Imaginemos a Luc\u00eda, responsable de tecnolog\u00eda de una empresa que atiende clientes en oficinas y por canales digitales; una ma\u00f1ana lee el reclamo de una clienta que ha llamado varias veces para conocer el estado de su solicitud. En cada llamada debe explicar de nuevo su caso. Luc\u00eda comparte la inquietud con su equipo: quieren que la informaci\u00f3n est\u00e9 disponible durante todo el proceso, independientemente del canal de atenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
En la reuni\u00f3n de seguimiento, el equipo presenta un asistente con inteligencia artificial (IA) que consulta informaci\u00f3n y responde en segundos. La demostraci\u00f3n entusiasma a todos, hasta que Luc\u00eda hace una pregunta sencilla: \u00bfde d\u00f3nde sale el estado que aparece en pantalla? La respuesta es inc\u00f3moda: proviene de una copia de datos creada para la prueba. Para llevar el asistente a producci\u00f3n, es decir, a la atenci\u00f3n de clientes reales, deber\u00e1 conectarse con la informaci\u00f3n vigente y el equipo tendr\u00e1 que entender c\u00f3mo se actualiza.<\/p>\n\n\n\n
Esta historia permite recorrer los temas de las charlas y talleres de DevOpsDays Bogot\u00e1 2026, celebrado el 23 de octubre. Desde TICXAR, relacionamos esas conversaciones con las decisiones que enfrenta una organizaci\u00f3n al incorporar IA y debe sostener su funcionamiento cuando empieza a atender usuarios reales.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
Medir el valor de la IA m\u00e1s all\u00e1 del c\u00f3digo generado<\/h2>\n\n\n\n
El equipo comienza por definir qu\u00e9 consultas resolver\u00e1 el asistente y c\u00f3mo evaluar\u00e1 sus respuestas. La charla de Joann Castellanos sobre el costo real del c\u00f3digo generado por IA y la sesi\u00f3n de Sadid Romero sobre revisi\u00f3n de c\u00f3digo aportan una consideraci\u00f3n pr\u00e1ctica: el esfuerzo incluye revisar lo generado, integrarlo y comprobar que funcione. Por lo tanto, Luc\u00eda propone medir ese recorrido completo antes de estimar ahorros.<\/p>\n\n\n\n
Como referencia externa al evento, un experimento publicado en 2023 encontr\u00f3 que los desarrolladores con acceso a GitHub Copilot completaron una tarea de programaci\u00f3n un 55,8 % m\u00e1s r\u00e1pido. La prueba consist\u00eda en implementar un servidor HTTP en JavaScript. Ese resultado corresponde a una tarea espec\u00edfica; para estimar el beneficio en su proyecto, Luc\u00eda medir\u00e1 tambi\u00e9n el tiempo de revisi\u00f3n, pruebas y despliegue.<\/p>\n\n\n\n
Modernizar e integrar antes de ampliar capacidades<\/h2>\n\n\n\n
Despu\u00e9s revisa las aplicaciones que sostienen la atenci\u00f3n. Encuentra sistemas de distintas \u00e9pocas: algunos funcionan en infraestructura propia y otros en la nube. El asistente necesita consultar informaci\u00f3n de ambos entornos. Las sesiones sobre modernizaci\u00f3n y nube h\u00edbrida ayudan a plantear la siguiente decisi\u00f3n: qu\u00e9 actualizar primero y c\u00f3mo integrar los sistemas. Algunas consultas requieren una respuesta inmediata; otras pueden intercambiar informaci\u00f3n mediante mensajes, sin detener la atenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n El \u00e1rea de negocio propone usar herramientas visuales para crear aplicaciones y automatizar tareas. Los talleres sobre desarrollo con IA y CI\/CD muestran c\u00f3mo incorporar estas soluciones a un proceso controlado, con versiones y pruebas antes del despliegue. La ingenier\u00eda de plataformas y la infraestructura como c\u00f3digo permiten preparar entornos consistentes. As\u00ed, el equipo puede validar una modificaci\u00f3n antes de publicarla y conservar una versi\u00f3n anterior a la cual regresar si se presenta una falla.<\/p>\n\n\n\n La propuesta incluye agentes que podr\u00edan ejecutar tareas espec\u00edficas. La conferencia de Luis Caro sobre la operaci\u00f3n de agentes y la sesi\u00f3n de Camilo Figueroa sobre los errores al desplegarlos llevan a Luc\u00eda a revisar d\u00f3nde se ejecutar\u00e1n y qui\u00e9n responder\u00e1 por sus acciones. Para consultar una API (la conexi\u00f3n que permite a un sistema solicitar datos a otro), cada agente necesitar\u00e1 una identidad y permisos acordes con su funci\u00f3n. Tambi\u00e9n habr\u00e1 que delimitar qu\u00e9 informaci\u00f3n puede utilizar.<\/p>\n\n\n\n Al revisar los datos, el equipo descubre que las \u00e1reas actualizan la informaci\u00f3n en momentos diferentes. Una novedad registrada en una oficina puede tardar en aparecer en el canal digital. Las sesiones sobre plataformas de datos y anal\u00edtica en tiempo real ayudan a abordar esa desconexi\u00f3n. La medici\u00f3n de espacios f\u00edsicos ampl\u00eda la mirada: tambi\u00e9n conviene entender qu\u00e9 ocurre con la atenci\u00f3n presencial y c\u00f3mo se relaciona con la experiencia digital.