Presentamos Elastic flujos de trabajo: automatización nativa para Elasticsearch
Unifica la automatización con scripts y agentes de AI de forma nativa en Elasticsearch. Elimina las integraciones y actúa directamente sobre tus datos.
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Hoy presentamos Elastic Workflows, el motor de automatización integrado directamente en Elasticsearch. Los flujos de trabajo te ofrecen automatización fiable y guionada para tareas sencillas y automatización impulsada por IA para problemas complejos que requieren razonamiento.
Elastic Workflows ya está disponible como una vista previa técnica.
El desafío: datos en silos y compensaciones forzadas
Las organizaciones necesitan automatización para mantenerse al día con la complejidad del entorno digital actual. Pero la mayoría de las soluciones de automatización sufren de dos principales limitaciones.
La automatización por lo general se encuentra separada de tus datos operativos. Esto significa que los equipos tienen que construir y mantener integraciones solo para darle a su automatización el contexto que necesita. Los datos tienen que ser exportados, sincronizados o consultados en todos los sistemas. Las credenciales deben administrarse por separado. Y cuando algo cambia en fases anteriores, la integración se rompe. Mantener estas integraciones agrega un esfuerzo innecesario.
Los equipos enfrentan una compensación entre confiabilidad y razonamiento. La automatización tradicional maneja tareas definidas de manera predecible; se ejecuta de la misma manera cada vez que es exactamente lo que se desea para procesos bien entendidos. Pero no puede adaptarse cuando encuentra algo inesperado. No hay juicio, no hay interpretación, solo lógica predefinida.
Las herramientas impulsadas por IA prometen cubrir esa carencia. Pueden razonar a través de la ambigüedad, sopesar las opciones y sugerir los próximos pasos, incluso sin instrucciones explícitas. Pero a menudo carecen de la precisión y previsibilidad que requieren los procesos empresariales críticos. Y la mayoría de ellos se encuentran mucho más alejados de los datos, agregando otra capa de integración para administrar.
Hasta ahora, las organizaciones tenían que elegir entre estos enfoques o intentar unirlos con middleware y código personalizado. Elastic Workflows elimina esa opción al ofrecer ambos en un solo sistema.
Flujos de trabajo de Elastic: datos, contexto y acción unificados
Elastic Workflows resuelve estos problemas al llevar el motor de automatización directamente al lugar donde viven tus datos. No hay pipeline de exportación, ni middleware, ni modelo de seguridad separado que gestionar. Cuando un flujo de trabajo necesita contexto, ya está ahí.
Definido en YAML, los flujos de trabajo son lo suficientemente simples como para controlar y revisar versiones y lo suficientemente expresivos como para manejar la lógica operativa real. Se ejecutan mediante un motor integrado diseñado para la fiabilidad y escala empresarial.

Los flujos de trabajo son totalmente componibles y están orientados a eventos. Pueden responder a cambios en los datos dentro de Elasticsearch, a eventos de sistemas externos mediante webhooks o a acciones iniciadas por los usuarios. Puedes encadenar flujos de trabajo, anidarlos o exponerlos como herramientas invocables para otros sistemas.
Una vez en ejecución, los flujos de trabajo se conectan a los sistemas externos que tu organización ya usa, incluidos Proveedor Cloud, mesas de servicio, plataformas de mensajería y proveedores de identidad. Pero Elasticsearch se mantiene en el centro, así que cada paso del flujo de trabajo tiene acceso al contexto completo de tu entorno.

El resultado es una arquitectura más sencilla, con menos piezas móviles y una ejecución más rápida porque no hay un viaje de ida y vuelta a sistemas externos para obtener contexto básico. Además, menos cosas pueden fallar porque no se mantiene una red de integraciones.
Flujos de trabajo y agentes para la automatización inteligente
La arquitectura unificada de automatización e IA en Elasticsearch permite algo que ha sido difícil de lograr: combinar la fiabilidad de una ejecución previsible con la flexibilidad del razonamiento de IA en un solo proceso.
Así es como funciona. Un flujo de trabajo gestiona las partes estructuradas de un proceso — los pasos que deben ejecutarse siempre de la misma manera. Cuando el flujo de trabajo llega a un punto que requiere juicio, puede llamar a un agente de IA para analizar el contexto disponible y determinar qué hacer a continuación. El agente razona sobre los datos, toma una decisión y devuelve un resultado. Luego, el flujo de trabajo continúa ejecutándose en función de esa entrada.

Esta integración es bidireccional. Los flujos de trabajo pueden llamar a agentes como pasos inteligentes dentro de un proceso más amplio. Y los agentes pueden invocar flujos de trabajo como herramientas, dándoles la capacidad de tomar acciones concretas y no solo generar texto, sino realmente hacer cosas en los sistemas en los que se ejecuta la organización.

