Las empresas han abrazado el boom de la IA agéntica, hasta el punto de que algunas se están ahogando en tantos agentes de IA. Los empleados están creando agentes sin control, disparando el consumo de tokens y provocando que muchos de esos agentes dupliquen tareas. Pero el verdadero problema de fondo es otro: la infraestructura sobre la que está corriendo todo esto no está preparada para soportarlo.
La advertencia de Meta. Lo cuentan en Venture Beat. Durante la charla VB Transform 2026, el vicepresidente de ingeniería de Meta Barak Yagour, dio una cifra muy potente: las consultas de agentes que llegan al sistema de Meta se han multiplicado por 30 en los últimos seis meses. "¿Qué sucede con la infraestructura que hemos construido durante años cuando los agentes, y no los humanos, se convierten en sus principales consumidores?" preguntaba Yagour a la audiencia. La respuesta es 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". Y añade que "La oportunidad está abierta, pero no durará mucho".
Los tres problemas. La irrupción de los agentes amenaza con romper la infraestructura desde tres frentes:
- Capacidad: hasta hace poco, para planificar cuánta potencia de cómputo, almacenamiento o ancho de banda hacía falta para sacar adelante un proyecto bastaba con contar el número de empleados trabajando en él. Yagour lo explica de forma muy gráfica: "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 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 se mueven los agentes. Pueden escribir código más rápido que cualquier humano, pero "ese código aún necesita ser compilado, probado, desplegado y monitoreado".
Cambios profundos. Yagour menciona que los modelos de razonamiento están cambiando la forma en la 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 eso hace falta el historial completo de comportamiento, no un resumen. Esto requiere hacer cambios en cómo se procesan y cómo se almacenan esos datos.
Meta está pasando del procesamiento por lotes, que puede tardar hasta 24 horas en actualizarse, a un procesamiento en tiempo real ya que es clave cuando el modelo está razonando sobre lo que quiere un usuario en ese mismo instante. Por otro lado, están pasando de un almacenamiento opaco a uno que entiende su propio contenido, de forma que sólo lee lo que necesita en cada consulta y así aligera la carga de las GPU.
Poniendo límites. Según Yagour "La autonomía sin gobernanza no es más que caos", por eso la solución de Meta es crear lo que llaman "entornos de datos confiables". Aquí, 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". Es una forma de dar libertad a los agentes, pero de forma controlada y sin exponerse al riesgo de que acabe liándola.
Imagen | Xataka con Magnific
En Xataka | Los agentes de IA pueden destruir empleos. O también pueden salvar una quesería centenaria de la quiebra
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La noticia
Meta avisa: "Llevamos 20 años construyendo infraestructura para humanos, quizás tengamos 20 meses para reconstruirla para los agentes"
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Xataka
por
Amparo Babiloni
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