El papel clave de la inteligencia artificial en la evolución de APIs y la integración digital
La inteligencia artificial juega un papel clave. Si hablamos de evolución estamos hablando de mantener y desarrollar nuevas herramientas exponiendo mayores capacidades. En empresas como Telefónica, con uno de los catálogos de APIs más grandes del país, el uso de IA para optimizar esa evolución es crucial para no quedarse atrás.
A la hora de desarrollar un microservicio, así como cualquier otro software en Telefónica, la IA generativa actúa como un acelerador sin precedentes reduciendo drásticamente el time-to-market.
Su verdadero valor va más allá de acelerar los desarrollos pues nos permite desarrollar sistemas mientras se asegura el cumplimiento de las diferentes guidelines y prácticas de la compañía, lo cual es uno de los mayores retos al trabajar con un catálogo tan extenso y sobre el que operan integradores diferentes.
Crecer rápido es fundamental, pero el mayor reto es poder hacerlo de una forma ordenada y fácilmente mantenible a largo plazo.
Si la IA nos permite hacer esto de una forma mucho más automatizada y rápida, ahí es donde estaremos dando el mayor salto.
Cómo la IA generativa y los agentes inteligentes están transformando la integración de sistemas
Para entender la diferencia, tenemos que separar dos niveles: la IA como herramienta para asistir y acelerar, y los agentes de IA que ayudan de forma autónoma.
La IA “tradicional” como ChatGPT, Copilot o similar funciona como un acelerador que nos ayuda en nuestro trabajo, principalmente explicando o resolviendo dudas.
Cuando nos integramos con sistemas que no conocemos, uno de los mayores cuellos de botella es la documentación. Su uso nos permite convertir la documentación técnica en asistentes: “¿Qué campos requiere una llamada a x API?” o “¿en qué formato se devuelven los datos?”.
Esto hace infinitamente más accesible la documentación, acelerando la comprensión de los sistemas y, por ende, el proceso de integración.
En esta línea, uno de los usos prácticos más interesantes es el mocking de sistemas:
En lugar de depender de datos de prueba limitados y estáticos, se puede utilizar IA generativa para simular el comportamiento y las respuestas de un servicio que ya existe o incluso aún no se ha desarrollado, con el objetivo de hacer pruebas de integración en entornos muy similares a los reales, sin tener que esperar a que la infraestructura esté completamente desplegada.
Por otro lado, el uso de agentes es el siguiente escalón frente a la IA que todos conocemos.
La revolución es la capacidad de darles control sobre nuestro entorno de trabajo, pasando de un asistente a un sistema autónomo.
En lugar de resolver dudas, lo usamos para que ejecutan flujos completos: pueden usar la terminal, instalar dependencias, ejecutar scripts, leer errores y resolverlos de forma independiente.
Además, permiten crear especialistas por función:
Todo esto acelera enormemente la integración digital y obliga a adaptarse para no quedarse atrás.
Las APIs funcionan como conectores para interactuar con sistemas, obtener datos o ejecutar cambios.
La clave está en la evolución desde una automatización mecánica hacia un modelo donde la IA interpreta el contexto, razona y toma decisiones en tiempo real.
Esto permite transformar flujos tradicionales binarios (“sí o no”) en procesos inteligentes que analizan:
- si los datos tienen sentido
- si el sistema funciona correctamente
- si puede haber fallos o vulnerabilidades
Este cambio de paradigma mejora la eficiencia prácticamente en cualquier ámbito.
Cómo la IA automatiza procesos y mejora la eficiencia operativa en Telefónica
Hace poco pude probar uno de los casos prácticos más interesantes: integrar un agente de IA en el soporte IT dentro de Telefónica.
En el onboarding de nuevos trabajadores hay muchos procesos automáticos, pero otros requieren intervención manual.
En mi caso, abrí un ticket para acceder a un portal y una IA me respondió directamente indicando que ya había creado mi usuario.
Este tipo de soluciones permiten automatizar tareas recurrentes, liberar carga del equipo de soporte y enfocar esfuerzos en tareas de mayor valor.
Es un ejemplo claro de cómo integrar la IA en el día a día operativo.
Retos de seguridad, gobernanza y gestión de datos en sistemas de IA
El uso de IA acelera procesos, pero también introduce nuevas vulnerabilidades y aumenta la superficie de ataque.
Uno de los principales retos es que la IA genera respuestas basadas en el momento en que fue entrenada. Las buenas prácticas evolucionan y pueden aparecer vulnerabilidades nuevas, por lo que el código generado no puede ir directamente a producción sin validación.
También existen riesgos como:
- Inyección de prompts para obtener datos sensibles
- Modelos probabilísticos que pueden fallar o “alucinar”: (Dicho de otra forma, el riesgo es que alucinen puesto que son modelos probabilístico, no que el riesgo es que sean probabilísticos, por que todos lo son) Los sistemas de Telefónica requieren resultados deterministas (2+2 siempre tienen que ser 4), pero los modelos de IA son probabilísticos, y pueden alucinar y equivocarse. Hacen falta “guardarraíles” que aseguren que las respuestas siempre cumplan con estándares predecibles.
- Necesidad de respuestas deterministas en sistemas críticos
Por ello, es fundamental implementar guardarraíles que aseguren resultados fiables.
En el caso de los agentes, si tienen demasiado acceso, pueden causar errores graves como el borrado de datos.
Por ello, deben operar bajo el principio de mínimo privilegio. Otro aspecto clave es el almacenamiento de datos y modelos.
Muchas soluciones públicas almacenan información en la nube y pueden aprender de las interacciones.
Esto plantea riesgos si se filtra información confidencial.
Por eso, compañías como Telefónica utilizan infraestructuras privadas y acuerdos estrictos para proteger los datos.
La evolución del rol de analista API hacia perfiles estratégicos en inteligencia artificial
En mi experiencia, este rol ha evolucionado rápidamente desde una función centrada en desarrollo e integración hacia un perfil transversal, orientado a la innovación y con una visión estratégica.
Ya no basta con diseñar interfaces. Ahora se buscan sistemas inteligentes y autónomos, lo que requiere nuevas capacidades.
Para lograrlo, es clave:
- una base sólida en IA para integrar modelos
- conocimientos en DevOps para desplegar soluciones
- diseño de pipelines CI/CD que automaticen todo el ciclo de vida
La IA no elimina la necesidad de perfiles técnicos, sino que la refuerza.
Ahora es necesario auditar, validar y entender los sistemas desde una perspectiva más estratégica.
Telefónica: liderar el acceso a la tecnología digital con innovación, confianza y visión europea
Telefónica asume el reto de convertirse en la mejor vía de acceso de los ciudadanos a las tecnologías digitales, impulsando una compañía más innovadora, competitiva y centrada en el cliente. Este compromiso se apoya en el liderazgo europeo, la contribución a la soberanía tecnológica, el desarrollo de servicios avanzados y la construcción de la mejor red para acceder a la tecnología más innovadora.
Todo ello con un objetivo claro: ofrecer más y mejores servicios, atraer el mejor talento y generar confianza, entendiendo que la calidad se mide en la experiencia real de los clientes y en el impacto positivo en la sociedad.
