La crisis de la experiencia operativa
Perspectivas del Informe sobre el Estado de la Estrategia de Aplicaciones 2025
INTRODUCCIÓN
Al avanzar hacia la velocidad, seguridad y eficiencia en la entrega de servicios digitales, la complejidad operativa se ha vuelto el principal obstáculo. El creciente uso de multinube, aplicaciones distribuidas y arquitecturas híbridas hace que los equipos de operaciones de TI enfrenten tareas que consumen mucho tiempo y flujos de trabajo fragmentados. Las métricas tradicionales no reflejan la fricción acumulada que los operadores sufren diariamente.
Para cerrar esta brecha, presentamos la Puntuación de experiencia operativa (OES), una métrica compuesta que mide el dolor operativo y resalta dónde la automatización, especialmente las operaciones impulsadas por IA (AIOps), se vuelven imprescindibles. Esta puntuación ofrece una visión clara y basada en datos sobre qué tan eficientemente trabajan los equipos de TI y dónde se generan los cuellos de botella e ineficiencias.
Metodología y fórmula para la puntuación
Investigamos cómo otros dominios técnicos miden la 3xperiencia y, a partir de ahí, derivamos una fórmula que agrega datos en torno a tres pilares:
- Productividad en la tarea (TP) – Mide el esfuerzo manual necesario para completar las tareas. Si dependes mucho de crear scripts, usar APIs directamente o aprobar acciones rutinarias de forma manual, TP mostrará un resultado bajo.
- Eficiencia del flujo de trabajo (WE) – Mide el tiempo y la complejidad para completar las tareas. Una puntuación WE alta indica tiempos de respuesta largos debido a herramientas dispersas, retrasos en procesos o alta dependencia de la intervención humana.
- Satisfacción del usuario (ES) – Mide qué tan satisfechos están los profesionales con sus herramientas y flujos de trabajo, incluyendo su apertura a la automatización, facilidad de configuración y confianza en los resultados.
Este enfoque recompensa una mayor satisfacción y penaliza los entornos donde predominan el esfuerzo manual y la ineficiencia. A esto le llamamos el Puntuación de experiencia operativa.
Entre todos los encuestados, el OES promedio fue5.50 , con una variación significativa según el segmento industrial. A continuación se muestran los resultados:
La puntuación OES máxima posible es 10, donde 10 = experiencia óptima (baja complejidad de la tarea, alta eficiencia, alta satisfacción) y 1 = experiencia pobre (alta complejidad, baja eficiencia, baja satisfacción).
Puntos clave
- 41% de los encuestados afirman que "trabajar con APIs de proveedores" o "escribir scripts" es la tarea que más tiempo les requiere en su trabajo.
- El 38% desea que la IA ajuste automáticamente las configuraciones y políticas.
- El 56% busca sugerencias generadas por IA para agilizar los procesos.
- Solo el 6% indicó que no quiere utilizar IA en sus flujos de automatización.
Una tendencia destacada en estos datos es la reducción notable del OES en industrias con altas regulaciones. Los sectores financiero, gubernamental y de energía/servicios muestran consistentemente más fricción operativa. No resulta sorprendente. Estas industrias cumplen con marcos estrictos que exigen controles manuales, procesos de aprobación inflexibles y ciclos de cambio lentos. Por ello, aunque haya herramientas de automatización, los equipos no siempre pueden usarlas plenamente.
Además, la infraestructura heredada suele mantenerse más tiempo en entornos regulados, lo que genera desafíos de integración y modernización que afectan directamente la eficiencia de tu flujo de trabajo. Aunque los profesionales en estos sectores suelen mostrar interés en adoptar IA, las políticas y la aversión al riesgo ralentizan su implementación. La métrica OES hace visible esta fricción y destaca el papel clave que unas AIOps bien gestionadas tienen para facilitar el cumplimiento normativo sin frenar la velocidad de entrega.
Distribución + escala = fricción operativa
Los entornos modernos de aplicaciones son complejos, no solo por dónde se despliegan, sino también por la cantidad que manejan. Hoy, la mayoría de las organizaciones abarcan varios tipos de infraestructura: nube pública, centros de datos privados, colocation, edge y SaaS. Al mismo tiempo, gestionan desde decenas hasta cientos de aplicaciones distribuidas en esos entornos.
Para cuantificar el impacto, analizamos dos variables clave:
- Distribución: el número de entornos distintos donde despliegas las aplicaciones.
- Escala: el número total de aplicaciones gestionadas.
