Los sistemas de memoria con IA agente marcan la pauta del crecimiento del tráfico en la red

Las empresas deben entender el impacto operativo de las soluciones de IA agente que implementan. La memoria agentiva está avanzando rápidamente, y se convierte en el próximo indicador clave del impacto operativo. ¿Por qué? La innovación en la “memoria a largo plazo” agentiva impulsa directamente el progreso de la IA agentiva, que a su vez influye directamente en la red.

Según un informe reciente de S&P Global Data, “los avances en razonamiento, sistemas multiagente y recuperación impulsan la IA agencial: La IA agencial evoluciona rápidamente mediante marcos avanzados de razonamiento, modelos dinámicos de colaboración multiagente y técnicas inteligentes de recuperación. Estas innovaciones permiten a los agentes percibir, planificar y actuar de forma autónoma, mejorando la escalabilidad, adaptabilidad y personalización en entornos complejos del mundo real.”

Los avances en la tecnología de memoria de larga duración impulsan la innovación en la IA agencial. También llamados marcos avanzados de razonamiento, opciones como LangMem, Memobase y Mem0 emplean nuevos tipos de funciones de memoria que permiten acceder al estado, contexto y evolución de la información durante y entre flujos agenciales. Esta creación, almacenamiento, actualización, movimiento y compartición continua de datos eleva la demanda en la red.

Además, los sistemas de memoria agentica crean una nueva ubicación de datos a la que acceden grupos de agentes que necesitan compartir y actualizar información, tanto empresarial como personal, que debemos mantener, gobernar, auditar y proteger con el mismo rigor que cualquier otro activo de la empresa. Esto tiene tres efectos en el tráfico de la red.

Según el Informe sobre el tráfico global de redes de Nokia, el tráfico de IA empresarial crecerá a una tasa anual compuesta del 57 % hasta 2033. ¿Por qué? Los agentes generan tráfico nuevo que no existía antes de su despliegue, incrementando el consumo de ancho de banda y elevando el riesgo de latencia. Ese tráfico se manifiesta como llamadas a la API. A más acciones de más agentes, más llamadas a la API, lo que afecta la rapidez de respuesta de los endpoints. La generación aumentada por recuperación (RAG) es otra fuente creciente de llamadas a la API debido a que la memoria dinámica aporta consciencia al contexto cambiante. Así, RAG dejará de ser estática para actualizarse en tiempo real. Más RAG implica más llamadas a bases de datos vectoriales para actualizar datos y enriquecer la inferencia.

IDC informa que las empresas alinean sus hojas de ruta de GenAI con los esfuerzos de modernización de la red para soportar cargas de trabajo de IA agente. Aparecen más rutas de tráfico en todas direcciones, formando una malla de rutas de datos que crece exponencialmente al sumar más agentes y recursos. Más tráfico entre contenedores. Más tráfico entrando y saliendo de los hosts de contenedores. Más tráfico entrando y saliendo de los pods y clusters de contenedores. El incremento de rutas requiere más políticas, más configuraciones en los componentes de la red y más automatización. Los mapas de red se vuelven más complejos y se incrementa la actividad de supervisión. ¿El resultado? Todo ello genera un entorno más amplio, una malla de rutas de datos, que debes mantener, asegurar y gobernar.

Más vías implican una mayor emisión y recolección de telemetría operativa. Usamos esta telemetría para todos los tipos de observabilidad, desde la gestión operativa y la resolución de problemas hasta la seguridad y el gobierno. Las concentraciones elevadas de agentes, modelos y recursos generan congestión de red en arquitecturas centralizadas. El enrutamiento inteligente puede aliviarlo en cierto grado, pero requiere equilibrar la congestión entre segmentos de la red, algo que no resulta útil si la capacidad total de la red es insuficiente.

Por suerte, las empresas pueden aplicar las lecciones aprendidas con la adopción de microservicios a la IA agentiva. La explosión similar de telemetría operativa exige las mismas medidas de control de costes, como decidir qué cantidad y tipo de telemetría es clave emitir, recopilar, analizar y almacenar.

La inteligencia artificial agentiva aún está en fase de desarrollo. Mientras desarrolladores crean herramientas y kits, tú como operador TI debes prepararte para el impacto inevitable en tu red.

Las organizaciones mejor preparadas combinan prototipos de desarrolladores con pruebas tempranas de infraestructura para monitorizar y medir el impacto en la red, permitiendo implementar mejoras antes del despliegue en producción. La colaboración y comunicación reducen el riesgo de que una función avance por delante de otra. Además, seguir el ritmo de la innovación en la memoria agente ayuda a los operadores de red a mantenerse adelantados a la curva de innovación.

Cuando la innovación en memoria agentica se consolide, los operadores de TI sabrán que ha llegado el momento de implementar la primera solución agentica a escala empresarial en su red.