<\/p>\n\n\n\n El asistente tambi\u00e9n consultar\u00e1 documentos. Los talleres sobre recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y memoria de agentes permiten explorar c\u00f3mo fundamentar sus respuestas en conocimiento de la empresa. Para hacerlo, el equipo deber\u00e1 identificar los documentos vigentes y definir qui\u00e9n puede consultarlos. El gobierno de modelos complementa ese trabajo al conservar el registro de las versiones utilizadas y sus evaluaciones, incluso cuando se ejecutan fuera de una plataforma central de control.<\/p>\n\n\n\n Las sesiones sobre modelos abiertos en Kubernetes llevan la discusi\u00f3n a la infraestructura necesaria para operarlos. Luc\u00eda propone probar el consumo de recursos y estimar el costo por interacci\u00f3n. Las charlas sobre costos de arquitectura en la nube y cach\u00e9 a\u00f1aden otra decisi\u00f3n: qu\u00e9 informaci\u00f3n puede reutilizarse y durante cu\u00e1nto tiempo. En una consulta sobre solicitudes, un dato desactualizado podr\u00eda llevar a la clienta a tomar una decisi\u00f3n equivocada.<\/p>\n\n\n\n La observabilidad permite comprobar qu\u00e9 ocurre durante la consulta. El panel de Dynatrace y Compensar, junto con la sesi\u00f3n de Daniel Alejandro Rodr\u00edguez Su\u00e1rez sobre confiabilidad, conecta esta capacidad con la experiencia del usuario. Luc\u00eda quiere saber cu\u00e1nto espera una persona y si logra completar su consulta. Seguir la petici\u00f3n entre servicios y acordar objetivos de disponibilidad y tiempo de respuesta ayudar\u00e1 a identificar demoras y priorizar las correcciones.<\/p>\n\n\n\n La seguridad acompa\u00f1a ese recorrido. Las sesiones sobre ciberseguridad y riesgos de la IA llevan al equipo a revisar credenciales, herramientas y dependencias del software. Los laboratorios de ransomware y la charla sobre recuperaci\u00f3n ante desastres ampl\u00edan la preparaci\u00f3n: ser\u00e1 necesario ensayar c\u00f3mo recuperar los servicios, en qu\u00e9 orden hacerlo y c\u00f3mo informar a los usuarios durante una interrupci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n AIOps, el uso de inteligencia artificial en las operaciones de TI, abre una posibilidad adicional. Los agentes pueden apoyar el an\u00e1lisis de alertas, reunir evidencias y proponer acciones ante un incidente. Antes de autorizar cambios, Luc\u00eda plantea probar su comportamiento y definir qu\u00e9 intervenciones necesitan aprobaci\u00f3n humana. Cada recomendaci\u00f3n deber\u00e1 explicar el problema identificado y el efecto esperado de la acci\u00f3n propuesta.<\/p>\n\n\n\n El proyecto tambi\u00e9n exige preparar a las personas. Las conversaciones sobre crecimiento profesional, relaciones conscientes y adopci\u00f3n responsable de IA recuerdan que el equipo necesita tiempo para aprender y revisar su carga de trabajo. Luc\u00eda acuerda analizar los incidentes sin buscar culpables, asignar responsables de las mejoras y dejar claro qui\u00e9n atiende un error del asistente.<\/p>\n\n\n\n Este recorrido se relaciona con el trabajo de TICXAR en modernizaci\u00f3n de aplicaciones, integraci\u00f3n y gobierno de APIs, automatizaci\u00f3n, seguridad y observabilidad. Comprender los sistemas y los procesos permite definir un primer alcance viable. En el caso de Luc\u00eda, consistir\u00eda en conectar la consulta con su fuente de informaci\u00f3n y validar el recorrido del cliente mediante un piloto, antes de ampliar las capacidades del asistente.<\/p>\n\n\n\n Llevar la IA a producci\u00f3n no es solo poner un modelo a responder: es construir el servicio que permite confiar en esa respuesta y sostenerla en el tiempo.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Volvamos a la clienta. En ese piloto podr\u00eda conocer el estado vigente de su solicitud y encontrar una v\u00eda para pedir ayuda. Aunque su tr\u00e1mite siguiera pendiente, tendr\u00eda informaci\u00f3n para decidir qu\u00e9 hacer. Esa es la reflexi\u00f3n que llevamos de DevOpsDays Bogot\u00e1 2026: evaluar una soluci\u00f3n desde la necesidad del usuario hasta su operaci\u00f3n permite construir un servicio que la empresa pueda mantener y mejorar.<\/p>\n\n\n\n Im\u00e1genes de la jornada que dio contexto a estas reflexiones.<\/p>\n\n\n\n En TICXAR <\/strong>acompa\u00f1amos a las organizaciones en modernizaci\u00f3n de aplicaciones, integraci\u00f3n y gobierno de APIs, automatizaci\u00f3n, seguridad y observabilidad.<\/p>\n\n\n\n TICXAR es tu mejor aliado para convertir tecnolog\u00eda en valor.<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Una demostraci\u00f3n puede sorprender. Convertirla en un servicio confiable exige mucho m\u00e1s: datos vigentes, integraci\u00f3n, pruebas, seguridad, observabilidad y personas preparadas para operarlo. 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