Lo que muestran los datos:
- Correlación entre distributividad y OES: 0,22
Esta relación negativa indica que a medida que las aplicaciones se implementan en más entornos, la experiencia operativa disminuye. Cada entorno presenta herramientas, políticas y desafíos de integración únicos, lo que fragmenta el control y ralentiza la respuesta. - Correlación entre el número de aplicaciones y el OES: +0,05
Por sí solo, el volumen de aplicaciones tiene una correlación insignificante con la fricción operativa. Pero cuando se combina con la distribución, ofrece una imagen más clara: las organizaciones con muchas aplicaciones y muchos entornos tienen las puntuaciones OES más bajas.
El crecimiento de las aplicaciones genera presión vertical: más aplicaciones exigen mayor gestión de configuraciones, políticas y actualizaciones. La distribución genera complejidad horizontal: más entornos requieren integraciones, herramientas de visibilidad y una experiencia especializada adicionales.
En conjunto, representan un lastre que ralentiza la velocidad operativa.
Industrias como los servicios financieros, la energía y la manufactura, que obtienen los puntajes más bajos en OES, también se encuentran entre las de mayor escala de distribución y aplicación. En cambio, Educación y Salud, que generalmente tienen menos aplicaciones y topologías de infraestructura más sencillas, reportan puntuaciones de OES significativamente más altas.
Por qué importa
Los equipos operativos no solo enfrentan la complejidad, sino que la están ahogando. Cuanto más fragmentado y escalado se vuelve un entorno, más frágiles son los flujos de trabajo, más retrasada la respuesta y más urgente la necesidad de automatización.
Puntos críticos operativos
El índice de experiencia operativa no es solo un número, sino un reflejo de los desafíos reales que enfrentan los equipos de TI y operaciones al gestionar entornos modernos, distribuidos y, en muchas ocasiones, fragmentados. Al analizar los patrones más amplios en los datos, surgen varios temas que ayudan a entender tanto los puntos críticos como la urgencia en la adopción de la automatización y AIOps.
1. Las tareas manuales siguen siendo predominantes
A pesar de años de inversión en herramientas de automatización, una parte significativa del trabajo operativo sigue siendo manual. No se trata solo de sistemas heredados, también de las brechas entre herramientas, la falta de estandarización y la fricción que generan los scripts y APIs que nunca fueron diseñados para escalar.
- El 41% de los encuestados declaró que la tarea que más tiempo les consume en su flujo de trabajo es interactuar con las API de los proveedores o escribir scripts.
- Incluso en organizaciones cloud-native, automatizar suele ser "un conjunto de scripts" en lugar de una orquestación eficiente.
Esto señala una necesidad crítica de una automatización más inteligente y adaptable, que reduzca la dependencia de lógica codificada de forma rígida y del conocimiento tácito.
2. Las ineficiencias en los flujos de trabajo son sistémicas
Los datos muestran que los retrasos y las ineficiencias no pertenecen a una herramienta o proceso específico. Son sistémicos y estructurales, producto de cadenas de aprobación fragmentadas, silos en los procesos y sistemas sin integración.
- Cerca de 30% de los encuestados identificaron la espera de aprobaciones o transferencias como un factor clave que contribuye a las demoras.
- El 18% señaló que la falta de integración entre herramientas generaba mucha ineficiencia.
Esto demuestra que mejorar la eficiencia del flujo de trabajo no se trata solo de implementar más herramientas, sino de reinventar los procesos y crear bucles de retroalimentación que reduzcan la latencia entre la intención y la acción.
3.Alta apertura a la IA, impulsada por la fricción.
Aunque la madurez de la automatización varía, la disposición a usar herramientas de IA sigue siendo sólida en todos los roles e industrias. Este interés no es hipotético; se relaciona estrechamente con áreas de alta fricción operativa.
- La correlación entre el interés en IA y OES es a0 0,62, lo que indica que quienes más sufren son los más receptivos a la intervención de IA.
- Los equipos desean que la IA no reemplace a los humanos, sino que alivie la carga cognitiva del trabajo repetitivo y propenso a errores: resumen de registros, generación de políticas, informes de estado, autoescalado, etc.
Esta disposición abre una oportunidad poderosa: Podemos acelerar la adopción de AIOps de abajo hacia arriba al potenciar a los equipos que sienten mayor presión.
4. La complejidad crece con la escala y la distribución
La combinación de la escala de la aplicación y la infraestructura distribuida plantea un desafío operativo singular. Cada factor por sí solo afecta poco al OES, pero juntos crean una fricción notable.
- Las industrias con un alto número de aplicaciones y despliegues en múltiples entornos (p. ej., Servicios Financieros, Energía, Manufactura) obtuvieron las puntuaciones más bajas en OES.
- Por el contrario, sectores como Educación y Sanidad, con carteras de aplicaciones y diversidad de entornos más reducidas, obtuvieron puntuaciones mucho más altas.
