Por impresionantes que sean hoy los agentes de IA, no son el punto final del superciclo de la IA.
Para hacer posible el superciclo de la IA, necesitamos una infraestructura que traslade la inteligencia de forma segura, eficiente y fiable allí donde se necesite.
Los líderes se reúnen en la Reunión Anual del Foro Económico Mundial 2026 para explorar cómo el uso ético de la IA y otras tecnologías emergentes se traducirá en soluciones para los desafíos del mundo real.
Hace treinta años, algunos descartaban internet por considerarlo poco más que una máquina de fax superpotenciada.
Tres décadas y billones de dólares de valor después, sabemos que el pensamiento de "hoy hacia adelante" no funciona para los superciclos tecnológicos. Llegan en oleadas y transforman todo lo que tocan.
Corremos el riesgo de cometer el mismo error con el superciclo de la IA.
Por impresionantes que sean hoy los agentes de IA, con un Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) estudio que muestra ganancias de productividad del 60 %, no son el punto final del superciclo de la IA.
La próxima frontera lleva la IA de nuestros portátiles y teléfonos al mundo real. Ya vemos señales tempranas de ese futuro con los robotaxis de Waymo, los robots industriales de Amazon y Meta y las innovaciones de Google en gafas inteligentes.
Desde una perspectiva de infraestructura, este cambio exige una visión de "futuro hacia atrás" de lo que la IA requerirá a continuación. Una cosa está clara: la IA está superando la infraestructura creada para internet en términos de cómputo, conectividad y energía.
Cómo el Foro ayuda a los líderes a comprender la IA y a colaborar en la innovación responsable
El Centro de Excelencia en IA conecta a líderes de todos los sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Apoya el diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculadas a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a sus socios generar una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
Fábricas de IA y limitación energética
La presión se manifiesta primero en las fábricas de IA, es decir, los centros de datos donde los modelos se entrenan y se despliegan. Estas instalaciones siguen creciendo en tamaño y densidad, partiendo del supuesto de que concentrar la capacidad de cómputo en un número reducido de ubicaciones sigue siendo viable.
La energía pone en cuestión ese supuesto. Según expertos del sector, las cargas de trabajo de IA ya consumen decenas de gigavatios a escala mundial. Hacia finales de la década, algunas estimaciones sugieren que el consumo podría acercarse a cientos de gigavatios, presionando los límites de la infraestructura energética existente. Asegurar las conexiones a la red lleva años. Los componentes eléctricos críticos tienen plazos de entrega largos. Escalar el modelo de centro de datos de ayer no seguirá el ritmo.
Esto es más que un problema energético. Es un problema de arquitectura.
El sector se pregunta a menudo cómo construir centros de datos más grandes. La cuestión más importante es cómo construir sistemas diferentes. La IA requiere arquitecturas que sitúen la capacidad de cómputo donde existe la energía y que las conecten para que funcionen como una sola.
La conectividad desempeña un papel central. Las redes ópticas y IP de alto rendimiento permiten que las cargas de trabajo de IA se desagreguen, se sincronicen y se desplacen de forma eficiente entre ubicaciones. Convierten la capacidad distribuida en infraestructura utilizable.
De la IA centralizada a la inteligencia distribuida
La próxima fase de la IA depende menos de la capacidad bruta de cómputo y más de la eficiencia con la que se desplaza la inteligencia.
Las investigaciones de Bell Labs apuntan a un crecimiento anual de dos cifras altas (high-teens) en el tráfico entre centros de datos y en el tráfico metropolitano durante la próxima década. Esto refleja un cambio estructural hacia una arquitectura de IA distribuida, más que un repunte a corto plazo.
El entrenamiento abarca cada vez más varios emplazamientos. La inferencia se acerca a los usuarios. Las ubicaciones metropolitanas y regionales se convierten en partes activas del sistema de IA, en lugar de simples puntos de acceso.
En este modelo, las redes dejan de actuar como capas de transporte pasivas. Forman el tejido de inteligencia que sincroniza la capacidad de cómputo, los datos y las decisiones en entornos centrales, metropolitanos y de borde.
La conectividad ya no solo mueve datos. Determina dónde puede existir la inteligencia.
Esta siguiente fase se describe a menudo como IA física: inteligencia integrada en máquinas, infraestructuras y sistemas que interactúan directamente con el mundo real, donde las decisiones se toman en fracciones de segundo y los errores pueden ser catastróficos.
