Predicciones DevOpS 2026: qué piensan los expertos

En la primera mitad del año, los equipos experimentarán. Imagina conectar algo que observe tus eventos de Kubernetes, detecte errores ocultos y ofrezca soluciones de ejemplo. En lugar de desplazarse por cientos de líneas para encontrar ese molesto ImagePullBackOff, la IA identifica si se trata de un error tipográfico en tu despliegue YAML o de un secreto que falta.

Pero la segunda mitad será diferente. La IA en DevOps dejará de ser una mera prueba experimental y se convertirá en una iniciativa corporativa. Pasará a formar parte de cómo las personas y los equipos mejoran y aportan valor al negocio.

A medida que llegue 2027, la IA ya no será "una novedad". Para entonces, las diferencias entre los equipos que consideraron 2026 como su año de lanzamiento y aquellos que se quedaron en el banquillo se harán evidentes.

Qué significa esto para ti: Considera 2026 como tu ventana de oportunidad. Comienza a experimentar ahora, mientras la curva de aprendizaje es flexible. A mediados de año, convierte tus experimentos en iniciativas reales. Los equipos que esperen hasta 2027 seguirán actualizándose.

En 2026, ese modelo empieza a colapsar bajo el peso de la escala, las exigencias de cumplimiento normativo y la responsabilidad financiera. El cambio esperable es pasar de un IaC artesanal a una infraestructura orientada a la intención.

Qué significa esto para ti: En lugar de centrarse en cómo se construye cada recurso, los equipos se enfocarán en qué resultados deben ser ciertos: seguros por defecto, cumplidores por defecto, conscientes de los costes por defecto y continuamente verificables. La plataforma hace cumplir esos resultados siempre, no solo en el momento del despliegue.

Qué significa esto para ti: Comienza a identificar tareas en tu pipeline que puedan beneficiarse de una ejecución autónoma. Empieza a crear documentación que la IA pueda usar como contexto para tareas de DevOps y define un conjunto de herramientas que puedas ofrecer a los agentes de IA para que resuelvan problemas sencillos de DevOps. Ten un plan para ampliar tanto el contexto disponible como los límites de estas herramientas, permitiendo gradualmente que los agentes de IA asuman más tareas de DevOps. Asegúrate de que exista un sistema de registro y auditoría de todas las acciones, para que podamos seguir aprendiendo de los incidentes y sus soluciones. Comienza a experimentar con agentes de IA en entornos controlados ahora, para estar preparado cuando se conviertan en la norma.

La clave está en implementar e inspeccionar los controles del SDLC en los pipelines. La diferencia está en expresar las políticas y controles de tu organización como código e implementarlos en los pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD) mediante reglas sencillas de aprobación, fallo y escala. Pero la implementación es solo la mitad de la batalla. Las organizaciones también necesitan mantener de forma segura la evidencia vinculada a estas pruebas de control junto con su contexto, en lugar de simplemente almacenar logs de CI que posteriormente requieran interpretación manual.

Cuando se hace correctamente, esta evidencia almacenada de la inspección de controles puede reducir significativamente la carga conjunta tanto en los equipos de auditoría como en los de desarrollo de aplicaciones. Estas acciones también permitirán madurar tu postura de riesgo y de cumplimiento, pasando de una evaluación puntual a un proceso continuo.

Qué significa esto para ti: Comienza a colaborar con tu equipo de GRC ahora para identificar qué controles pueden ser codificados y automatizados en tus pipelines. Construye los sistemas de retención de evidencia que harán que las auditorías sean sencillas y transformarán el cumplimiento de una interrupción periódica en una ventaja continua y automatizada.

Preveo que veremos el primer incidente público importante relacionado con IA que pondrá a prueba y probablemente revelará debilidades significativas en la resiliencia y en los planes de continuidad del negocio de al menos una empresa. Este incidente podría ocurrir de forma repentina, como un modelo que elimine por error una base de datos de producción crítica sin las copias de seguridad adecuadas, o ser un proceso más gradual, en el que instrucciones defectuosas corrompan o modifiquen datos válidos con información incorrecta, lo que provocaría una pérdida de confianza por parte de los clientes al descubrirse.

Qué significa esto para ti: Define un conjunto razonable de límites para el uso de los modelos. Como parte de la implementación de nuevas tecnologías y formas de trabajo, es importante asegurarse de que exista un rastro de auditoría de las acciones realizadas, especialmente aquellas que no están supervisadas, y de un proceso de reversión para garantizar que un error, cometido por algo menos determinista de lo que los desarrolladores de software están acostumbrados, no se convierta en una avalancha.