Esto refuerza que la complejidad es una función compuesta: aumenta a medida que crecen la escala (carga vertical) y la distribución (expansión horizontal). Y aquí es donde la automatización, especialmente AIOps, se vuelve no solo útil, sino imprescindible.
5. El statu quo no es sostenible
Quizás la conclusión más sorprendente es que muchos equipos están llegando a un punto de inflexión. La combinación de demandas crecientes, personal fijo, herramientas heredadas y soluciones manuales está generando una presión operativa insostenible.
- Los equipos están mostrando signos de agotamiento.
- El interés en la inteligencia artificial es pragmático, no aspiracional.
- Y la disposición para adoptar el cambio ya está en marcha.
Los datos son claros: avanzar no significa más scripts, herramientas o paneles, sino una automatización inteligente y consciente del contexto que se adapte a tus necesidades operativas.
La prescripción es IA
Para entender mejor cómo encaja la IA en la experiencia operativa, analizamos las respuestas a preguntas sobre IA y automatización, específicamente, dónde querían aplicar la IA o estaban dispuestos a usarla en las operaciones. Luego, comparamos la cantidad de respuestas positivas relacionadas con la IA con la Puntuación de Experiencia Operativa (OES) de cada encuestado.
- Correlación entre el interés en IA y el OES: -0,62
Esta es una fuerte correlación negativa, que revela un patrón claro: cuanto más sufrimiento operativo experimenta un equipo, mayor es su deseo de que la IA les ayude. En otras palabras, quienes más buscan asistencia de la IA, ya sea para resumir registros, ajustar políticas o generar configuraciones, son también los que tienen las puntuaciones de experiencia operativa más bajas.
Esto refuerza la urgencia de adoptar AIOps. Las organizaciones no buscan la IA por novedad; la adoptan como un remedio necesario para la fricción que enfrentan actualmente. Ya sea debido a la escala, la complejidad o procesos anticuados, estas presiones impulsan una demanda de abajo hacia arriba de una automatización que sea inteligente, consciente del contexto y operativamente integrada.
Estos datos muestran que el interés en AIOps no es aspiracional, sino funcional. Los encuestados no sueñan con casos de uso futuros especulativos; buscan eliminar pérdidas de tiempo y reducir la complejidad manual en sus flujos de trabajo actuales.
Tareas como escribir scripts, resumir registros o escalar servicios no son de vanguardia, son las cargas diarias de gestionar infraestructura moderna. Y exactamente en ese ámbito quieren contar con la ayuda de la IA.
Los resultados señalan una conclusión clara: los equipos más entusiastas con la IA son también los que están más cerca del agotamiento.
Solicitan herramientas que les ayuden a automatizar, simplificar y escalar las tareas operativas clave. Lo hacen porque el statu quo, con guiones fragmentados, procesos frágiles y tareas manuales, ya no puede sostenerse.
Esto refuerza la tesis central del marco OES: La complejidad operativa es medible, dolorosa y está profundamente vinculada a la creciente demanda de IA en las operaciones de TI.
El Operational Experience Score proporciona una señal clara y cuantificable: las operaciones de TI modernas están llegando a un punto crítico. La combinación de escala, distribución y complejidad ha superado las herramientas tradicionales y los procesos a escala humana. El resultado es una fricción creciente, un aumento en los costos operativos y un mayor riesgo de agotamiento en los equipos técnicos.
AIOps es la única vía escalable hacia el futuro
Los datos del Informe global sobre el estado de la estrategia de aplicaciones 2025 son contundentes. En todos los sectores, los principales retos operativos no son complejos, sino totalmente conocidos:
- Topologías de implementación fragmentadas distribuidas entre nube pública, centros de datos privados, colocation, edge y SaaS.
- Incremento en el volumen y la rapidez de las aplicaciones, especialmente en sectores altamente digitalizados.
- Mantener la dependencia en scripts frágiles y en el conocimiento tácito, dificulta que puedas escalar automatizaciones básicas con solidez.
Estas realidades no son nuevas, pero cada vez reconocemos más que el esfuerzo humano por sí solo no las resolverá.
Sin embargo, hay una ventaja: tú, como profesional, estás preparado.
Las respuestas de la encuesta indican que quienes enfrentan el problema están más dispuestos a cambiar:
- El 56 % desea que la IA ayude en tareas repetitivas o complejas, como resumir registros, generar scripts o aplicar políticas.
- El 38% quiere que la IA ajuste automáticamente las configuraciones y tome decisiones, no solo que las sugiera.
- Solo un 6 % mostró desapego total hacia las herramientas de IA, una minoría que destaca el amplio deseo de cambio que existe.
