- TITULAR E INTRODUCCIÓN
New Relic acaba de dar un paso que va más allá del típico anuncio de “ahora con IA”. Al combinar una plataforma de agentes de inteligencia artificial con soporte profundo para OpenTelemetry (OTel), la compañía está rediseñando silenciosamente la capa de observabilidad. La apuesta es clara: menos personas leyendo gráficos, más agentes especializados que vigilan la telemetría y desencadenan acciones.
Para empresas en España y Latinoamérica, donde conviven sistemas legacy con arquitecturas cloud modernas, esto importa: ¿quién controlará realmente la operación de producción en los próximos años y sobre qué estándares se construirá ese control?
- LA NOTICIA EN BREVE
Según informa TechCrunch, New Relic ha presentado dos novedades principales.
Por un lado, la “New Relic Agentic Platform”, una plataforma no-code que permite a las empresas crear agentes de IA centrados en tareas de observabilidad. Estos agentes monitorizan datos de aplicaciones e infraestructura, detectan errores y anomalías, los agrupan en incidentes y pueden orquestar bots ya existentes. La plataforma es compatible con el Model Context Protocol (MCP), que conecta aplicaciones de IA con fuentes de datos externas y otras herramientas de New Relic de forma controlada.
Por otro lado, New Relic ha incorporado capacidades nativas de OpenTelemetry (OTel) en sus agentes de APM. Las empresas pueden enviar datos OTel directamente a New Relic y gestionarlos junto con otros flujos de telemetría en un único lugar. La compañía sostiene que esto reduce la carga operativa de mantener coleccionistas OTel por separado y soluciona parte de la fragmentación que frenaba la adopción masiva del estándar.
- POR QUÉ IMPORTA
Esta jugada ataca dos dolores muy reales en cualquier equipo de operaciones moderno:
- Demasiadas herramientas, muy pocos ingenieros senior.
- Montañas de datos, muy pocas decisiones automatizadas.
La plataforma de agentes de IA es la respuesta de New Relic al concepto de AIOps, pero con un enfoque más honesto y específico. No promete una IA general que “lo arregle todo”, sino agentes especializados en resultados de observabilidad: detectar regresiones, correlacionar señales, abrir incidencias, ejecutar runbooks.
Ganadores claros:
- Clientes actuales de New Relic, que obtienen un camino pragmático hacia operaciones impulsadas por IA sin tener que construir su propio framework de agentes ni conectar modelos de lenguaje directamente a producción.
- Equipos pequeños, muy habituales en pymes españolas y startups latinoamericanas, que pueden “alquilar” automatización inteligente en lugar de fichar un ejército de SREs.
Posibles perdedores:
- Vendedores centrados en pipelines OTel y coleccionistas gestionados, que se apoyan en la complejidad del estándar; si “envíanos tu OTel y nosotros nos encargamos” se vuelve lo normal, parte de ese negocio se diluirá.
- Plataformas AIOps genéricas, que se sitúan por encima de varias herramientas de monitorización; si cada proveedor de observabilidad ofrece su propio plano de agentes, el espacio para un “cerebro neutral” se reduce.
En el fondo, New Relic juega a lo de siempre en el mundo de plataformas: abrirse en los bordes (OTel, MCP) mientras concentra el valor en el centro, donde residen los datos históricos, los modelos y la lógica de los agentes.
- EL PANORAMA MÁS AMPLIO
El movimiento de New Relic encaja con una tendencia clara: la infraestructura gestionada por enjambres de agentes.
Salesforce fue de las primeras en llevar este lenguaje al mainstream con Agentforce en 2024. OpenAI ha lanzado recientemente sus propias herramientas para construir agentes y orquestarlos. Gartner ya llama a estas plataformas “infraestructura necesaria” para que las empresas adopten IA de forma seria.
Observabilidad es un terreno ideal para experimentar: abundancia de datos, procesos repetitivos, mucha carga manual. No es casualidad que casi todos los grandes del sector –Datadog, Dynatrace, Elastic– estén empujando asistentes de IA y automatizaciones.
La diferencia con intentos anteriores (runbooks automáticos, AIOps de hace una década) está en tres factores:
- Los estándares de telemetría, como OTel, están mucho más maduros.
- Los modelos de lenguaje actuales son capaces de interpretar logs y trazas con contexto.
- La infraestructura es API-first, lo que permite a un agente hacer cambios reales en segundos.
