- Durante 2025, el 70% de las organizaciones aumentó los presupuestos destinados a la observabilidad y un 75% tiene previsto volver a aumentarlos el próximo año.
- El cambio a OpenTelememtry será fundamental para la correcta integración de la IA en la observabilidad, ya que necesita datos limpios, estructurados y universales. Los datos de telemetría recopilados mediante OpenTelemetry pueden alimentar a modelos de IA y aprendizaje automático.
La observabilidad se va consolidando como una tecnología imprescindible en las empresas más allá de la simple monitorización de sistemas. Durante el próximo año, tendrá un impacto real en el negocio gracias a la recopilación e interpretación de los datos críticos, así como la implementación de un código abierto estándar y común. Además, se consolidará su paso de una tecnología predictiva a una tecnología reactiva gracias a la integración de más autonomía apoyada en las capacidades de la IA y la IA Agéntica. Estas serán las principales tendencias que marcarán el 2026 en el ámbito de la observabilidad, de acuerdo con las previsiones de nettaro, consultora tecnológica española especialista en observabilidad.
Si bien la observabilidad ya era una tecnología estratégica para los equipos de IT en el ámbito puramente operacional, 2026 será el año en el que se explote todo su potencial. Se consolidará la adopción de un estándar abierto para formar un lenguaje más universal y fácilmente accesible, lo que ayudará a la integración de la Inteligencia Artificial y sus diferentes aplicaciones. De esta forma, nettaro, que trabaja tanto con empresas privadas como con instituciones en la implementación de esta tecnología, ha identificado las principales tendencias que marcarán la observabilidad durante 2026.
OpenTelemetry se establecerá como el estándar
En 2026 OpenTelemetry se convertirá en el estándar que todos los fabricantes deben aplicar. OpenTelemetry (OTel) es un framework de observabilidad de código abierto que estandariza la recopilación de datos de telemetría. Proporciona un conjunto de APIs y bibliotecas unificadas para recolectar y transferir estos datos. De esta forma, gracias a que se ha implementado un idioma universal, las empresas pueden cambiar de proveedor de servicios de observabilidad libremente sin tener que realizar modificaciones sobre su código fuente.
Además, en contraste con las soluciones comerciales o propietarias, que requieren que los proveedores desarrollen nuevas integraciones para que sus productos sean interoperables, OTel seguirá funcionando a medida que surjan avances en la tecnología.
De hecho, el cambio a OpenTelememtry es fundamental para la correcta integración de la IA en la observabilidad, ya que necesita datos limpios, estructurados y universales. Los datos de telemetría recopilados mediante OpenTelemetry pueden alimentar a modelos de IA y aprendizaje automático para identificar automáticamente patrones o detectar anomalías. Además, al combinar los datos de OTel con IA, las organizaciones pueden correlacionar datos, extraer información accionable y automatizar el análisis de causa raíz (RCA) para una resolución de incidencias más rápida.
De acuerdo con los expertos de nettaro, en 2026, las empresas exigirán la compatibilidad con OpenTelemetry, pues además se ha comprobado que su uso reporta beneficios a nivel negocio, pues la mayoría de las empresas que ya usan OpenTelemetry al menos de forma ocasional afirman que tiene un impacto positivo en el crecimiento de los ingresos, los márgenes operativos y la percepción de la marca.
Observabilidad orientada al negocio
De esta forma, en 2026 las organizaciones pondrán el foco en traducir los datos para orientarlos a responder preguntas de negocio, así como mejorar la experiencia del usuario, correlacionando el rendimiento técnico directamente con métricas de satisfacción y conversión.
La observabilidad tiene sus pilares en la recogida de información (en forma de logs, traces y métricas) para poder medir con ello el estado interno y comportamiento de un sistema. No obstante, según ha identificado nettaro, todos estos datos se pueden emplear a su vez en conocimiento accionable para que los equipos puedan centrar su atención en tareas que repercuten directamente en el negocio.
Por ejemplo, en sectores como la manufactura, los datos obtenidos de los sensores IoT pueden ayudar a predecir posibles fallos en la maquinaria, con lo que optimiza el rendimiento y se evita tiempo de inactividad no planeado. En finanzas, el análisis de los logs de transacciones que se están realizando en tiempo real puede detectar anomalías o patrones atípicos a causa de un posible fraude, lo que permite bloquear la amenaza antes de que se produzca.
Esta tendencia no será únicamente en términos de predicción, pues correlacionar los datos de observabilidad con métricas de negocio ayudará a obtener un conocimiento profundo del comportamiento del usuario. Por ejemplo, en marketing y ventas, analizar las trazas puede aportar información del rendimiento de una campaña, así como si el rendimiento de la aplicación afecta a las tasas de clic o conversión para ajustarlo de forma inmediata.
Implementación de la Observabilidad Agéntica
La implementación de la Observabilidad Agéntica será el hito que permitirá a las empresas contar con agentes que gestionen los flujos operativos de forma autónoma, desde la identificación del fallo hasta la ejecución de la solución. En 2025, las capacidades de IA se convirtieron por primera vez en el principal punto de venta a la hora de elegir una plataforma de observabilidad, superando a la compatibilidad con la nube. De esta forma, la gran mayoría de los equipos de ITOps (Operaciones de IT) han adoptado la IA en sus flujos de trabajo, pero con un nivel de implementación variable, por el que principalmente aplican AIOps (IA para las Operaciones de IT), una rama que aplica IA y machine learning a los datos de operaciones para detectar anomalías, correlacionar eventos o predecir problemas, y en menor medida la IA Generativa para preguntar de forma conversacional por las métricas, simplificando estas operaciones.
Los equipos de ITOps reconocen que la aplicación de IA les ha ayudado a impulsar la productividad, pues les permite pasar más tiempo enfocados en la innovación que en el mantenimiento y poner el foco en la implementación de iniciativas que causen alto impacto en la empresa. No obstante, a pesar de la adopción generalizada de la IA, los usuarios aún revisan y verifican un gran porcentaje de las decisiones impulsadas por la IA. De esta forma, pese a que se esté apostando por esta tecnología, muchas empresas aún necesitan mecanismos de control.
Únicamente un porcentaje minoritario de empresas emplea activamente la Observabilidad Agéntica, donde los agentes de IA toman un rol autónomo que les permite gestionar flujos de trabajo, con enfoque en la remediación automática y la predicción de problemas. En 2026 se espera que la Observabilidad Agéntica tome mucha más entidad y su aplicación se extienda a muchas más organizaciones.
En resumen, la observabilidad en 2026 estará marcada por una transición total a un estándar abierto, se enfocará en impulsar el negocio y será más autónoma con la integración de IA agéntica. Durante 2025, el 70% de las organizaciones aumentó los presupuestos destinados a la observabilidad y un 75% tiene previsto volver a aumentarlos el próximo año, según confirma un estudio reciente del fabricante Dynatrace. Para aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología, las empresas e instituciones pueden disponer de la asesoría experta de los especialistas en observabilidad de nettaro, que ofrecen soluciones avanzadas para asegurar el rendimiento, visibilidad y disponibilidad de los sistemas y aplicaciones críticas.
