La brecha entre la inversión y el retorno es, en este momento, el principal dolor de cabeza para los departamentos de tecnología en España. A pesar de que los presupuestos fluyen hacia la inteligencia artificial con una generosidad poco vista en la última década, los resultados tangibles siguen siendo esquivos para casi la mitad de las organizaciones. En este escenario de expectativas no cumplidas, Kyndryl ha presentado Agentic Service Management , una propuesta que no busca simplemente añadir otra capa de automatización, sino reconfigurar los cimientos de cómo las empresas gestionan sus servicios críticos en la era de la IA generativa y los sistemas autónomos.
La realidad que detecta el «Kyndryl Readiness Report» es persistente. Dos tercios de las organizaciones están inyectando capital de forma significativa en proyectos de IA, pero se topan con una barrera estructural: sus modelos de gobernanza y flujos de trabajo están diseñados para una era manual. La gestión de infraestructuras no ha evolucionado al mismo ritmo que los algoritmos, creando una fricción operativa donde la velocidad de la IA se ve frenada por burocracias técnicas heredadas.
Agentic Service Management surge como una respuesta a esta asincronía. La solución se centra en la transición desde las operaciones de servicio tradicionales hacia lo que la industria denomina flujos de trabajo autónomos a gran escala. No se trata solo de que una máquina ejecute una tarea, sino de que un sistema de agentes sea capaz de evaluar, decidir y actuar bajo marcos de gobernanza predefinidos, permitiendo que la intervención humana se desplace desde la ejecución directa hacia la supervisión estratégica y la gestión del riesgo.
La transición hacia la gestión de servicios basada en agentes
El despliegue de esta tecnología no es un proceso de sustitución inmediata, sino de maduración. A través de Kyndryl Consult, la compañía ha articulado una evaluación de madurez que pone el foco en la alineación con estándares internacionales, específicamente la norma ISO 42001. Este marco es fundamental para las empresas que operan en entornos nativos de IA, donde la seguridad y la fiabilidad no pueden ser añadidos posteriores, sino principios de diseño integrados desde la concepción del sistema.
Para Kris Lovejoy, responsable global de estrategia de Kyndryl, la cuestión es de diseño sistémico. «No es posible escalar flujos de trabajo basados en agentes sobre modelos operativos diseñados para procesos manuales», sostiene la directiva. Según su análisis, las organizaciones requieren controles nítidos y etapas de adopción que se puedan medir. El objetivo es que los agentes de IA actúen de manera autónoma solo cuando sea apropiado, manteniendo siempre una capa de supervisión humana que valide los resultados del servicio y el cumplimiento normativo.
Esta metodología de evaluación analiza el estado actual de las operaciones, la seguridad y la gobernanza de la IA para identificar dónde están los cuellos de botella que impiden la autonomía. El diagnóstico resultante ofrece una hoja de ruta por fases, un elemento crítico para sectores altamente regulados en España, como la banca o la energía, donde el error en la automatización puede tener consecuencias sistémicas. En contraste con los enfoques de «caja negra», la propuesta aquí es la transparencia: saber exactamente por qué un agente tomó una decisión y bajo qué control humano se encontraba ese permiso.
Seguridad y confianza en entornos multicloud
Uno de los mayores obstáculos para la adopción de la IA agentica es la falta de confianza digital. Las empresas temen perder el control sobre sus datos o que la autonomía de los agentes derive en vulnerabilidades de seguridad. Para mitigar este riesgo, la solución se complementa con Agentic AI Digital Trust, un marco diseñado para gobernar y reducir riesgos en despliegues que, cada vez con mayor frecuencia, se distribuyen en entornos híbridos y multicloud.
La gestión de la información y su clasificación se vuelven tareas hercúleas cuando el volumen de datos escala. Los agentes de IA necesitan navegar por estas infraestructuras complejas respetando la soberanía del dato y el cumplimiento regulatorio. Aquí, el papel de Kyndryl es proporcionar ese «andamiaje» de seguridad que permita a los agentes funcionar sin comprometer la integridad de la red. No es una tarea menor si se considera que la mayoría de las grandes corporaciones españolas operan con una mezcla de nubes públicas, privadas y sistemas «on-premise» que no siempre se comunican de forma fluida.
La prueba interna: de la teoría a los 200 millones de automatizaciones
La validez de estas herramientas no solo se mide por su potencial de mercado, sino por su aplicación real en entornos de alta exigencia. Kyndryl está utilizando Agentic Service Management para transformar su propia prestación de servicios de TI. La escala es masiva: sus capacidades de IA agentica ejecutan actualmente cerca de 200 millones de automatizaciones mensuales. Este volumen se gestiona a través de más de 8.000 «playbooks» certificados que sirven de guía para que los sistemas actúen de forma previsible y segura.
A través de la plataforma Kyndryl Bridge, estas capacidades ya están llegando a los clientes finales, proporcionando una inteligencia operativa que ayuda a los profesionales responsables de sistemas críticos. La idea es que la IA no sustituya al ingeniero, sino que le libere de la carga cognitiva de las tareas repetitivas y de bajo valor, permitiéndole centrarse en la resolución de incidentes complejos que requieren criterio humano y conocimiento del contexto de negocio.
Sin embargo, este avance hacia la autonomía plantea tensiones operativas reales. La integración de agentes inteligentes exige una redefinición de los perfiles profesionales dentro de los departamentos de TI. Ya no basta con saber gestionar un servidor; ahora es necesario entender cómo supervisar a los agentes que gestionan esos servidores. Esta transición, aunque necesaria para ganar competitividad en un mercado global, conlleva un periodo de adaptación que muchas empresas españolas apenas están empezando a transitar.
El cierre de este ciclo tecnológico no vendrá dado por la mera adquisición de software, sino por la capacidad de las empresas para rediseñar su cultura operativa. El Agentic Service Management es una herramienta potente, pero su éxito dependerá de que los directivos comprendan que la autonomía de la IA requiere, paradójicamente, una gobernanza humana más robusta y sofisticada que nunca. En el equilibrio entre la acción autónoma del agente y el control responsable del supervisor reside la clave para que, esta vez sí, la inversión en inteligencia artificial se traduzca en una ventaja competitiva real y medible en la cuenta de resultados.
