El papel de las redes en la infraestructura de IA que suele pasarse por alto

Las organizaciones están invirtiendo grandes sumas en GPU, servidores, modelos y la capacidad de cómputo necesaria para llevar la IA a producción. Sin embargo, la IA agéntica plantea exigencias distintas a la red.

Un chatbot suele esperar a que alguien le haga una pregunta, mientras que a un agente se le puede asignar una tarea, permitirle interactuar con distintos sistemas y aplicaciones, tomar decisiones y actuar. A medida que los agentes asuman más tareas en toda la empresa, gran parte de esa actividad tendrá lugar sin que nadie esté frente a un teclado.

Según el informe de Google Cloud, Estado de la infraestructura en la era de la IA agéntica, el 83 % de las organizaciones afirma que necesita actualizar su infraestructura para dar soporte a sistemas autónomos de nivel de producción. Y aunque la potencia de cómputo es parte de la ecuación, las organizaciones también deben dar prioridad a la red, que tendrá que soportar una actividad que no sigue los patrones habituales de un empleado.

El fin de la red de 9 a 5

Durante décadas, las redes empresariales se han diseñado, en gran medida, en función de la manera en que trabaja la gente. A lo largo de la jornada laboral, los empleados se conectan a aplicaciones, acceden a datos y utilizan servicios en la nube, lo que genera patrones de tráfico relativamente predecibles que determinan la arquitectura y las operaciones de red.

La IA y los sistemas agénticos están cambiando esa dinámica. Los agentes pueden ejecutar tareas e interactuar con aplicaciones, API, fuentes de datos y otros agentes a cualquier hora, lo que genera flujos de tráfico más continuos y dinámicos en las redes de campus, los centros de datos, los entornos en la nube y las redes WAN. A medida que crecen las implementaciones, las redes deben admitir dependencias cada vez más complejas, por lo que el rendimiento, la latencia, la resiliencia y la seguridad son fundamentales para una ejecución fiable.

Estas exigencias también ponen de manifiesto los límites de los modelos tradicionales de operaciones de red, que dependen de herramientas de supervisión para detectar problemas y de operadores humanos para investigarlos y resolverlos. La próxima generación de operaciones de red debe ir más allá de gestionar dispositivos y eventos individuales: debe comprender de principio a fin las dependencias entre aplicaciones y agentes mediante una visibilidad más profunda, la correlación basada en IA y el análisis de causas raíz, además de automatización inteligente para optimizar y corregir problemas de forma proactiva.

La oportunidad consiste en pasar de redes gestionadas con ayuda de la IA a redes operadas mediante inteligencia basada en IA y autonomía controlada. Los equipos de redes pueden dedicar menos tiempo a resolver problemas repetitivos y más a definir políticas, establecer salvaguardas y optimizar arquitecturas. El fin de la red de 9 a 5 no consiste simplemente en que las redes funcionen las 24 horas del día, los 7 días de la semana; representa un cambio fundamental en los factores que impulsan la demanda de la red y en la manera de diseñar, proteger y operar las redes para dar soporte a un ecosistema permanente de sistemas inteligentes y autónomos.

De unas pocas herramientas de IA a flotas de agentes

La mayoría de las organizaciones aún se encuentra en una etapa en la que la IA es fácil de gestionar, con copilotos, asistentes y aplicaciones de IA en distintas áreas de la empresa.

Sin embargo, IBM descubrió que solo el 11 % de los directivos encuestados está plenamente preparado para la escala de implementación de agentes de IA prevista para los próximos 12 meses. A medida que crezcan las implementaciones, los equipos de redes tendrán que comprender una mayor actividad e investigar más problemas, a menudo sin contar con personal adicional para hacerlo.

Por eso es importante reducir el tiempo que los ingenieros dedican a consultar paneles, recopilar información y escalar preguntas rutinarias. Proporcionar a los equipos información operativa pertinente y orientación para resolver problemas cuando la necesiten también puede facilitar que compartan conocimientos entre ellos, en lugar de depender de un pequeño grupo de especialistas con experiencia para responder a todas las preguntas. Es mejor que los conocimientos de las personas se destinen a decisiones que requieren criterio, como definir políticas, establecer límites y evaluar riesgos.

La red debe ocupar un lugar en la mesa de estrategia de IA

La planificación de la IA suele comenzar por los modelos, las aplicaciones, los datos y los recursos de cómputo, pero las redes deben formar parte de esas conversaciones desde el principio. Los agentes necesitan el contexto adecuado para ofrecer recomendaciones útiles y, en las operaciones de red, eso significa comprender cómo se relaciona la información sobre usuarios, dispositivos y aplicaciones, en lugar de analizar una alerta o una métrica de forma aislada.

Ese contexto ayuda a los equipos a encontrar antes el origen de un problema y decidir qué hacer a continuación. La supervisión humana sigue siendo importante, sobre todo a medida que los agentes adquieren más autonomía, lo que exige definir con claridad qué pueden hacer por su cuenta y establecer controles para hacer cumplir esos límites. Antes de decidir si siguen una recomendación, los equipos también deben poder ver por qué se hizo y en qué información se basó.

Gartner prevé que, para 2029, al menos el 70 % de las organizaciones que utilicen agentes de IA en sus operaciones de TI tendrán problemas graves relacionados con el servicio, la seguridad o los costos, atribuibles al menos en parte a controles deficientes. Por eso, la visibilidad, la automatización, la fiabilidad y el control deben integrarse en los planes de infraestructura de IA desde el principio.

Diseñar infraestructura para una empresa con IA siempre activa

La IA agéntica cambia la forma de utilizar las redes empresariales. La actividad ya no depende tanto de que los empleados estén conectados, y los equipos de redes tendrán que gestionar ese cambio sin permitir que el trabajo necesario para operar la red aumente al mismo ritmo.

Las empresas no tienen que renovar por completo sus redes, pero deberían detectar posibles puntos débiles de la infraestructura actual a medida que aumenta el uso de la IA, especialmente cuando los equipos carecen de la visibilidad necesaria para identificar problemas con rapidez, los tiempos de respuesta empiezan a empeorar o la resolución de problemas rutinarios sigue exigiendo mucho trabajo manual.

Una red diseñada para una jornada laboral de nueve a cinco tendrá que dar paso a otra que permita trabajar codo con codo a personas, aplicaciones y agentes, a menudo con horarios muy distintos y a velocidades muy diferentes. El buen diseño de esa infraestructura acabará reflejándose en los indicadores que ya les importan a las empresas: menos interrupciones, una resolución más rápida de los problemas, mejores experiencias para los usuarios y menos tiempo dedicado a localizarlos.