DENVER. Tras la presentación de producto de .conf26 en Denver, Kamal Hathi, SVP and General Manager, Splunk Business Unit at Cisco, mantuvo una rueda de prensa con los periodistas acreditados para profundizar en los principales anuncios del evento. En algunas cuestiones participó también Mangesh Pimpalkhare, Senior Vice President and General Manager of Platform for Splunk.
Uno de los asuntos centrales fue el coste de gestionar cantidades cada vez mayores de datos. Hathi explicó que la respuesta de Splunk combina nuevas capacidades de gestión de datos, Machine Data Lake, Federated Search y un modelo de precios basado en actividad. La idea es mantener accesible la información que necesita procesamiento continuo de manera inmediata y trasladar el resto a capas más económicas hasta que sea necesario utilizarla.
Splunk aspira a convertirse en una especie de “system of record” de la actividad de los agentes
Pimpalkhare puso como ejemplo una entidad financiera que necesita detectar determinadas operaciones prácticamente en tiempo real, pero también conservar logs durante siete o diez años por motivos regulatorios. Aplicar el mismo modelo a ambos casos, señaló, resulta poco eficiente. Con las nuevas capas de datos, aseguró, determinados casos de uso pueden reducir su coste en más de diez veces.
Tokenomics: medir el coste, pero también el resultado
La conversación abordó también Tokenomics, uno de los conceptos que más protagonismo está teniendo durante .conf26. Para Kamal Hathi, su aparición refleja que la adopción empresarial de la IA está entrando en una nueva etapa.
“Tokenomics es una señal de madurez. Demuestra que esta tecnología es real, que se está utilizando y que ahora necesitamos asegurarnos de medir el retorno de la inversión y el coste”, afirmó.
El objetivo no es únicamente conocer cuántos tokens consume una aplicación o un agente, sino relacionar ese gasto con el resultado obtenido. “¿Por qué no hacerlo con la IA?”, planteó Hathi tras recordar que las empresas ya realizan este tipo de control sobre cloud, almacenamiento o aplicaciones.
Cisco está utilizando internamente Tokenomics y extendiendo su uso entre sus empleados. Kamal Hathi comparó la situación con los primeros años del cloud: “La gente empezó a volverse loca levantando máquinas virtuales y, de repente, la factura empezó a subir. Entonces llegaron los controles”.
“La confianza en la IA se está convirtiendo casi en algo existencial para las empresas que están invirtiendo en ella”
Cuando observabilidad y seguridad se confunden
La actividad de los agentes también está acercando dos ámbitos tradicionalmente diferenciados. Kamal Hathi puso como ejemplo un agente de atención al cliente que concede un reembolso incorrecto. Puede tratarse de un simple error de comportamiento, pero también de un agente que ha sido manipulado para devolver diez veces más dinero del debido.
“Las líneas se están difuminando muy rápidamente”, reconoció, explicando que Splunk pretende por ello combinar observabilidad, evaluaciones, guardrails y seguridad. El directivo defendió posteriormente esta convergencia de forma todavía más clara: “En nuestra opinión, observabilidad y seguridad son más importantes juntas. No pueden estar en silos. No funciona”.
Mangesh Pimpalkhare añadió otra dimensión. Splunk aspira a convertirse en una especie de “system of record” de la actividad de los agentes, incluso cuando no controle directamente todos ellos. Eso permitiría registrar su telemetría y seguir la cadena que conecta las identidades humanas con las identidades agénticas que generan.
Cisco Data Fabric: arquitectura, no producto
La rueda permitió también aclarar qué significa Cisco Data Fabric para los actuales clientes de Splunk: “Cisco Data Fabric es la arquitectura de la solución. No es un producto”, explicó Pimpalkhare, añadiendo que “el producto sigue siendo Splunk Platform”.
Según ambos directivos, los clientes no tendrán que afrontar una gran migración para adoptar esta arquitectura. Splunk Platform irá incorporando las nuevas capacidades de gestión, almacenamiento y federación de datos. “No se requiere ninguna migración. Simplemente reciben nuevo valor y la nueva arquitectura”, resumió Pimpalkhare.
Splunk está avanzando desde la venta de diferentes productos para casos de uso aislados hacia una propuesta más integrada
De productos independientes a una solución más unificada
Durante la rueda de prensa, preguntamos cuál de las áreas presentadas en .conf26 —Agentic SOC, observabilidad de IA o Cisco Data Fabric— podía convertirse en la mayor oportunidad de negocio para Splunk y sus partners durante el próximo año. Kamal Hathi no eligió una tecnología concreta. Situó la oportunidad alrededor de la confianza en la IA: “La confianza en la IA se está convirtiendo casi en algo existencial para las empresas que están invirtiendo en ella”, afirmó.
Ante la repregunta de que “trust in AI” no es un producto, Pimpalkhare concretó el planteamiento comercial. Splunk está avanzando desde la venta de diferentes productos para casos de uso aislados hacia una propuesta más integrada. Un cliente puede comenzar por observabilidad y posteriormente avanzar hacia seguridad, o recorrer el camino contrario. “El punto de entrada será diferente y estará empaquetado de manera diferente, pero en última instancia es una única solución unificada”, explicó.
Ese planteamiento apareció nuevamente al preguntar por posibles solapamientos entre Cisco AI Defense, Agent Observability y Agentic SOC. “No es una cosa frente a otra; funcionan juntas”, respondió Hathi.
