Uploaded May 2026 | Updated September 2026, 2 weeks ago
Acompaña a Ricardo Wong (Commercial Manager, Growth Segment en Grafana Labs) en conversación con dos partners líderes que están impulsando la observabilidad en Latinoamérica: Fernando Leibovich (Lidd AI) y Gustavo Gasparrini (Fundador de Nixe). Juntos analizan qué están demandando hoy los clientes empresariales en banca, seguros, retail, telco y minería de sus plataformas de observabilidad, y hacia dónde se dirige la disciplina.
En esta sesión:
Cómo el mercado LATAM se está consolidando en torno a Grafana y por qué los clientes están migrando desde herramientas legacy
El paso de monitoreo en silos hacia la correlación real entre métricas, logs y trazas
El costo como nueva restricción: cómo Adaptive Metrics, Adaptive Logs y un enfoque agnóstico permiten observar más invirtiendo menos (comparaciones reales con reducciones de costo del 60–70%)
Un caso real: migración de un banco argentino de gran tamaño a Grafana Cloud con Loki — pasando de perder el 30% de los logs y lags de ingesta de 6 horas, a multiplicar por 6 el volumen en tiempo real, con decenas de terabytes diarios
Por qué las reducciones de SLA de 24 horas a 4 horas se están volviendo habituales, y cómo el alerting con IA permite detectar incidentes antes de que provoquen caídas
El rol de la IA dentro de Grafana hoy: umbrales dinámicos y detección de anomalías, aceleración del root cause analysis mediante Investigations, y generación de dashboards asistida por IA
Cómo Grafana IRM transforma el alerting: ya no es "se disparó la CPU", sino tickets accionables y completamente contextualizados
El argumento a favor de centralizar la observabilidad dentro de la organización, con Grafana Enterprise aportando control de acceso granular
Cómo Spec-Driven Development (SDD) está reconfigurando los equipos de ingeniería en la era de la IA
Un recorrido en vivo por un pipeline de self-remediation implementado en un banco mexicano: Grafana detecta el incidente → abre un ticket detallado → un agente de IA (Devin) genera un pull request probado, reduciendo correcciones en sistemas legacy COBOL de días a unos 10 minutos
Recomendaciones prácticas sobre estándares, formatos de logs y la disciplina necesaria para que la observabilidad realmente escale
Ya sea que lideres ingeniería de plataforma en una gran empresa o estés construyendo una práctica de observabilidad desde cero, este panel ofrece una mirada honesta a lo que está funcionando hoy en el terreno.
#Grafana #Observabilidad #SRE #DevOps #LATAM
Links/resources:
Get started with the Grafana Cloud forever-free tier: grafana.com/g/cloud
Have a question? Ask Grot, your AI helper: grafana.com/grot
Reach out in our community forums: https://gra.fan/communityyf
---
Thanks for watching!
👍 Was this video helpful? Like and subscribe to our channel for more videos.
Connect with Grafana Labs:
X: (twitter.com/grafana)
LinkedIn: (linkedin.com/company/grafana-labs/)
Facebook: (facebook.com/grafana)
#Grafana #Observability
Acompaña a Ricardo Wong (Commercial Manager, Growth Segment en Grafana Labs) en conversación con dos partners líderes que están impulsando la observabilidad en Latinoamérica: Fernando Leibovich (Lidd AI) y Gustavo Gasparrini (Fundador de Nixe). Juntos analizan qué están demandando hoy los clientes empresariales en banca, seguros, retail, telco y minería de sus plataformas de observabilidad, y hacia dónde se dirige la disciplina.
En esta sesión:
Cómo el mercado LATAM se está consolidando en torno a Grafana y por qué los clientes están migrando desde herramientas legacy
El paso de monitoreo en silos hacia la correlación real entre métricas, logs y trazas
El costo como nueva restricción: cómo Adaptive Metrics, Adaptive Logs y un enfoque agnóstico permiten observar más invirtiendo menos (comparaciones reales con reducciones de costo del 60–70%)
Un caso real: migración de un banco argentino de gran tamaño a Grafana Cloud con Loki — pasando de perder el 30% de los logs y lags de ingesta de 6 horas, a multiplicar por 6 el volumen en tiempo real, con decenas de terabytes diarios
Por qué las reducciones de SLA de 24 horas a 4 horas se están volviendo habituales, y cómo el alerting con IA permite detectar incidentes antes de que provoquen caídas
El rol de la IA dentro de Grafana hoy: umbrales dinámicos y detección de anomalías, aceleración del root cause analysis mediante Investigations, y generación de dashboards asistida por IA
Cómo Grafana IRM transforma el alerting: ya no es "se disparó la CPU", sino tickets accionables y completamente contextualizados
El argumento a favor de centralizar la observabilidad dentro de la organización, con Grafana Enterprise aportando control de acceso granular
Cómo Spec-Driven Development (SDD) está reconfigurando los equipos de ingeniería en la era de la IA
Un recorrido en vivo por un pipeline de self-remediation implementado en un banco mexicano: Grafana detecta el incidente → abre un ticket detallado → un agente de IA (Devin) genera un pull request probado, reduciendo correcciones en sistemas legacy COBOL de días a unos 10 minutos
Recomendaciones prácticas sobre estándares, formatos de logs y la disciplina necesaria para que la observabilidad realmente escale
Ya sea que lideres ingeniería de plataforma en una gran empresa o estés construyendo una práctica de observabilidad desde cero, este panel ofrece una mirada honesta a lo que está funcionando hoy en el terreno.
#Grafana #Observabilidad #SRE #DevOps #LATAM
Links/resources:
Get started with the Grafana Cloud forever-free tier: grafana.com/g/cloud
Have a question? Ask Grot, your AI helper: grafana.com/grot
Reach out in our community forums: https://gra.fan/communityyf
---
Thanks for watching!
👍 Was this video helpful? Like and subscribe to our channel for more videos.
Connect with Grafana Labs:
X: (twitter.com/grafana)
LinkedIn: (linkedin.com/company/grafana-labs/)
Facebook: (facebook.com/grafana)
#Grafana #Observability
