De la investigación a la acción controlada: Presentamos Rocket EVA 2.0

Los equipos de mainframe se enfrentan a la presión de resolver problemas operativos complejos con mayor rapidez, ampliar la escasa experiencia disponible e implementar de forma segura la automatización basada en IA. Rocket^® EVA^™ 2.0 impulsa esta visión al incorporar agentes de IA controlados a las operaciones de TI híbridas y de mainframe de misión crítica.

El impacto ya es visible. Durante un proyecto piloto con una importante institución financiera, EVA investigó un incidente de rendimiento complejo que afectó a múltiples entornos de mainframe interconectados, incluyendo MQ, CICS, gestión de cargas de trabajo y servicios de infraestructura. Utilizando datos históricos de SMF, EVA analizó millones de registros operativos en múltiples sistemas, correlacionó eventos en una cronología coherente y ayudó a identificar la probable cadena de causa y efecto detrás de la interrupción. Lo que antes requería un extenso análisis manual por parte de varios equipos se convirtió en una investigación mucho más rápida y basada en evidencia.

El Rocket EVA recibe el reconocimiento del premio a la ascensión tecnológica de 2026.

Rocket EVA ha sido galardonada con el premio Tech Ascension Award 2026 en la categoría de Solución Enterprise de Agente con Inteligencia Artificial del Año . Este reconocimiento sitúa a EVA entre un selecto grupo de galardonados con el premio de IA 2026, que incluye soluciones de Lenovo, Zoom, Ford y otros líderes tecnológicos del programa.

Esperamos seguir aportando valor a las organizaciones que buscan aplicar IA gobernada basada en agentes en operaciones de TI híbridas y de mainframe. Vea los ganadores de los Premios de IA 2026.
 

El Rocket EVA 2.0 en las noticias

La expansión de Rocket EVA también ha captado la atención del sector por su enfoque de IA gobernada en el mainframe. Recientemente, se ha destacado cómo EVA combina el razonamiento operacional, los controles basados ​​en políticas, la gestión de identidades y la capacidad de auditoría para ayudar a las organizaciones a aplicar la IA en entornos de misión crítica, manteniendo al mismo tiempo la supervisión empresarial.

Para obtener perspectivas adicionales sobre el anuncio, consulte la cobertura de SD Times sobre la IA gobernada en el mainframe, la cobertura de VMblog sobre Rocket EVA y PlanGuard, y la cobertura de Paul Gillin en SiliconANGLE sobre Rocket EVA 2.0 .

¿Qué hace EVA hoy?

EVA recibe una solicitud en lenguaje natural y, una vez que el usuario la inicia, ejecuta de forma independiente una investigación en varios pasos a través de herramientas conectadas, fuentes de datos, registros, paneles de control y contexto operativo. Correlaciona la evidencia, evalúa las posibles causas y devuelve los hallazgos, una recomendación y la evidencia que la respalda.

Actualmente, EVA se centra en el análisis. No realiza cambios no supervisados ​​en los sistemas de producción. Phil Buckellew, presidente de la Unidad de Negocio de Modernización de Infraestructura de Rocket Software, explica: “Hoy en día, EVA puede orquestar de forma independiente investigaciones complejas una vez que un usuario inicia una solicitud. En lugar de requerir que los operadores naveguen manualmente por múltiples consolas, paneles, registros e informes, EVA reúne esas fuentes y proporciona una explicación unificada y contextualizada de lo que sucede en el entorno y por qué”.

Esto resulta especialmente valioso cuando varios especialistas suelen tener diferentes perspectivas, como el diagnóstico operativo, la investigación de incidentes, el análisis de la carga de trabajo y la identificación de la causa raíz. EVA reúne toda esta información sin necesidad de que cada operador sea un experto en z/OS.
Si bien EVA se centra actualmente en la orquestación independiente de investigaciones, PlanGuard establece la base de gobernanza necesaria a medida que las organizaciones amplían los casos de uso de los agentes hacia acciones del sistema aprobadas.

Presentamos PlanGuard: la capa de gobernanza de dos etapas para la IA con agentes.

EVA 2.0 introduce Rocket^® PlanGuard^™, una capa de gobernanza de dos etapas diseñada para la IA con agentes en entornos de misión crítica.

Etapa uno: Punto de decisión política

Antes de invocar cualquier herramienta o ejecutar cualquier acción, PlanGuard evalúa los atributos del usuario, la solicitud, el contexto de la sesión, la herramienta seleccionada, las condiciones del entorno y las políticas de la organización. A continuación, determina si la acción debe permitirse, denegarse o requerir aprobación humana. No se ejecuta nada hasta que se complete esta verificación.

Buckellew explica: “Este enfoque basado en el tiempo de invocación es importante para la IA con agentes, ya que las decisiones ya no pueden depender únicamente de los permisos otorgados durante el aprovisionamiento de la cuenta. En cambio, PlanGuard evalúa el usuario específico, la solicitud, la herramienta y el contexto operativo involucrados en cada acción antes de permitir su ejecución”.