Elastic Workflows obtiene sus capacidades agénticas a través de la integración con Elastic Agent Builder, una capacidad nativa de Elasticsearch para crear agentes de IA personalizados. Los agentes creados con Agent Builder tienen acceso a los mismos datos y contexto que los flujos de trabajo, lo que significa que pueden tomar mejores decisiones. Y debido a que tanto los flujos de trabajo como los agentes se ejecutan en la misma plataforma, no hay brecha de integración entre el razonamiento y la ejecución.
Mientras que las herramientas estándar de IA suelen generar solo sugerencias, Elastic Workflows permite a los agentes tomar medidas como reiniciar un servicio, actualizar un registro, enviar una notificación o activar otro flujo de trabajo.
Para desarrolladores que crean agentes
Los avances de IA permiten a los desarrolladores crear agentes mucho más capaces que puedan automatizar más tareas que antes. Los agentes ya no son solo para conversar; ahora pueden tomar decisiones y tomar medidas por su cuenta. Sin embargo, muchos marcos de trabajo de agentes requieren modelos de lenguaje grandes (LLM) para planificar y administrar cada paso de la automatización. Si bien la IA es excelente para razonar, carece de la confiabilidad de las acciones definidas, que las empresas a menudo necesitan.
Los flujos de trabajo, que pueden proporcionarse a un agente como herramientas a través de MCP, cierran esta brecha. Los flujos de trabajo son las "manos" que permiten a los agentes interactuar de forma fiable con los sistemas para actuar y recopilar información.
Los flujos de trabajo ayudan a los desarrolladores a convertir procesos complejos en herramientas predecibles y reutilizables para la recopilación de información y la acción. Por ejemplo, la creación de aplicaciones de agente a menudo requiere información que solo se puede reunir ejecutando procesos en sistemas internos y externos que cumplan con los estándares de la compañía. Los flujos de trabajo resuelven esto convirtiendo procesos complejos en acciones predecibles y reutilizables, como integrar datos empresariales, llamar a servicios, vincular señales y actualizar registros. Esto simplifica diversas tareas de búsqueda y automatización, como la ordenación de atención al cliente, la carga de contenido y la automatización de la lógica de negocio. Permite que las aplicaciones basadas en Elasticsearch respondan de forma inteligente a peticiones poco claras, mientras que los flujos de trabajo proporcionan la ejecución fiable necesaria para respaldar esas decisiones.

Para analistas de seguridad
Los analistas de seguridad gestionan un flujo constante de alertas, y gran parte del trabajo inicial de clasificación sigue un patrón previsible: enriquecer la alerta con contexto, comprobar la actividad relacionada, recopilar información de activos e identidad, actualizar el caso y notificar a las personas adecuadas. Este es exactamente el tipo de trabajo que la automatización debería manejar.
Los flujos de trabajo permiten a los equipos de seguridad codificar estos procesos con control y previsibilidad totales. Los pasos de rutina siempre ocurren de manera automática y consistente.
Pero las investigaciones no siempre son rutinarias. A veces una alerta no coincide con ningún patrón conocido. A veces el atacante hizo algo novedoso. En estos casos, los analistas suelen empezar desde cero, recopilando manualmente registros, rastreando el comportamiento del usuario, correlacionando señales entre sistemas y formulando hipótesis sobre lo ocurrido.
Aquí es donde los flujos de trabajo combinados con los agentes cambian el panorama. En lugar de comenzar con una pantalla en blanco, un agente puede hacer el trabajo inicial: revisar la evidencia, identificar patrones inusuales, verificar si los controles esperados estaban en su lugar y sugerir qué pistas conviene investigar. El flujo de trabajo mantiene el proceso general estructurado y auditable. El agente maneja la ambigüedad.

El analista mantiene el control pero comienza más adelante con el contexto ya preparado y las hipótesis iniciales que evaluar en lugar de construir.

Para ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE)
Los equipos de operaciones automatizan extensamente: verificaciones de estado, decisiones de capacidad, enrutamiento de alertas y guías de remediación. Estos procesos mantienen los servicios funcionando sin problemas cuando las condiciones coinciden con patrones conocidos.
Pero no todos los incidentes siguen un patrón. Degradaciones complejas del rendimiento, regresiones inesperadas y fallos en cascada: estas situaciones rara vez vienen acompañadas de un manual claro. Los operadores suelen tener que investigar desde cero, correlacionando datos entre paneles y herramientas para averiguar qué está ocurriendo realmente.
Con flujos de trabajo y agentes, esa investigación puede comenzar más rápido. Un agente con acceso a registros, métricas y trazas puede escanear despliegues recientes, identificar anomalías correlacionadas y mostrar las explicaciones más probables. En lugar de ensamblar el contexto manualmente, el operador comienza con una hipótesis y evidencia de apoyo.
Si la hipótesis se cumple, el flujo de trabajo puede continuar hacia la remediación revirtiendo un cambio, escalando un servicio o ajustando una configuración. El agente proporciona el juicio; el flujo de trabajo proporciona la ejecución. El operador se mantiene al tanto para aprobar decisiones críticas e intervenir cuando sea necesario.
El resultado es un tiempo de resolución más rápido sin renunciar a la supervisión o el control.

Comienza con los flujos de trabajo de Elastic
Elastic Workflows ya está disponible como vista previa técnica. Comienza con una prueba de Elastic Cloud y consulta la documentación.
Seguimos desarrollando flujos de trabajo predefinidos e integraciones de agentes para ayudar a los equipos a automatizar más su trabajo. Si has estado buscando una forma de acercar la automatización a tus datos sin sacrificar fiabilidad ni flexibilidad, este es un buen punto de partida.
Para un análisis técnico más detallado, consulta el blog técnico de Workflows.
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