Las empresas han adoptado con gran rapidez el auge de la inteligencia artificial agéntica, hasta el punto de que muchas ya empiezan a enfrentar dificultades por la cantidad desordenada de herramientas que han puesto en marcha. Los equipos y trabajadores crean agentes sin seguir normas claras, lo que hace que el consumo de recursos y de capacidad de procesamiento crezca sin control, y provoca que muchos de estos sistemas realicen tareas que ya están siendo atendidas por otros, generando duplicidades y desperdicio. Sin embargo, estos problemas de gestión son solo la señal más visible de una dificultad mucho más profunda: la infraestructura tecnológica sobre la que se apoya toda esta actividad no fue diseñada para responder a este tipo de demanda, y hoy se encuentra al límite de su capacidad.
Una de las advertencias más claras al respecto ha llegado desde Meta, según ha recogido la publicación Venture Beat. Durante la conferencia VB Transform 2026, Barak Yagour, vicepresidente de ingeniería de la compañía, compartió una cifra que da cuenta de la magnitud del cambio: el número de consultas que llegan a los sistemas internos de Meta procedentes de agentes de inteligencia artificial se ha multiplicado por treinta solo en los últimos seis meses. La pregunta que planteó a los asistentes resume todo el reto que se avecina: «¿Qué ocurre con toda la infraestructura que hemos construido durante décadas cuando dejan de ser los seres humanos sus principales usuarios para pasar a serlo los propios agentes?». La respuesta que él mismo ofrece es aún más exigente: «Hemos necesitado veinte años para diseñar y poner en funcionamiento sistemas pensados para las personas. Ahora quizás solo tengamos veinte meses para reconstruirlos casi por completo, para adaptarlos a un entorno en el que humanos y sistemas autónomos crean y trabajan conjuntamente a gran escala». También añadió que la posibilidad de liderar esta transformación está abierta hoy en día, pero que no permanecerá así durante mucho tiempo.
Según la exposición de Yagour, esta nueva realidad amenaza con desbordar los sistemas establecidos desde tres frentes distintos que hasta ahora no habían sido contemplados en su dimensión real. El primero es la capacidad de respuesta: hasta hace muy poco tiempo, para calcular cuánta potencia de cálculo, espacio de almacenamiento o velocidad de conexión necesitaba una organización bastaba con contar cuántas personas iban a utilizar esos recursos. Hoy esa lógica ya no sirve: como explicó de forma muy clara el directivo, «un solo ingeniero puede poner en marcha diez agentes, y cada uno de ellos puede crear a su vez otros sistemas más pequeños para repartir su trabajo. Una empresa que cuente con mil empleados puede generar de la noche a la mañana una carga equivalente a la que producirían cien mil usuarios». El segundo gran problema tiene que ver con la identidad y la seguridad: todas las herramientas que controlan quién puede acceder a qué información fueron diseñadas para personas, pero no saben responder adecuadamente cuando quien accede, consulta y toma decisiones es un sistema autónomo que no tiene identidad propia ni reglas claras de actuación. Por último está el factor de la velocidad: los agentes pueden elaborar y escribir soluciones mucho más rápido que cualquier equipo humano, pero la mayor parte de los procesos de comprobación, ensayo y puesta en funcionamiento siguen estando adaptados a los ritmos de las personas, por lo que se genera una brecha cada vez más grande entre lo que se puede crear y lo que se puede poner en servicio con garantías.
Para hacer frente a esta situación, Meta está llevando a cabo cambios muy profundos en la forma en que organiza y procesa toda su información. Los modelos actuales no se limitan a buscar coincidencias entre términos, sino que intentan comprender la intención que hay detrás de cada petición; para lograrlo necesitan contar con el historial completo de cada actividad y no solo con resúmenes o datos parciales, lo que obliga a modificar tanto cómo se guarda esa información como cómo se pone a disposición de los sistemas. Por eso la compañía está abandonando de forma progresiva los sistemas que procesan la información por tandas y pueden tardar hasta veinticuatro horas en actualizarse, para pasar a trabajar con procesamiento en tiempo real, que permite adaptarse en el mismo instante a lo que se necesita. También están transformando la forma de almacenar los datos: antes se guardaban como conjuntos que los sistemas solo podían leer en su totalidad, mientras que ahora se diseña un almacenamiento capaz de reconocer su propio contenido, de forma que solo accede a la parte que realmente necesita en cada consulta y reduce así la carga que recae sobre los equipos de procesamiento.
Toda esta transformación se apoya en un principio que el propio Yagour resumió con gran claridad: «La autonomía sin reglas ni seguimiento no es otra cosa que caos». Por ello, la propuesta de la compañía no consiste en limitar la creación de agentes, sino en darles un espacio seguro en el que puedan actuar con libertad sin perder de vista el control. Para ello están definiendo lo que llaman entornos de datos confiables: espacios donde los sistemas autónomos pueden moverse, consultar información y elaborar resultados, pero donde cada acción y cada dato quedan registrados hasta su origen y son revisados de forma continua. De esta forma se combina la agilidad que aporta la automatización con la certeza de que toda la información que se maneja es fiable, está bien protegida y no genera riesgos imprevistos para la organización.
