gestionar tecnología implicaba cargar con una libreta de apuntes, saber los scripts de memoria y dormir con el celular bajo la almohada. Se trataba de anticipar fallas a punta de intuición, experiencia y una pizca de paranoia. Pero hoy, los sistemas que supervisamos se han vuelto más complejos, y las decisiones demasiado rápidas como para depender solo del juicio humano.
La IA en gestión tecnológica no se presenta con fanfarrias. Se cuela. Aparece en forma de algoritmos que detectan patrones anómalos antes de que los ojos humanos los perciban. En motores de automatización que toman decisiones de escalamiento en segundos. En asistentes que redactan reportes post mortem con una precisión incómodamente superior.
¿Dónde está exactamente la IA?
La mayoría cree que la IA en este campo se limita a chatbots o a asistentes virtuales que responden tickets. Eso es solo la capa superficial. Lo profundo ocurre en los motores de correlación de eventos, en los algoritmos que deciden si una alerta es ruido o señal, en las plataformas AIOps que cruzan millones de datos para decirnos, con frialdad, que la causa probable del caos es una librería desactualizada en un microservicio olvidado.