El crecimiento exponencial de los agentes de inteligencia artificial está sobrepasando la capacidad de la infraestructura tecnológica actual, diseñada principalmente para interacciones humanas. Meta ha alertado sobre la urgente necesidad de una reconstrucción masiva en un plazo de 20 meses para adaptarse a este nuevo paradigma, donde agentes y humanos cocrearán a gran escala. La compañía destaca desafíos críticos en capacidad, identidad y velocidad que amenazan con desestabilizar los sistemas existentes.
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 en funcionamiento. Los empleados están creando agentes sin supervisión, lo que dispara el consumo de recursos y provoca la duplicación de tareas. Sin embargo, el problema subyacente más grave es que la infraestructura actual no está preparada para soportar esta demanda.
Meta ha lanzado una advertencia al respecto. Durante la charla VB Transform 2026, Barak Yagour, vicepresidente de ingeniería de Meta, reveló una cifra impactante: 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 es aún más inquietante: "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 en un proyecto, bastaba con contar el número de empleados involucrados. Yagour lo explica 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. No es humano, pero se mueve por la infraestructura y toma decisiones por su cuenta.
Velocidad: El tercer problema es la velocidad a 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 también señaló que los modelos de razonamiento están modificando la forma en que se procesa la capa de datos. No es lo mismo detectar coincidencias basadas en palabras clave que razonar sobre la intención de una persona; para esto último, se requiere el historial completo de comportamiento, no un simple resumen. Esto implica realizar cambios en cómo se procesan y almacenan esos datos. Meta está transitando 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 lo que un usuario desea en un instante determinado. Además, están pasando de un almacenamiento opaco a uno que comprende su propio contenido, de manera que solo lee lo que necesita en cada consulta, aligerando así la carga de las GPU.
Según Yagour, "La autonomía sin gobernanza no es más que caos", por lo que la solución de Meta es establecer 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 permite otorgar libertad a los agentes, pero de forma controlada y sin exponerse al riesgo de que generen problemas.
