Las empresas están experimentando un aumento significativo en el uso de agentes de inteligencia artificial, lo que ha llevado a un desbordamiento en la creación de estos sistemas. Esta sobreabundancia está provocando un consumo desmedido de recursos, y muchos agentes acaban duplicando funciones, lo que toca un aspecto crítico: la infraestructura existente no está preparada para soportar esta carga. Esta advertencia fue realizada por Barak Yagour, vicepresidente de ingeniería de Meta, durante un evento de tecnología, donde reveló que las consultas de agentes a los sistemas de la compañía han aumentado treinta veces en solo seis meses.
Yagour planteó la cuestión de cómo la infraestructura diseñada durante 20 años para el uso humano se adapta a un escenario donde los agentes de IA se convierten en los principales consumidores de recursos. Advierte que la oportunidad de reconstruir esta infraestructura es urgente, ya que podría quedar obsoleta en un plazo estimado de 20 meses. La llegada masiva de dichos agentes presenta tres problemas centrales: la capacidad de los sistemas, la gestión de la identidad de los mismos y la velocidad de procesamiento.
Anteriormente, la planificación de recursos como potencia de cómputo y almacenamiento se basaba en el número de empleados. Ahora, un ingeniero puede generar múltiples agentes, cada uno de los cuales puede crear subagentes, haciendo que una organización de mil personas pueda comportarse como si tuviera cien mil usuarios. Respecto a la identidad, los sistemas actuales de control de acceso no están diseñados para agentes IA, lo que plantea complicaciones en su gestión y control. Además, aunque los agentes pueden escribir código más rápidamente que un humano, dicho código aún necesita ser compilado, probado y supervisado.
Meta está transformando su enfoque hacia el procesamiento de datos, pasando de un sistema que puede tardar hasta 24 horas en actualizarse a uno en tiempo real. Este cambio es fundamental para que los modelos de IA comprendan y respondan a las intenciones de los usuarios instantáneamente. También se está moviendo hacia un almacenamiento más inteligente que permite acceder solo a la información necesaria en cada consulta, aliviando así la carga que recae en las unidades de procesamiento gráfico.
Para enfrentar el desafío de la autonomía de los agentes, Meta está desarrollando “entornos de datos confiables”. Estos permiten que los agentes operen con libertad, pero cada resultado está minuciosamente rastreado hasta su origen. Esta medida asegura que los datos compartidos sean fiables y permanezcan bajo control, lo que minimiza el riesgo de decisiones erróneas por parte de los sistemas.