Cómo la IA agentiva podría transformar la infraestructura global de redes

La próxima gran transformación de internet no vendrá solo de más usuarios conectados, sino de agentes de inteligencia artificial trabajando de forma autónoma. Según un estudio reciente de Cisco sobre el impacto de la IA en redes de área amplia (WAN), estos sistemas podrían alterar profundamente cómo circulan los datos por las redes globales.

La clave no es únicamente el volumen de tráfico. Los agentes de IA cambian la forma, dirección y ritmo del tráfico digital, lo que obliga a empresas y operadores de red a replantear cómo diseñan y gestionan su infraestructura.

Por qué los agentes de IA generan mucho más tráfico

Cisco describe a los agentes de IA como “superusuarios de red”. Mientras que una persona realiza acciones puntuales —abrir una página web, enviar un mensaje o consultar un chatbot— los agentes funcionan de forma continua y a velocidad de software.

Un solo flujo de trabajo de un agente puede:

• Enviar múltiples solicitudes de inferencia a modelos de IA
• Consultar datos en varias APIs o servicios en la nube
• Intercambiar tokens y resultados intermedios entre servicios
• Activar cadenas de tareas que llaman a otros modelos o herramientas

Debido a esta actividad constante, Cisco estima que los agentes pueden generar alrededor de 450% más tráfico de red que un usuario humano en tareas comparables.

También cambia la dirección del tráfico. El uso tradicional de internet suele ser más intensivo en descargas (por ejemplo, streaming o carga de páginas web). En cambio, los flujos de IA implican intercambios bidireccionales constantes, con gran cantidad de datos enviados hacia los modelos antes de recibir respuestas.

El verdadero motor del tráfico: la inferencia de IA

Gran parte del debate público sobre la infraestructura de IA se centra en el entrenamiento de grandes modelos. Pero para las redes, el factor dominante es otro: la inferencia.

La inferencia es el uso en tiempo real de modelos ya entrenados para responder preguntas, generar contenido, analizar datos o ejecutar tareas automatizadas. Cisco señala que su análisis se basa en tráfico de inferencia medido en redes de proveedores de servicios, lo que revela cómo estas cargas de trabajo están impulsando la demanda real en las WAN.

Según el estudio, el tráfico asociado a inferencia podría provocar un crecimiento adicional del 63% en el tráfico de red respecto a proyecciones que no incluyen IA agentiva.

Un cuarto del tráfico mundial podría ser IA en 2035

Si la adopción de agentes de IA sigue las tendencias actuales, su impacto en las redes será cada vez más visible durante la próxima década.

Las proyecciones clave del estudio incluyen:

• La inferencia de IA podría representar alrededor del 25% de todo el tráfico de red global para 2035.
• El crecimiento más rápido se espera entre 2029 y 2032, cuando las empresas adopten agentes de IA a gran escala.

La razón es estructural: mientras los chatbots actuales generan picos de tráfico cuando alguien hace una pregunta, los agentes crean cargas de trabajo continuas, manteniendo la red activa de forma constante.

Por qué el tráfico empresarial podría multiplicarse por nueve

Cisco también modeló el impacto específico en redes corporativas.

Sin IA agentiva, el tráfico empresarial entre 2026 y 2035 probablemente crecería alrededor de 2,5 veces, impulsado por la nube, el software SaaS y la digitalización.

Pero con agentes de IA ampliamente desplegados, ese crecimiento podría llegar a nueve veces los niveles actuales.

Esto ocurre porque cada tarea humana puede activar múltiples interacciones automáticas entre modelos, datos y servicios, multiplicando el número de transacciones que atraviesan la red.

Cómo la IA cambia el comportamiento del tráfico

El estudio subraya que la IA no solo aumenta el volumen de datos: modifica las características del tráfico.

En comparación con aplicaciones web o SaaS tradicionales, las cargas de trabajo de IA tienden a ser:

• Más dinámicas: los agentes generan ráfagas de solicitudes y flujos distribuidos.
• Más sensibles a la latencia: retrasos en la inferencia afectan directamente al rendimiento de las aplicaciones.
• Más bidireccionales: aumenta el tráfico de subida debido a prompts, telemetría y datos intermedios.
• Más complejas: muchos flujos implican múltiples nubes, APIs y puntos de inferencia.

Estas diferencias hacen que los modelos tradicionales de planificación de red —basados en patrones relativamente predecibles de usuarios— resulten cada vez menos fiables.

Por qué las redes deberán rediseñarse para la era de la IA

Cisco argumenta que las rutas de inferencia ya no pueden tratarse como tráfico normal: deben considerarse infraestructura crítica para las aplicaciones de IA.

Esto implica varias prioridades técnicas para las redes del futuro.

Ingeniería de tráfico consciente de la IA

Los flujos de inferencia pueden requerir rutas prioritarias, garantías de latencia y decisiones dinámicas de enrutamiento para mantener el rendimiento.

Computación distribuida y edge

Acercar la infraestructura de inferencia a los usuarios o a las fuentes de datos ayuda a reducir la latencia y aliviar la congestión en las WAN.

Observabilidad en tiempo real

Las cargas de trabajo de IA generan patrones de tráfico rápidos y complejos, por lo que la visibilidad de extremo a extremo será esencial para detectar congestión o degradación antes de que fallen los flujos de trabajo.

Mayor resiliencia de la red

Las interrupciones de red ya generan costes significativos para las empresas y suelen estar relacionadas con congestión, ciberataques o errores de configuración. Las cargas de IA aumentan la presión sobre infraestructuras que deben mantenerse disponibles de forma continua.

En resumen

El estudio de Cisco sugiere que la IA agentiva podría impulsar algo más profundo que un simple aumento del ancho de banda. Introduce cargas de trabajo permanentes basadas en inferencia que se comportan de forma diferente al tráfico tradicional de internet.

Si estas previsiones se cumplen, las redes del futuro tendrán que soportar:

• agentes de IA actuando como usuarios de alta frecuencia
• grandes volúmenes de inferencia en tiempo real
• flujos de datos más simétricos y sensibles a la latencia

En consecuencia, el diseño de redes tenderá a centrarse en arquitecturas preparadas para IA, combinando mayor capacidad, computación distribuida, telemetría avanzada y mecanismos de calidad de servicio específicos para el tráfico de inferencia.

Aun así, estas previsiones se basan en modelos y mediciones presentadas por Cisco. La magnitud exacta del cambio dependerá de la velocidad con la que los agentes de IA se integren realmente en las operaciones empresariales y en los servicios digitales cotidianos.