Reinventando el mercado de la observabilidad de datos con contexto y agentes

Los analistas del sector coinciden cada vez más en una idea fundamental: las iniciativas de IA tienen dificultades para escalar no por las limitaciones de los modelos, sino porque las empresas carecen de bases de datos contextuales fiables. Las investigaciones de empresas como Gartner y Forrester señalan sistemáticamente la calidad, el linaje y la gobernanza de los metadatos como requisitos previos para una IA fiable y explicable, especialmente a medida que las organizaciones pasan de los proyectos piloto a sistemas más autónomos.

El reto de garantizar la fiabilidad de los datos para la IA es especialmente evidente en la observabilidad de los datos. Aunque el mercado ha logrado avances reales en la detección de problemas en los flujos de datos y los conjuntos de datos, la mayoría de las plataformas siguen dependiendo en gran medida de la interpretación humana para explicar por qué se producen los problemas y qué significan para la empresa. A medida que los proveedores comienzan a introducir la conectividad de tipo MCP y los primeros conceptos de agentes, el sector avanza claramente en la dirección correcta, pero de forma desigual y con importantes variaciones en cuanto a profundidad y madurez.

Este es el contexto en el que debe entenderse el lanzamiento invernal de Actian, que incluíaMCP Server y Data Observability Agents for Data Observability: no como características aisladas, sino como capacidades complementarias diseñadas para introducir contexto y razonamiento en los flujos de trabajo de observabilidad de datos.

El mercado hoy: útil, pero reactivo

Las soluciones actuales de observabilidad de datos se basan en gran medida en la supervisión de la actualidad de los datos, los volúmenes de los conjuntos de datos, las desviaciones de los esquemas y las anomalías estadísticas en los flujos de datos, lo cual es una base necesaria, pero ya no suficiente por sí sola. Muchas plataformas aplican el aprendizaje automático para reducir el ruido de las alertas, y algunas están añadiendo interfaces conversacionales o copilotos para ayudar a los usuarios a investigar los incidentes.

Sin embargo, persisten tres limitaciones estructurales en toda la categoría:

• El contexto sigue estando fragmentado. Las herramientas de observabilidad detectan señales de fiabilidad de los datos, pero las definiciones empresariales, el linaje y los metadatos de gobernanza suelen encontrarse en otros lugares.
• El análisis de las causas fundamentales sigue siendo manual. Las alertas dan inicio a la investigación, pero no a la resolución.
• La IA sigue siendo una herramienta de asistencia, no autónoma. Los copilotos resumen los problemas, pero rara vez razonan entre distintos procesos o toman medidas.

El resultado es un modelo operativo reactivo que se vuelve cada vez más difícil de mantener a medida que crecen los ecosistemas de datos y se acelera la adopción de la IA.

MCP: un lenguaje compartido para el contexto de observabilidad

Es importante reconocer que el MCP está comenzando a surgir en el mercado de la observabilidad de datos, con un número creciente de proveedores que experimentan con integraciones de estilo MCP. Dicho esto, aunque algunos proveedores ofrecen capacidades MCP para la observabilidad de datos, la mayoría de las ofertas siguen basándose en API tradicionales o enfoques basados en webhooks que requieren un desarrollo personalizado para conectarse con asistentes de IA o marcos de trabajo agenticos. Incluso cuando se dispone de MCP, las implementaciones suelen ser de solo lectura, exponiendo incidentes, anomalías y el estado del monitor, de modo que la IA puede ayudar a los humanos a investigar los problemas de forma más eficiente.

Las diferencias entre los distintos enfoques radican en cómo se aplica el MCP.

A medida que la adopción de MCP surge en la observabilidad de datos, la mayoría de los proveedores lo utilizan como una interfaz de solo lectura, exponiendo incidentes, anomalías y el estado del monitor para que los asistentes de IA puedan ayudar a los humanos a investigar los problemas de manera más eficiente. El MCP de observabilidad de datos de Actian está diseñado de manera diferente: al habilitar capacidades de escritura controladas, permite a los agentes de IA ir más allá del análisis y participar activamente en los flujos de trabajo de fiabilidad, automatizando acciones en lugar de simplemente resumir los problemas.

Los metadatos proporcionan a los agentes de IA y a los LLM el contexto empresarial (definiciones, linaje y gobernanza) que los transforma de elocuentes adivinos en asesores de confianza.

Agentes: ampliación de la observabilidad de los datos

Los agentes de observabilidad de Actian se basan naturalmente en esta base. En lugar de sustituir las capacidades de observabilidad de datos existentes, las amplían.

Mientras que las herramientas actuales se centran principalmente en detectar y notificar, los agentes están diseñados para razonar a partir de señales de observabilidad de datos, correlacionar problemas entre diferentes procesos y explicar el impacto en términos empresariales. Con el tiempo, también pueden apoyar medidas correctivas, reduciendo la dependencia de la intervención manual.

No se trata de un cambio radical. Los agentes introducen la autonomía de forma progresiva, en consonancia con la forma en que las empresas adoptan la automatización en la práctica.

Por qué es importante

Para los CDO, los responsables de plataformas de datos y los equipos de IA, las implicaciones son claras:

• La observabilidad de los datos sin un contexto compartido tiene dificultades para respaldar IA agencial .
• Los agentes sin un contexto de datos regulado introducen tanto riesgo como valor.
• La autonomía incremental basada en un contexto de datos fiable se adapta mejor que las reescrituras audaces.

El enfoque de Actian refleja estas realidades. MCP establece un lenguaje común para la confianza. Los agentes introducen el razonamiento y la autonomía. Una alineación más amplia de la plataforma aumenta el valor con el tiempo.

Perspectiva final

Muchos proveedores están deseosos de etiquetar sus ofertas como «observabilidad impulsada por IA». Mientras tanto, los analistas siguen haciendo hincapié en que la confianza, el contexto y la explicabilidad son las verdaderas limitaciones para el éxito de la IA.

Al basar la observabilidad de los datos en un contexto compartido y ampliarla con agentes que pueden razonar, y no solo alertar, Actian está trazando un camino pragmático hacia operaciones de datos más autónomas y fiables.

Para las organizaciones que se toman en serio la ampliación responsable de la IA, esa distinción no es teórica. Es estratégica.

¡Echa un vistazo a este vídeo que muestra nuestros agentes de observabilidad de datos en acción!

Acerca del autor

Acerca de Phil Ostroff

Phil Ostroff es Director de Inteligencia Competitiva en Actian, y cuenta con más de 30 años de experiencia en los sectores de automoción, sanidad y seguridad informática, entre otros. Phil identifica las lagunas del mercado para garantizar que las soluciones de datos de Actian satisfacen las demandas empresariales del mundo real, incluso en escenarios de nicho. Ha dirigido iniciativas intersectoriales que han agilizado las estrategias de datos para diversas empresas. Las contribuciones de Phil al blog de Actian ofrecen información sobre las tendencias de la competencia, los puntos débiles de los clientes y las hojas de ruta de los productos. Consulte sus artículos para mantenerse informado sobre la dinámica del mercado.