Segunda etapa: Proveedor de identidad

Cuando PlanGuard aprueba una acción, crea una credencial de ejecución temporal y específica para esa tarea, cuyo alcance se limita a la operación aprobada. La credencial existe solo durante la duración de la tarea y se revoca cuando ya no es necesaria, lo que limita el período de exposición para cualquier acción de un agente individual.

PlanGuard se basa en los gestores de seguridad empresariales existentes, como RACF, ACF2 y Top Secret, en lugar de reemplazarlos. Estos sistemas siguen siendo la base de la seguridad de los mainframes. PlanGuard añade la capa de gobernanza que requiere la IA con agentes y proporciona identidades que operan dentro del marco de autorización existente.

Un registro de auditoría completo

La auditabilidad está integrada en la arquitectura de EVA. Cada acción regulada se registra con información sobre quién inició la solicitud, qué propuso el agente, qué política se evaluó, si se requirió aprobación, qué identidad se utilizó y qué acción se tomó finalmente. El registro es a prueba de manipulaciones y está encadenado mediante hash.

Como explica Buckellew: “Esto crea una cadena de evidencias completa que permite a los operadores, equipos de seguridad y auditores comprender no solo qué ocurrió, sino también por qué ocurrió, con qué identidad y bajo qué decisión política”. Para las organizaciones de servicios financieros, seguros y otros sectores regulados, esta cadena de evidencias puede respaldar los requisitos de cumplimiento normativo.

Los primeros proyectos piloto demuestran el valor de una investigación más rápida.

Una importante cadena minorista se enfrentó a una región de producción de CICS que se había detenido tras agotar el almacenamiento temporal. El equipo sabía lo que había ocurrido, pero desconocía la causa. EVA analizó los datos del incidente y determinó que el problema no se debía a una contención general del sistema, sino a un problema localizado y específico de la aplicación. EVA aisló la fuente principal, identificó los sistemas que contribuían al problema y lo relacionó con un patrón de carga de trabajo específico y el probable responsable de la aplicación. Esto permitió delimitar una cuestión de infraestructura general a un dominio de aplicación específico y proporcionó al equipo un punto de partida claro para la remediación y la prevención.

En otros casos, investigaciones que habían permanecido abiertas durante dos meses se redujeron a una causa raíz probable en cuestión de minutos. EVA no reemplaza el juicio de los expertos, sino que acelera la recopilación y correlación de datos para que los expertos puedan centrarse en la validación y la resolución.
 

Mantener actualizados los conocimientos especializados.

EVA combina el conocimiento institucional codificado a través de procesos operativos, políticas de gobernanza, integraciones de herramientas, flujos de trabajo de investigación y sistemas accesibles con datos operativos en tiempo real y el contexto actual del sistema.

Dado que EVA basa sus razonamientos en datos en tiempo real en lugar de depender únicamente de una base de conocimientos estática, sus recomendaciones pueden evolucionar a medida que cambian las configuraciones, las cargas de trabajo, se implementan aplicaciones y se actualizan las políticas operativas. Esto permite a las organizaciones extender su experiencia especializada más allá de un pequeño grupo de especialistas con amplia trayectoria, manteniendo al mismo tiempo una orientación contextualizada en el entorno actual.

Valoración de EVA y retorno de la inversión

El precio se basa en el consumo y está vinculado al número de usuarios previstos y al volumen de uso. Los clientes eligen su propio proveedor de LLM y mantienen esos costes visibles y bajo su control. EVA está diseñado para utilizar únicamente la información necesaria para una investigación, en lugar de mantener conversaciones largas e inconclusas, lo que ayuda a gestionar el consumo de LLM sin dejar de ofrecer análisis detallados.

El análisis interno de Rocket estima un retorno de la inversión anual aproximado de 3,2 veces, incluyendo los costos de LLM. Esta estimación refleja la reducción de la escalada de incidencias, una resolución más rápida de incidentes de prioridad 1 y 2 mediante diagnósticos acelerados y análisis de la causa raíz, y acceso ininterrumpido a expertos operativos. Esta es una proyección interna, no un resultado auditado de forma independiente, y debe considerarse como un dato de planificación, no como una garantía de rendimiento. Los precios específicos están disponibles a través de los representantes de ventas de Rocket Software.

La gobernanza aún requiere decisiones organizativas.

PlanGuard proporciona los controles de políticas e identidad que requiere la IA con agentes, pero cada organización debe determinar qué acciones pueden realizar los agentes de forma autónoma, cuándo se requiere aprobación humana y cómo se deben validar los resultados antes de su implementación en producción. Estas decisiones deben reflejar la tolerancia al riesgo, las obligaciones regulatorias y la disciplina operativa de la organización.

Explore la IA gobernada y con agentes para su entorno.

Para explorar cómo EVA podría dar soporte a un escenario operativo representativo en su propio entorno de mainframe, póngase en contacto con su representante de Rocket Software o visite la página del producto Rocket EVA .