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Los proyectos piloto de IA en la gestión de servicios de TI pueden demostrar que la tecnología funciona, pero a menudo resulta más difícil demostrar el rendimiento financiero. A medida que los directores financieros examinan minuciosamente el gasto, los responsables de TI deben vincular las inversiones en IA a un valor empresarial cuantificable. El reto radica en realizar un seguimiento de los costes totales y mostrar cómo las mejoras en la prestación de servicios se traducen en resultados financieros tangibles.

La adopción exitosa de la IA en la gestión de servicios de TI comienza con un proyecto piloto bien estructurado. En este artículo te guiaremos a través del proceso para seleccionar casos de uso de bajo riesgo, definir KPI medibles, establecer una gobernanza eficaz e introducir la automatización de forma gradual

El Cuadrante Mágico de Gartner puede ayudarte a reducir tu lista de proveedores de ITSM, pero no debe considerarse como una clasificación de productos. Descubre cómo evaluar y elegir una solución de ITSM que aporte valor hoy y respalde el crecimiento futuro.

El aumento de los costes de la nube y la IA está acercando cada vez más a FinOps e ITSM. Este artículo analiza cómo los datos de gestión de servicios pueden vincular el gasto en tecnología con los servicios empresariales y reforzar la gestión de costes.

Diseñada originalmente para la gestión de la infraestructura de TI, la CMDB se ha convertido en una importante herramienta de ciberseguridad. Al proporcionar una visión actualizada de los activos y las dependencias, ayuda a identificar riesgos potenciales y superficies de ataque. Por el contrario, los datos incompletos crean puntos ciegos que los atacantes pueden aprovechar, lo que hace que la visibilidad compartida sea esencial tanto para los equipos de TI como para los de seguridad.

La mayoría de los proyectos piloto de IA tienen éxito, pero pocos llegan a la fase de producción. Descubre por qué fracasan las implementaciones de IA a gran escala y qué necesita tu organización para pasar con éxito de la fase piloto a la de producción en ITSM.

La entrada en vigor de la Ley de IA de la UE ha dejado claro a los responsables de TI que la IA no puede considerarse simplemente una función más de una plataforma de gestión de servicios de TI (ITSM), sino que debe regirse mediante procesos y mecanismos de rendición de cuentas.

En 2026, la mayoría de los departamentos de TI se ven obligados a gestionar una gran cantidad de herramientas. En este artículo exploraremos algunas vías para reducir la proliferación de herramientas sin sacrificar la funcionalidad que necesita una organización.

El «shift-left» tiene como objetivo resolver los problemas en una fase más temprana de la cadena de asistencia para reducir los costes. Pero solo funciona cuando cuenta con el respaldo de una sólida base de conocimientos, un autoservicio eficaz y una automatización madura del centro de asistencia.

Es difícil financiar la modernización de ITSM cuando los presupuestos son ajustados. Descubre cómo cuantificar los costes ocultos, reducir el riesgo, aprovechar los presupuestos para IA y elaborar un caso de ROI creíble

Muchos problemas de TI nunca llegan a convertirse en tickets. Los empleados simplemente se las arreglan para sortear los sistemas lentos, los problemas de inicio de sesión y otras frustraciones cotidianas, lo que genera una fricción digital oculta que reduce la productividad. Dado que las métricas tradicionales de ITSM rara vez recogen estos problemas, los responsables de TI corren el riesgo de pasar por alto los costes crecientes y el verdadero impacto empresarial de las TI.

La NIS2 exige a las organizaciones que gestionen el riesgo cibernético mediante procesos verificables, muchos de los cuales ya están integrados en la gestión de servicios de TI. Este artículo analiza cómo la integración de los requisitos de la NIS2 con la ITSM puede convertir las operaciones diarias en pruebas fiables de cumplimiento normativo.

Muchas organizaciones pagan por funciones de ITSM que nunca utilizan. Según Gartner, se prevé que los responsables de I&O gasten alrededor de 2.000 millones de dólares en capacidades de ITSM no utilizadas para finales de 2026. Este artículo explica cómo reducir el gasto excesivo mediante una gestión más inteligente de las licencias, auditorías de funciones y contratos flexibles.

La IA está transformando la gestión de servicios de TI (ITSM), pero las nuevas funciones de IA solo aportan valor cuando cuentan con el respaldo de datos de alta calidad, procesos bien definidos y prácticas maduras de ITSM. La inversión más inteligente no consiste simplemente en adoptar más IA, sino en sentar las bases de la gestión de servicios de TI (ITSM) que garanticen el éxito de la IA.

Los asistentes virtuales, la IA con capacidad de agencia y los modelos generativos están transformando rápidamente la gestión de servicios de TI. Pero su éxito depende de algo más que la propia tecnología: sin procesos bien definidos, datos coherentes, una categorización clara y acuerdos de nivel de servicio (SLA) establecidos, la IA no puede alcanzar todo su potencial. Este artículo analiza los seis fundamentos de la ITSM que son esenciales para una adopción exitosa de la IA.

La IA depende de las mejores prácticas de ITSM. Descubre por qué los flujos de trabajo documentados, la madurez de ITIL, una responsabilidad clara y unos procesos estructurados son la base para una adopción exitosa de la IA en ITSM, y por qué las organizaciones deben volver a lo básico antes de ampliar sus iniciativas de IA.

Una de las mayores preocupaciones en torno a la IA en los servicios de TI es el temor a perder el control sobre las decisiones operativas. La puntuación de confianza de ITSM aborda este problema midiendo el grado de certeza de la IA respecto a sus recomendaciones, lo que le permite actuar de forma autónoma solo cuando el nivel de confianza es alto e involucrar a operadores humanos cuando sea necesario.

La calidad de los datos de ITSM ya no es solo una cuestión de «higiene operativa», sino un requisito previo estratégico para la IA. El éxito de la automatización impulsada por la IA se basa en tres pilares: una CMDB precisa, un historial de flujos de trabajo estructurado y registros operativos coherentes que recojan incidentes, cambios y solicitudes de servicio en todo el entorno de TI.

Durante años, el departamento de TI ha medido el éxito a través de métricas técnicas como los tiempos de respuesta, la disponibilidad y el cumplimiento de los SLA. Aunque son útiles, estos indicadores no revelan si los usuarios pueden trabajar de forma eficaz. La gestión de la experiencia cubre esta laguna combinando las métricas operativas con lo que más importa: la productividad y la satisfacción de los usuarios