Datos, observabilidad y seguridad: las principales novedades de Splunk en .conf26
Splunk ha aprovechado .conf26, celebrada en Denver, para presentar una amplia renovación de su plataforma alrededor de la inteligencia artificial agéntica. Las novedades afectan a la forma de ejecutar y observar agentes, controlar su coste, automatizar las operaciones de seguridad y gestionar los crecientes volúmenes de datos que necesitan estos sistemas.
Uno de los principales anuncios es Cisco AI POD for Splunk, nueva configuración de Cisco Secure AI Factory with NVIDIA que permite llevar las capacidades de Splunk AI a clientes de Splunk Enterprise que mantienen sus datos en sus propias instalaciones.
La propuesta combina nuevo software de ejecución de IA de Splunk con infraestructura de Cisco, computación acelerada de NVIDIA y una arquitectura basada en Kubernetes. Está especialmente dirigida a organizaciones que, por seguridad, regulación o soberanía, necesitan trabajar en entornos on-premise, nubes privadas o incluso sistemas aislados de Internet.
Cisco AI POD for Splunk está ya disponible. Sobre esta infraestructura puede ejecutarse Splunk AI Assistant, mientras que Agent Launchpad, previsto para finales de año, permitirá crear agentes personalizados sin necesidad de código. Los clientes podrán además utilizar diferentes modelos de IA de forma local, entre ellos Cisco Deep Time Series Model, Google Gemma 4 y OpenAI GPT-OSS 20B, a los que se añadirán modelos NVIDIA Nemotron.
Observar qué hacen los agentes… y cuánto cuestan
Otro de los grandes bloques de novedades se concentra en la observabilidad de la IA. Splunk Agent Observability está disponible ahora también en Splunk Observability Cloud y Cisco Cloud Control y permite analizar el comportamiento de agentes y modelos, su rendimiento y aplicar guardrails en tiempo de ejecución para bloquear determinadas acciones o respuestas.
A esta propuesta se incorpora Tokenomics, una nueva capacidad destinada a conocer cuánto cuesta realmente utilizar la IA. La herramienta permite atribuir el consumo de tokens a agentes, equipos y usuarios, incluyendo el uso de herramientas de programación como Claude Code, Codex o Cursor, y relacionarlo con los resultados obtenidos.
También podrá anticipar la evolución del consumo antes de que termine el periodo de facturación. La idea es que las organizaciones puedan decidir, por ejemplo, qué modelo resulta más adecuado para una determinada tarea teniendo en cuenta no sólo sus capacidades, sino también su coste.
Splunk ha presentado además Observability Studio, que utiliza instrumentación compatible con OpenTelemetry para que las aplicaciones incorporen observabilidad desde su desarrollo, y una nueva Network Intelligence App, que integra en Splunk información sobre topología, estado de dispositivos y eventos de las redes Cisco.
Más autonomía para el SOC
La seguridad constituye el tercer gran bloque de novedades. Splunk amplía su Agentic SOC Workforce con nuevas capacidades agénticas para ingeniería de detección, búsqueda de amenazas, investigación y respuesta, y gobierno y políticas.
La intención es que los agentes puedan asumir progresivamente más tareas del SOC, desde el análisis de señales hasta determinadas acciones de respuesta, manteniendo mecanismos de aprobación, auditoría y supervisión humana.
Las capacidades agénticas se extienden también a las ediciones Splunk Enterprise Security Essentials y Premier, esta última con mayores niveles de autonomía.
A ello se suman mejoras en Exposure Analytics, que amplía el descubrimiento de activos, incorpora un histórico de sus cambios y añade contexto de negocio para ayudar a priorizar las exposiciones que representan un mayor riesgo. La integración con las tecnologías de seguridad de Cisco permitirá además conectar esa información con controles de red, identidad y acceso.
Una nueva arquitectura para manejar más datos
Buena parte de estas capacidades dependen de disponer de más datos, pero Splunk reconoce que mover y almacenar cantidades crecientes de telemetría puede convertirse en un problema económico.
La respuesta se articula alrededor de Cisco Data Fabric powered by the Splunk Platform, una arquitectura que busca analizar los datos allí donde se encuentran en lugar de obligar a trasladarlos todos a un único repositorio.
Aquí aparecen tres piezas principales. AI-Powered Data Management ayuda a preparar y clasificar los datos; Machine Data Lake permite conservar grandes volúmenes en una capa de menor coste y promocionarlos cuando necesitan análisis de mayor rendimiento; y Federated Search lleva las capacidades de búsqueda de Splunk a repositorios externos sin mover previamente la información.
Federated Search amplía ahora su soporte a AWS CloudWatch Lake y Databricks.
Splunk también ha anunciado Activity-Based Pricing, un nuevo modelo previsto para este otoño que ponderará de la misma manera la búsqueda y la ingesta con el objetivo de simplificar los costes a medida que crece el volumen de datos.
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