Como a IA agentic pode transformar a infraestrutura global de redes

A ascensão da IA agentic — sistemas de software capazes de executar tarefas de forma autônoma usando modelos de inteligência artificial — pode provocar uma mudança profunda na infraestrutura de redes do mundo. De acordo com pesquisas da Cisco sobre o impacto da IA em redes de longa distância (WAN), o desafio não é apenas mais tráfego, mas um novo tipo de tráfego que se comporta de maneira diferente do uso tradicional da internet.

Em vez de interações ocasionais feitas por pessoas, agentes de IA operam continuamente, trocando dados com modelos, APIs e serviços em nuvem. Isso aumenta o volume de dados e altera a forma como as redes são utilizadas.

Por que agentes de IA geram muito mais tráfego

A Cisco descreve os agentes de IA como verdadeiros “superusuários de rede”. Enquanto usuários humanos fazem ações pontuais — abrir um site, enviar uma mensagem, assistir a um vídeo — agentes trabalham em velocidade de software e de forma contínua.

Em um fluxo típico, um único agente pode:

• Enviar várias requisições de inferência para modelos de IA
• Buscar dados em múltiplas APIs e serviços de nuvem
• Trocar tokens e resultados intermediários entre serviços
• Disparar cadeias de tarefas que acionam outros modelos ou ferramentas

Por causa desse comportamento automatizado e constante, a Cisco estima que agentes de IA podem gerar cerca de 450% mais tráfego de rede que usuários humanos em fluxos de trabalho comparáveis.

Outro ponto importante é a direção do tráfego. O uso tradicional da internet tende a ser dominado por downloads (como streaming ou carregamento de páginas). Já aplicações com IA envolvem trocas contínuas em duas direções, com grande volume de dados enviados para os modelos antes de receber respostas.

O grande motor do tráfego: inferência de IA

Muitas discussões sobre infraestrutura de IA focam no treinamento de modelos gigantes. Para redes de telecomunicações e corporativas, porém, o principal fator é outro: a inferência.

Inferência é quando modelos já treinados são usados em tempo real para responder perguntas, gerar conteúdo, analisar dados ou executar tarefas automatizadas.

O estudo da Cisco destaca que suas conclusões se baseiam em tráfego real de inferência observado em redes de provedores, mostrando que essas cargas operacionais já são responsáveis pela maior parte da demanda associada à IA.

Segundo as projeções da empresa, a inferência poderá gerar 63% de crescimento adicional no tráfego de rede em comparação com previsões que não consideram workloads de IA agentic.

O cenário até 2035

Se a adoção de agentes de IA seguir o ritmo projetado, seu impacto na internet pode se tornar significativo na próxima década.

Entre as principais previsões:

• A inferência de IA pode representar cerca de 25% de todo o tráfego de rede até 2035.
• A aceleração mais forte deve ocorrer entre 2029 e 2032, período em que a adoção corporativa de agentes autônomos tende a crescer rapidamente.

A diferença estrutural está no padrão de uso. Em vez de picos ocasionais — como quando alguém faz uma pergunta a um chatbot — agentes criam cargas de trabalho contínuas, mantendo as redes ativas praticamente o tempo todo.

Por que o tráfego corporativo pode crescer até 9×

A Cisco também modelou o impacto da IA agentic dentro das empresas.

Sem essa tecnologia, o tráfego corporativo entre 2026 e 2035 provavelmente cresceria cerca de 2,5 vezes, impulsionado por nuvem, SaaS e transformação digital.

Com adoção ampla de agentes de IA, porém, o crescimento pode chegar a até nove vezes o volume atual no mesmo período.

Isso acontece porque cada tarefa humana pode acionar múltiplas interações automáticas entre serviços, dados e modelos, multiplicando a atividade na rede.

Como o tráfego de IA muda o comportamento das redes

O estudo da Cisco enfatiza que a IA não apenas aumenta o volume de dados — ela altera as características do tráfego.

Comparado ao tráfego tradicional da web ou de aplicações SaaS, workloads de IA tendem a ser:

• Mais dinâmicos: agentes iniciam sequências rápidas de chamadas e workflows distribuídos.
• Mais sensíveis à latência: atrasos na inferência afetam diretamente a experiência do usuário e o desempenho do agente.
• Mais bidirecionais: o envio de prompts, telemetria e dados intermediários aumenta o tráfego de upload.
• Mais complexos: fluxos podem envolver múltiplas nuvens, APIs e endpoints de inferência.

Esse comportamento torna o planejamento tradicional de redes — baseado em padrões previsíveis de uso humano — menos confiável.

Por que as redes precisarão de uma nova arquitetura

Como os caminhos de inferência impactam diretamente a qualidade das aplicações de IA, a Cisco argumenta que esses fluxos precisam ser tratados como infraestrutura crítica, não apenas como tráfego comum.

Isso implica novas prioridades de arquitetura:

Engenharia de tráfego orientada por IA

Fluxos de inferência podem exigir rotas prioritárias, garantias de latência e decisões de roteamento dinâmicas.

Computação distribuída e edge

Executar inferência mais perto do usuário ou dos dados ajuda a reduzir latência e aliviar congestionamentos na WAN.

Observabilidade em tempo real

Workloads de IA criam padrões de tráfego rápidos e complexos, tornando essencial ter visibilidade ponta a ponta para detectar gargalos antes que aplicações falhem.

Maior resiliência de rede

Pesquisas da Cisco mostram que interrupções de rede já causam grandes perdas para empresas e frequentemente estão ligadas a congestionamento, ataques ou erros de configuração — riscos que aumentam com cargas de IA sempre ativas.

Em resumo

A pesquisa da Cisco sugere que a IA agentic pode provocar uma mudança estrutural nas redes globais. Em vez de tráfego esporádico gerado por usuários humanos, veremos workloads contínuos baseados em inferência.

Se as projeções se confirmarem, as redes precisarão suportar:

• agentes de IA operando como usuários de alta frequência
• grandes volumes de inferência em tempo real
• fluxos mais simétricos e sensíveis à latência

Isso indica que a próxima geração de redes provavelmente será projetada com arquiteturas conscientes de IA, combinando maior capacidade, computação distribuída, telemetria avançada e mecanismos específicos de qualidade de serviço para tráfego de inferência.

Ainda assim, essas projeções refletem principalmente modelos e medições da Cisco. O impacto final dependerá da velocidade com que agentes de IA se tornarem parte das operações cotidianas de empresas e consumidores.