Esto señala un cambio cultural: los equipos no temen a la IA, la solicitan. No para reemplazar el juicio humano, sino para potenciarlo, acelerarlo y liberarlo de tareas monótonas.
0":"El costo de no actuar ya no pasa desapercibido
Cada script que escribimos para solucionar una entrega fallida. Cada implementación retrasada por aprobaciones manuales. Cada ticket que se crea porque los sistemas no pueden comunicarse entre sí. Estos no son inconvenientes menores; son causas acumulativas de deuda operativa.
Y en un mundo donde el rendimiento digital es rendimiento empresarial, esa deuda se traduce directamente en:
- Lanzamiento al mercado más lento
- Riesgo aumentado de seguridad y cumplimiento
- Pérdida de talento por agotamiento y esfuerzo excesivo
El OES revela este coste oculto con precisión y muestra qué organizaciones están en mayor riesgo de quedarse atrás.
AIOps representa la evolución lógica de la madurez operativa
Al igual que la infraestructura pasó de física a virtual y a nativa de la nube, las operaciones deben evolucionar de manuales a inteligentes. AIOps no es una tendencia, es el siguiente paso de madurez en la evolución de las operaciones empresariales.
Las organizaciones que integran AIOps pueden:
- Automatiza el trabajo repetitivo, no solo las tareas
- Permite a los equipos centrarse en la estrategia, no en la sintaxis
- Construimos sistemas adaptativos que aprenden, se ajustan y responden en tiempo real
¿Y los que no? Seguirán sujetos a procesos que no avanzan al ritmo del negocio.
AIOps representa la evolución indispensable para afrontar la crisis en la experiencia operativa generada por la complejidad. Deja de ser un complemento deseable para convertirse en una necesidad.
Apéndice: Preguntas, aportaciones y resumen de resultados de la encuesta
Productividad en las tareas
- 41% de los encuestados eligieron "trabajar con APIs de proveedores" o "escribir scripts" como la tarea que más tiempo les lleva.
- El 56% pidió ayuda de IA para crear scripts, resumir registros o trabajar con la telemetría.
- 32% confían en plataformas de automatización u orquestación de terceros para gestionar los servicios de entrega y seguridad.
- ¿A qué tarea de automatización dedicas hoy más tiempo?
- ¿En qué tareas de operaciones de TI quieres que Generative AI te ayude? (selecciona varios: resumir registros, actualizaciones de estado, interfaz de telemetría, generar scripts)
- ¿Cómo gestionas hoy la entrega y los servicios de seguridad de tus aplicaciones? (por ejemplo, con scripts, herramientas de automatización/orquestación)
Eficiencia del flujo de trabajo
- 38% de los encuestados desean que la IA ajuste automáticamente las configuraciones o aplique políticas.
- El 29% señaló que esperar aprobaciones o entregas retrasaba significativamente los procesos.
- 18% citaron la falta de integración entre herramientas como una barrera para los flujos de trabajo eficientes.
- ¿Cuál es la tarea relacionada con la automatización que más tiempo consume hoy en día? (como indicador de retraso)
- Selecciona cómo deseas utilizar la IA y la automatización en las operaciones de TI (por ejemplo, ajuste automático o generación de sugerencias).
Satisfacción del usuario
- 65% calificó las funciones de programabilidad, como el registro y la configuración, como "muy importantes" o "extremadamente importantes".
- El 63% prefiere Python como lenguaje principal de programación o scripting para flujos de trabajo personalizados.
- Solo el 6% informó que no desea utilizar IA para la automatización en ninguna capacidad.
- Por favor, valore el nivel de importancia de las funciones de programabilidad (por ejemplo, registro, política de seguridad).
- ¿Qué lenguaje de programación prefieres usar?
- Disposición a usar IA para automatizar tareas frente a expresar la falta de interés en la participación de IA.
Distribución y huella de aplicaciones
- Número medio de aplicaciones desplegadas: 140
- Número promedio de entornos de implementación únicos utilizados:2.3
- Distribución de aplicaciones (media entre los encuestados):
- Nube pública: 36 %
- Local (tradicional): 27 %
- Local (nativo de la nube): 12 %
- Colocación: 14 %
- Borde: 11 %
- ¿Cuántas aplicaciones tienes desplegadas?
- ¿Cuántos proveedores de nube pública diferentes estás utilizando?
- ¿Cuántos centros de datos en colocación o locales están en uso?
- ¿Qué porcentaje de tus aplicaciones se implementan en:
- Nube pública
- Local (tradicional y cloud-native)
- Colocación
- Borde
- SaaS
Apéndice: Formato JSON-LD (legible por máquina, orientado a LLM)
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