Las redes diseñadas para personas ahora transportan inteligencia
La IA física cambia lo que se exige a las redes. Las redes evolucionaron en torno al comportamiento humano. El tráfico seguía patrones predecibles, fluía sobre todo en sentido descendente y toleraba retrasos.
El tráfico nativo de IA se comporta de otra manera. Varía más ampliamente, envía más datos en sentido ascendente y exige una latencia y una fiabilidad estrictas.
Hoy, solo una pequeña fracción del tráfico de las redes móviles puede considerarse verdaderamente nativa de la IA. A medida que esa proporción aumente, los requisitos de red cambiarán de forma fundamental.
La latencia debe ser determinista. La fiabilidad debe diseñarse de forma deliberada. La disponibilidad se aproxima a lo que el sector conoce como "six nines" (seis nueves): niveles de fiabilidad de sistema casi perfectos que garantizan un tiempo de actividad del 99,9999 %, porque los sistemas físicos dependen de resultados consistentes.
Estas exigencias requieren redes nativas de IA. Las plataformas basadas en software observan las condiciones, anticipan la demanda, optimizan el rendimiento y se protegen a sí mismas en tiempo real. En última instancia, una mayor parte del valor de la conectividad procederá de la inteligencia integrada en la propia red.
IA física y conectividad de misión crítica
Este cambio transforma en profundidad la forma en que se diseñan y operan los sistemas críticos.
Las fábricas, los sistemas de transporte, las redes energéticas, los hospitales, las redes de seguridad pública y los entornos de defensa dependen de una conectividad predecible, resiliente y fiable en condiciones extremas.
A medida que la IA da forma a los resultados físicos, la integridad de la red se convierte en parte del propio sistema de seguridad, lo que incide en la fiabilidad, la resiliencia y la seguridad nacional.
3 prioridades para la infraestructura que exige la era de la IA
1. Hacer de la confianza la base de la inteligencia conectada
La confianza empieza con una infraestructura que funciona de forma predecible, protege los datos y se mantiene segura en todas las condiciones. También depende de proveedores en los que los gobiernos, las industrias y los socios puedan confiar para las redes críticas. En la era de la IA, la confianza determina si la inteligencia puede operar con seguridad a escala.
2. Considerar la interoperabilidad como una ventaja estratégica
Las cargas de trabajo de IA exigen una conectividad fluida y persistente. La infraestructura debe permitir que la inteligencia se desplace de forma fiable desde el centro de datos hasta el borde y el dispositivo, a través de redes empresariales, móviles y satelitales, y entre socios y fronteras. La interoperabilidad hace posibles la escala, la resiliencia y la velocidad. Los sistemas abiertos y basados en estándares reducen la dependencia y permiten que la inteligencia se desplace hacia donde existen la energía, los datos y la demanda. En un mundo más disputado, la interoperabilidad se convierte en una fuente de fortaleza.
3. Liderar convocando ecosistemas de confianza
Ninguna empresa ni país puede construir por sí solo el futuro de la IA. El progreso depende de la colaboración y la coinnovación entre los ecosistemas de la nube, los semiconductores, el software, las comunicaciones y la industria. El liderazgo en la era de la IA implica convocar a los socios e impulsar con rapidez el paso de la innovación al despliegue. Quienes reúnan a los ecosistemas darán forma a la manera en que la IA impulsa el crecimiento, la seguridad y la competitividad a largo plazo.
Sentar las bases para la próxima etapa de la IA
El superciclo de internet transformó la economía mundial al conectar a las personas. El superciclo de la IA la transformará de nuevo al conectar la inteligencia de todos los sectores y del mundo físico.
La cuestión ya no es si la IA puede generar ganancias de productividad transformadoras; es con qué rapidez llegarán esas ganancias y en qué medida las sociedades podrán aprovecharlas.
La infraestructura determinará la respuesta. La conectividad interoperable y de confianza dará forma a hacia dónde fluye la inteligencia, a la seguridad de su funcionamiento y al alcance del beneficio para las economías.
La tarea que nos espera está clara. Necesitamos una infraestructura que traslade la inteligencia de forma segura, eficiente y fiable allí donde se necesite. Si lo hacemos bien, la IA se convertirá en un motor duradero de productividad, competitividad y progreso económico a largo plazo.