En ese terreno, New Relic busca diferenciarse por su énfasis en MCP y OTel:
- OTel define cómo recolectamos y describimos los datos.
- MCP define cómo los agentes hablan con sistemas y herramientas.
- La competencia se desplaza hacia qué tan útiles y seguros son los agentes que cada proveedor es capaz de ofrecer.
Es decir, el centro de gravedad pasa de la recopilación de datos a la toma de decisiones impulsada por IA.
- EL ÁNGULO EUROPEO Y HISPANOHABLANTE
Para empresas europeas y latinoamericanas, el anuncio se cruza con tres temas críticos: regulación, soberanía de datos y talento.
En la UE, normativas como NIS2 y DORA obligan a sectores críticos (banca, energía, sanidad, administraciones públicas) a demostrar que pueden detectar, responder y reportar incidentes de forma sólida. Una flota de agentes de observabilidad que prioriza alertas, documenta causas probables y ayuda a generar informes puede ser oro puro… siempre que exista supervisión humana y trazabilidad.
En paralelo, el RGPD y la sensibilidad respecto a la transferencia de datos fuera de la UE siguen marcando la agenda. La telemetría puede contener identificadores de usuario y otros datos personales. Centralizar todo eso en un SaaS estadounidense no encaja con todas las políticas internas, ni con la postura de algunos reguladores.
En España y en varios países de Latinoamérica está además el factor talento: cuesta encontrar perfiles senior de SRE y observabilidad. Una capa de agentes bien diseñada puede multiplicar la productividad de equipos pequeños, desde un banco digital en Madrid hasta una fintech en Ciudad de México o un e-commerce en Bogotá.
Eso abre espacio para alternativas regionales: proveedores europeos con despliegue en la UE, actores latinoamericanos que construyan sobre OTel y prioricen residencia de datos local, e incluso nubes soberanas que integren sus propias capas de agentes.
- MIRANDO HACIA ADELANTE
¿Qué podemos esperar en los próximos 12–24 meses?
1. Más verticalización de los agentes.
No habrá “el agente” sino muchos: agentes de observabilidad, de seguridad, de CRM, de soporte, etc. New Relic se está posicionando claramente en la vertical de observabilidad, con profundidad más que amplitud. El éxito se medirá por indicadores muy concretos: MTTR, número de incidentes evitados, horas de guardia reducidas.
2. Gobernanza y cumplimiento como campo de batalla.
Hoy la mayoría de herramientas hablan de “copilotos” que recomiendan. El verdadero ahorro llega cuando el agente ejecuta cambios: escala recursos, revierte despliegues, redirige tráfico. En ese momento, entran en escena compliance, seguridad y –en Europa– el futuro Reglamento de IA.
Los clientes exigirán:
- auditorías claras de lo que decidió cada agente y por qué;
- límites estrictos de actuación (ventanas horarias, entornos de prueba, aprobaciones humanas);
- garantías de que el sistema cumple con RGPD y las obligaciones de transparencia de la normativa de IA.
3. OpenTelemetry como idioma común.
La integración profunda de OTel en New Relic es también una admisión tácita: el estándar ha ganado. Otros seguirán el mismo camino. En pocos años, diseñar pipelines propietarios de telemetría será visto como un lastre para cualquier estrategia multicloud o híbrida.
Queda una incógnita importante: ¿aceptarán las empresas que el mismo proveedor controle tanto la “carretera” por la que circulan los datos (OTel gestionado) como el “cerebro” que decide qué hacer con ellos (agentes de IA)? O veremos más arquitecturas modulares, donde la telemetría y la capa de agentes se reparten entre distintos actores.
- CONCLUSIÓN
New Relic ha hecho una apuesta inteligente: abrazar estándares abiertos como OTel y MCP en los bordes, mientras intenta convertirse en el centro neurálgico de la toma de decisiones con agentes de IA. Para los clientes, la oportunidad es real, pero también el riesgo de dependencia.
Mi recomendación: experimente sin miedo, pero trate a estos agentes como si fueran ingenieros junior de SRE recién llegados al equipo. Déles acceso limitado, revíseles el trabajo, y solo confíeles la automatización completa cuando hayan demostrado, con datos, que mejoran la estabilidad. La pregunta para usted es sencilla: en su próxima gran caída de servicio, ¿quién quiere que tenga la última palabra, un humano o un agente al que aún está aprendiendo a conocer?
