El rápido crecimiento de los agentes de inteligencia artificial está generando desafíos significativos para la infraestructura tecnológica global. Meta ha alertado que los sistemas diseñados para humanos están siendo sobrecargados por la actividad de la IA, requiriendo una reestructuración masiva en un corto periodo. Esta situación plantea problemas críticos en capacidad, identidad y velocidad, exigiendo transformaciones profundas en el procesamiento y almacenamiento de datos para evitar el caos.
Las empresas han adoptado con entusiasmo el auge de la inteligencia artificial agéntica, al punto de que algunas se encuentran abrumadas por la cantidad de agentes de IA. Los empleados están creando agentes sin una supervisión adecuada, lo que dispara el consumo de recursos computacionales y provoca la duplicación de tareas. Sin embargo, el problema fundamental radica en que la infraestructura tecnológica actual no está preparada para soportar esta expansión.
Meta ha lanzado una advertencia al respecto. Según Venture Beat, durante la charla VB Transform 2026, Barak Yagour, vicepresidente de ingeniería de Meta, reveló una cifra contundente: las consultas de agentes que llegan al sistema de Meta se han multiplicado por 30 en los últimos seis meses. Yagour planteó una pregunta crucial a la audiencia: "¿Qué sucede con la infraestructura que hemos construido durante años cuando los agentes, y no los humanos, se convierten en sus principales consumidores?". Su respuesta fue aún más preocupante: "Hemos dedicado 20 años a construir infraestructura para humanos. Quizás tengamos 20 meses para reconstruir todo de cara a un mundo donde humanos y agentes cocreen a gran escala". Además, añadió que "La oportunidad está abierta, pero no durará mucho".
La irrupción de los agentes amenaza con desestabilizar la infraestructura desde tres frentes principales:
Capacidad: Hasta hace poco, para planificar la potencia de cómputo, almacenamiento o ancho de banda necesaria para un proyecto, bastaba con contar el número de empleados involucrados. Yagour lo ilustra de forma muy clara: "Ahora, un ingeniero genera 10 agentes, y cada uno genera subagentes. Una organización de 1000 personas puede generar la carga de 100.000 usuarios prácticamente de la noche a la mañana".
Identidad: Los sistemas de control de acceso no están diseñados para un agente de IA. Este no es humano, pero se desplaza por la infraestructura y toma decisiones de manera autónoma.
Velocidad: El tercer desafío es la rapidez con la que operan los agentes. Pueden escribir código más rápido que cualquier humano, pero "ese código aún necesita ser compilado, probado, desplegado y monitoreado".
Yagour señala que los modelos de razonamiento están transformando la manera en que se procesa la capa de datos. No es lo mismo detectar coincidencias a partir de palabras clave que razonar sobre la intención de alguien; para esto último, se requiere el historial completo de comportamiento, no solo un resumen. Esto exige modificaciones en cómo se procesan y almacenan esos datos. Meta está migrando del procesamiento por lotes, que puede tardar hasta 24 horas en actualizarse, a un procesamiento en tiempo real, lo cual es fundamental cuando el modelo necesita razonar sobre las intenciones de un usuario en el instante. Además, están pasando de un almacenamiento opaco a uno que comprende su propio contenido, lo que les permite leer solo lo necesario en cada consulta y así aligerar la carga de las GPU.
Según Yagour, "La autonomía sin gobernanza no es más que caos", por lo que la solución de Meta es crear lo que denominan "entornos de datos confiables". En estos entornos, los agentes pueden moverse libremente, "pero cada resultado se rastrea hasta su origen y se examina minuciosamente. Así, siempre se tiene la certeza de que los datos compartidos son fiables y están controlados". Esta estrategia busca ofrecer libertad a los agentes, pero de manera controlada y sin exponerse al riesgo de que generen problemas.
