A medida que las empresas escalan a través de entornos híbridos, multinube y de mainframe, el AIOps tradicional —impulsado por el reconocimiento de patrones y la automatización reactiva— ya no resulta suficiente.

La siguiente evolución es Agentic AIOps, donde agentes de IA autónomos y orientados a objetivos razonan, toman decisiones y actúan a través de complejos entornos de TI. Al combinar la inteligencia impulsada por LLM con una orquestación gobernada, Agentic AIOps ofrece operaciones proactivas de ciclo cerrado que reducen significativamente la intervención manual y aceleran el tiempo medio de resolución (MTTR).

La transformación digital ha impulsado a las organizaciones hacia arquitecturas distribuidas, microservicios, contenedores, nubes públicas y privadas, y sistemas IBM Z. Esta expansión incrementa las interdependencias, el ruido operativo y los modos de fallo, superando las capacidades de los sistemas semiautomatizados. Este punto de vista (POV) explica cómo Agentic AIOps aborda estos desafíos mediante agentes autónomos que interpretan las señales empresariales, alinean las acciones con las políticas y ejecutan de forma segura flujos de trabajo de múltiples pasos a través de todas las plataformas.

Construido sobre el potente ecosistema de herramientas de IBM —que incluye watsonx Orchestrate, watsonx.governance, Instana, Turbonomic, SevOne, Concert y MCP Gateway—, el marco de trabajo de Capgemini posibilita una autonomía de extremo a extremo en entornos híbridos. Sus capacidades clave incluyen el razonamiento multiagente distribuido, la orquestación segura de acciones con conciencia de políticas, la observabilidad profunda y un tejido de conocimiento unificado que fundamenta las decisiones de los agentes en conocimientos empresariales contextuales.

Este punto de vista destaca cómo las organizaciones pueden extender las operaciones basadas en agentes al mainframe IBM Z® mediante el uso de agentes especializados, la inferencia de IA en la propia plataforma a través de Spyre Accelerator y las interacciones en lenguaje natural mediante watsonx Assistant for Z. En conjunto, estas innovaciones integran las operaciones del mainframe en el mismo modelo operativo autónomo que los sistemas en la nube y locales.

Un enfoque central del POV es la gobernanza por diseño. watsonx.governance integra salvaguardas éticas de IA, validación de modelos, comprobaciones de deriva y sesgos, auditabilidad y la aplicación del principio de confianza cero en todos los flujos de trabajo basados ​​en agentes. Los mecanismos de intervención humana garantizan la rendición de cuentas al permitir a los ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) revisar las rutas de razonamiento, aprobar acciones e intervenir cuando la complejidad exige el juicio humano.

Agentic AIOps también genera un impacto significativo en el desarrollo de software y en el aseguramiento de la calidad (QA) mediante prácticas de «shift-left»: generación automatizada de pruebas, análisis predictivo de código y observabilidad en tiempo real de CI/CD. Esto reduce el costo de los defectos, acelera los ciclos de lanzamiento y fortalece la gobernanza desde las etapas más tempranas del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

Por último, el POV describe los KPI de nivel directivo para medir las operaciones autónomas, incluyendo la tasa de autonomía, la reducción del MTTR, la tasa de éxito de los agentes, la tasa de alucinaciones, la eficiencia del flujo y las mejoras en materia de riesgos y cumplimiento normativo. Estas métricas ayudan a las empresas a cuantificar el valor estratégico y económico de adoptar una autonomía agéntica y gobernada a escala.

Capgemini e IBM, de manera conjunta, proporcionan una base segura, escalable y preparada para el futuro, destinada a la transición de operaciones reactivas hacia una TI empresarial autónoma, gobernada y orientada por intenciones.

Descargue nuestro punto de vista