Las redes empresariales están experimentando una transformación significativa debido a la inteligencia artificial (IA). El cambio se caracteriza por un tráfico continuo y de gran volumen generado durante el entrenamiento del modelo de IA, que exige un gran ancho de banda, una latencia ultrabaja y una pérdida mínima de paquetes. La inferencia de IA plantea desafíos, ya que los intercambios de datos en tiempo real requieren respuestas inmediatas, donde los retrasos de milisegundos pueden afectar negativamente al rendimiento.
Gartner predice que el gasto global en IA crecerá un 47% para 2026. Mientras tanto, un informe de McKinsey & La empresa indica que el 88% de las organizaciones utilizan actualmente IA en al menos una función empresarial, aunque casi dos tercios permanecen en proyectos piloto o etapas de experimentación.
Un informe de 2026 de Cisco Systems and Foundry anticipa que la IA triplicará el tráfico de la red empresarial en tres años. Sin embargo, solo el 15 % de las organizaciones poseen redes lo suficientemente flexibles como para soportar la IA a escala, según el Índice de preparación para la IA 2025 de Cisco. Taranvir Singh, gerente de investigación de infraestructura y servicios de red en IDC, enfatiza que la red debe evolucionar desde una función de conectividad básica a un tejido inteligente capaz de soportar autorización basada en identidad, aplicación de políticas y optimización.
Deepu Komati, ingeniero jefe de HCL America, señala que la IA ha alterado la percepción de las redes empresariales. Afirma que los asistentes y copilotos de IA han cambiado las discusiones de simplemente proporcionar conectividad confiable a brindar acceso constante de baja latencia a servicios de IA distribuidos. Las cargas de trabajo de IA, que producen tráfico en ráfagas y dependen de las API de la nube, están generando mayores cuellos de botella en la red causados por la latencia, la congestión y el enrutamiento ineficiente.
Los equipos de TI enfrentan el desafío de ganar visibilidad y control sobre el tráfico de IA, que a menudo se fusiona con la actividad estándar en la nube. Komati señala que el monitoreo de red tradicional puede identificar la disponibilidad de una conexión, pero no aborda por qué las respuestas de la IA pueden ser lentas o incompletas. El Informe especial sobre IA en redes a nivel mundial 2026 de IDC destaca las habilidades de seguridad, automatización y redes como barreras importantes para la implementación exitosa de proyectos de IA.
Shamus McGillicuddy, vicepresidente de investigación de infraestructura de red de EMA, sostiene que una infraestructura de red sólida será fundamental para las empresas que inviertan en tecnología de inteligencia artificial. Destaca la necesidad de que las organizaciones modernicen los centros de datos y las redes de área amplia para dar cabida a cargas de trabajo de IA que abarcan nubes públicas y centros de datos.
Se alienta a las organizaciones a modernizar sus redes para alinearse con los avances de la IA. Los CIO deberían invertir en plataformas de red unificadas y programables que ofrezcan alto rendimiento y seguridad integrada. Los equipos de TI también deben colaborar entre departamentos, incluidos los equipos de redes, seguridad, datos e inteligencia artificial, para mejorar la gestión de la infraestructura.
Komati recomienda tres prioridades para los equipos de TI durante los próximos dos o tres años: desarrollar observabilidad de extremo a extremo conectando usuarios, redes, plataformas en la nube, API y aplicaciones de IA; modernizar la arquitectura para una gestión inteligente del tráfico y una conectividad resiliente en la nube; y promover la colaboración entre equipos para evitar operar en silos. Ella concluye: «El objetivo no debería ser aumentar el ancho de banda a ciegas. Debería ser construir una red adaptable que pueda priorizar el tráfico crítico de IA, detectar la degradación del rendimiento, hacer cumplir las políticas de gobernanza de datos y escalar a medida que el uso de la IA se integre en toda la organización».
