La carrera por desplegar inteligencia artificial en las empresas tropieza con un obstáculo mucho menos vistoso que los modelos y los agentes, pero bastante más decisivo. Cisco y Foundry calculan que las organizaciones tienen 36 meses para modernizar sus redes antes de que la nueva oleada de tráfico termine por saturarlas.
La red podría quedarse pequeña antes de que la estrategia madure
El diagnóstico no apunta a un problema lejano. La mayoría de las empresas podría alcanzar los límites de capacidad de sus redes en dos años, y el 73% de los encuestados admite que ya ha llegado o llegará a ese tope en campus y sucursales dentro de los próximos 24 meses.
Mientras tanto, un tercio de las organizaciones ya opera agentes de inteligencia artificial a gran escala en toda la empresa. El 85% prevé además una expansión moderada o importante de ese uso en los próximos 24 meses.
Ahí está la paradoja.
Tres cuartas partes de los líderes de TI dicen confiar más en la estrategia de inteligencia artificial de su organización que en la capacidad real de la red para sostenerla. No es una diferencia menor, porque la promesa de automatizar tareas pierde brillo en cuanto la infraestructura empieza a fallar.
Los agentes no generan tráfico como una aplicación tradicional. Cada interacción puede activar docenas de llamadas a APIs, consultas a bases de datos e inferencias de modelos en cuestión de segundos, con un flujo denso en ambas direcciones, algo que conecta con agentes siempre activos que ya trabajan sobre servicios cotidianos.
La inteligencia artificial triplicará un tráfico que ya presiona el WiFi
El informe pronostica que la inteligencia artificial triplicará el tráfico de red en tres años, con un aumento del 235%. Más de la mitad de los encuestados identifica además la red WiFi como el punto que más está empujando las nuevas necesidades de capacidad.
No sorprende entonces que las cargas de trabajo de inteligencia artificial se comporten como usuarios mucho más exigentes. El 80% de los usuarios avanzados dice que dependen más de la confiabilidad y del tiempo de actividad, el 75% del ancho de banda, el 71% de la latencia y el 62% de la pérdida de paquetes que las aplicaciones tradicionales.
Traducido a la vida diaria de una empresa, eso significa que no basta con que la red funcione casi siempre. Si un agente encadena consultas, recupera datos y lanza inferencias en segundos, un pequeño retraso puede romper la secuencia completa, una lógica que también aparece en agentes que ejecutan tareas sin intervención continua.
Actualizar la red cuesta dinero y no hacerlo abre más frentes
El 76% de los encuestados reconoce que sus redes necesitan actualizaciones. Menos de un tercio de los usuarios maduros de inteligencia artificial cree que su infraestructura está totalmente preparada para el crecimiento previsto.
Ahora bien, detectar el problema no equivale a resolverlo. El 91% cita las restricciones presupuestarias como barrera para modernizar la red, justo cuando el tráfico aumenta y los márgenes de tolerancia técnica se estrechan.
A eso se suma la seguridad, que deja de ser un asunto paralelo para convertirse en parte del cuello de botella. El 92% reconoce dificultades para mantenerse al día en el entorno actual y el 90% afirma que la inteligencia artificial ya ha provocado algún daño en este terreno.
Las herramientas de monitorización tradicionales tampoco ayudan demasiado. Tienen problemas para seguir flujos intermitentes de agentes y el tráfico de este a oeste dentro de las redes, de modo que la presión no llega solo por volumen, sino por una forma distinta de circular.
Más de dos tercios de los encuestados cree que las amenazas ligadas a la inteligencia artificial evolucionan más rápido que su propia capacidad de adaptación. Visto así, el plazo de 36 meses no describe solo una carrera por ganar velocidad, sino por evitar que una red pensada para otro tipo de software termine frenando, o exponiendo, a toda la organización.