La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las organizaciones operan. Sin embargo, existe una pregunta fundamental que muchas empresas todavía deben resolver: ¿están realmente preparados sus datos para alimentar esta nueva generación de operaciones inteligentes?
Hoy, las organizaciones generan enormes cantidades de telemetría: logs, métricas, trazas, eventos y señales provenientes de aplicaciones, infraestructura, redes, sistemas de seguridad y entornos cloud.
El problema no es la falta de datos.
El problema es que estos datos suelen estar fragmentados, distribuidos entre diferentes herramientas y procesados de manera independiente.
Y cuando los datos están aislados, la IA puede analizar información, pero difícilmente puede comprender todo el contexto necesario para tomar mejores decisiones.
El nuevo desafío: gestionar la telemetría como un activo empresarial
Durante años, las organizaciones han construido pipelines para recopilar, transformar y enviar datos hacia diferentes plataformas.
Un pipeline para observabilidad.
Otro para seguridad.
Otro para analítica.
Otro para almacenamiento.
Cada uno puede resolver una necesidad específica, pero también puede generar nuevos silos, duplicación de información, mayor complejidad y más costos.
Por eso, el debate actual ya no se limita a dónde almacenar los datos, sino a cómo controlarlos, contextualizarlos y utilizarlos a lo largo de todo su ciclo de vida.
Splunk plantea precisamente esta evolución: la telemetría debe convertirse en una capacidad estratégica de la arquitectura empresarial.
Una Data Fabric no significa mover todos los datos a un mismo lugar
Uno de los conceptos centrales de la propuesta de Splunk es cambiar la perspectiva sobre los datos.
Una verdadera Data Fabric no busca obligar a que toda la información termine en una única plataforma.
Busca conectar los datos distribuidos con las personas, aplicaciones, analítica e inteligencia artificial que necesitan utilizarlos.
Esto significa poder:
- Procesar los datos cerca de donde se generan.
- Filtrar información innecesaria antes de almacenarla.
- Enriquecer los datos con contexto.
- Proteger información sensible.
- Enrutar los datos hacia diferentes destinos.
- Consultar información distribuida sin moverla innecesariamente.
- Mantener gobierno, control y trazabilidad.
El objetivo es sencillo de entender:
Poner los datos correctos, en el lugar correcto, con el contexto y los controles necesarios para cada caso de uso.
El costo oculto de los pipelines también afecta a la IA
Splunk introduce un concepto especialmente relevante: “The Middleware Tax is Now an AI Tax”.
Tradicionalmente, el costo de gestionar telemetría se asociaba principalmente con infraestructura, almacenamiento, ingestión y horas de ingeniería.
Pero existe un costo adicional.
Cuando los datos pasan por pipelines complejos, pueden llegar tarde, perder contexto, duplicarse o ser transformados específicamente para una determinada plataforma.
Y esto tiene una consecuencia directa:
la IA recibe datos de menor calidad para comprender lo que realmente está sucediendo.
Una IA puede entregar una respuesta rápidamente, pero si la información que utiliza está incompleta o desconectada del contexto operacional, la velocidad no garantiza una mejor decisión.
Para que la IA sea realmente útil en operaciones empresariales, necesita datos oportunos, confiables, contextualizados y gobernados.
Splunk como capa de inteligencia entre los datos y la IA
Aquí es donde toma relevancia la arquitectura propuesta por Cisco Data Fabric powered by Splunk.
En lugar de considerar los datos de seguridad, IT, networking e ingeniería como fuentes independientes, la propuesta busca conectarlos para construir una visión operacional más completa.
Dentro de esta arquitectura, Splunk actúa como una capa de inteligencia que permite:
Conectar datos distribuidos.
Correlacionar señales provenientes de diferentes dominios.
Contextualizar la información operacional.
Analizar los datos donde se encuentran.
Gobernar su utilización.
Activar inteligencia artificial y operaciones agentic.
De esta manera, observabilidad, seguridad, analítica e IA pueden trabajar sobre una base de información más consistente, sin que cada equipo tenga que depender de un silo independiente.
Controlar los datos antes de que generen costos y riesgos
Otro punto importante del planteamiento de Splunk es que la gestión de datos no debería comenzar únicamente cuando estos llegan a una plataforma de almacenamiento.
Con Splunk Data Management, capacidades como Edge Processor e Ingest Processor permiten procesar los datos antes de que lleguen a sus destinos finales.
Esto permite filtrar, transformar, enmascarar, enriquecer y enrutar información.
¿Por qué es importante?
Porque una organización puede decidir qué datos necesitan análisis en tiempo real, cuáles deben conservarse para investigación, cuáles contienen información sensible y cuáles simplemente agregan ruido.
Así, la estrategia deja de ser “enviar todo a todas partes” y pasa a ser “gestionar inteligentemente qué información necesita cada proceso”.
Una misma información para diferentes equipos
El valor de una arquitectura conectada aparece cuando los datos pueden reutilizarse en diferentes áreas sin tener que crear múltiples copias o pipelines independientes.
Seguridad puede utilizarlos para detectar amenazas.
IT puede utilizarlos para identificar problemas de rendimiento y disponibilidad.
Networking puede analizar el comportamiento de la infraestructura.
Ingeniería puede investigar aplicaciones y servicios.
Los equipos de datos e IA pueden utilizar ese mismo contexto para alimentar modelos, asistentes y agentes.
Un mismo dato puede generar diferentes decisiones cuando existe el contexto adecuado.
La pregunta que deberían hacerse CIO, CTO y CISO
La evolución del mercado demuestra que la gestión de la telemetría está dejando de ser una función técnica de segundo plano para convertirse en una decisión estratégica de arquitectura.
Por eso, antes de incorporar otra herramienta, las organizaciones deberían preguntarse:
¿Podemos controlar nuestros datos antes de que aumenten los costos y riesgos?
¿Podemos utilizar la misma información para seguridad, IT, networking, ingeniería e IA?
¿Podemos mantener el contexto, gobierno y trazabilidad de los datos?
¿Podemos convertir los insights en acciones gobernadas y automatizadas, manteniendo a las personas en control?
Si para responder estas preguntas es necesario depender de múltiples silos, la organización podría estar resolviendo el problema actual de los pipelines para crear un problema futuro de plataformas aisladas.
Del dato a la inteligencia. De la inteligencia a la acción.
La siguiente evolución de las operaciones digitales no consiste simplemente en recopilar más información.
Consiste en conectar los datos, mantener su contexto y convertirlos en inteligencia accionable.
Una verdadera Data Fabric permite que los datos operacionales puedan ser utilizados de manera más flexible por seguridad, observabilidad, analítica e inteligencia artificial, sin depender de un único destino.
Y cuando esa información se combina con las capacidades de Splunk, las organizaciones pueden avanzar desde operaciones reactivas hacia modelos más proactivos, automatizados y preemptivos.
La IA no necesita simplemente más datos. Necesita mejores datos, contexto y la capacidad de convertirlos en acción.
¿Está preparada tu organización para la próxima generación de operaciones?
En Cyberline, ayudamos a las organizaciones a aprovechar el potencial de Splunk para conectar observabilidad, seguridad, datos e inteligencia artificial, construyendo una visión operacional más completa y preparada para el futuro.
