Inferencia, agentes, tokens y control: los cuatro cambios que Cisco anticipa con la IA agéntica
Denver. La llegada de los agentes de inteligencia artificial está cambiando no sólo la forma de utilizar la IA, sino también la infraestructura necesaria para soportarla, la manera de protegerla y la capacidad de las organizaciones para controlar lo que ocurre en sus entornos. Jeetu Patel, presidente y Chief Product Officer de Cisco, articuló esta transformación durante su intervención en .conf26 alrededor de cuatro grandes ideas: la inferencia como la nueva carga de trabajo, los agentes como la nueva fuerza laboral, los tokens como la nueva moneda y el control como la nueva ventaja competitiva.
A partir de estos cuatro ejes, Patel dibujó un escenario en el que los agentes consumirán mucha más infraestructura, generarán cantidades crecientes de datos y telemetría y obligarán a las empresas a monitorizar aplicaciones y sistemas, además del comportamiento de la propia IA.
“Tenemos que resolver el problema del coste de Splunk cuando crecen los volúmenes de datos”
La inferencia, la nueva carga de trabajo
El primer cambio tiene que ver con la infraestructura. El paso de los chatbots a los agentes modifica completamente el patrón de consumo de los sistemas de IA, explicaba el directivo. Mientras una persona interactúa con una aplicación durante un número limitado de horas, los agentes pueden trabajar las 24 horas del día, generar tareas para otros agentes y mantener procesos funcionando de manera continua.
Según Patel, los agentes ya consumen alrededor de cinco veces más tokens que los humanos y esta diferencia crecerá a medida que aumente su adopción. También habrá consecuencias para las redes: “Un agente consume un 450% más de ancho de banda que una persona para realizar exactamente la misma tarea”.
No es la primera vez que Patel advierte sobre este cambio en los patrones de consumo. Durante Cisco Live, celebrado el pasado mes de junio, ya resumió la diferencia entre ambos modelos con una frase: “Los humanos hacen clic; los agentes se mueven en enjambre”. Entonces, Cisco advertía también de que el tráfico asociado a la IA podría triplicarse en tres años, impulsado por sistemas autónomos que trabajan de forma continua y se comunican entre ellos, y reclamaba una nueva generación de infraestructuras capaz de soportar ese crecimiento.
A este escenario se suma otro cambio. “Alrededor del 60% de la capacidad global de computación dedicada a IA se destinará este año a inferencia”, frente al entrenamiento de modelos. Para Patel, es una señal de que la industria está pasando de construir modelos a utilizarlos de forma intensiva.
Los agentes, la nueva fuerza laboral
El segundo eje es la incorporación de los agentes como una nueva fuerza de trabajo digital. No deberían considerarse simplemente herramientas, sostuvo Patel, sino “compañeros de trabajo digitales” capaces de complementar las capacidades de las personas.
Pero esa autonomía introduce nuevos riesgos. Para explicarlo recurrió a una comparación: “Los agentes son como los adolescentes. Son extremadamente inteligentes, no tienen miedo a las consecuencias y, muchas veces, aunque no sean conscientes de ello, toman malas decisiones”.
De ahí la importancia de disponer de visibilidad sobre su comportamiento. Las organizaciones tendrán que saber qué está haciendo cada agente, detectar cuándo empieza a desviarse de lo esperado e intervenir antes de que pueda causar un problema. “No puedes arreglar algo que no ves”, resumió.
“Los agentes son como adolescentes: extremadamente inteligentes, pero a veces toman malas decisiones”
Los tokens, la nueva moneda
La tercera transformación es económica. Los agentes pueden realizar múltiples consultas, utilizar diferentes herramientas, comunicarse entre ellos y generar procesos de forma continua. Como consecuencia, el consumo de tokens puede crecer rápidamente y convertirse en un coste difícil de controlar.
Aquí entra en juego la tokenomics: conocer cuánto está consumiendo cada agente, qué modelos utiliza y cuándo ese gasto deja de tener sentido. Patel planteó la posibilidad de “poner en cuarentena” a un agente cuando su consumo supere determinados límites.
Una de las vías para contener esa factura será combinar distintos tipos de modelos mediante sistemas de enrutamiento inteligente. No todas las consultas tendrán que dirigirse a los modelos más avanzados y costosos si determinadas tareas pueden resolverse con modelos más pequeños o abiertos. Al mismo tiempo, esta evolución está contribuyendo, según Cisco, a que la infraestructura destinada a inferencia sea cada vez más híbrida, combinando cloud y entornos on-premise.
El control, la nueva ventaja competitiva
El cuarto eje conecta los anteriores. Si las empresas van a desplegar miles de agentes que trabajan permanentemente, consumen infraestructura y toman decisiones, controlar su comportamiento se convierte en una cuestión crítica.
La infraestructura del futuro tendrá que proporcionar visibilidad suficiente para identificar anomalías y capacidad para intervenir en tiempo real. Esta necesidad explica buena parte de la convergencia que Cisco está impulsando entre red, seguridad y observabilidad.
Y afecta directamente a la ciberseguridad. “Ya no podemos tener defensas a velocidad humana cuando los ataques van a producirse a velocidad de máquina”, advirtió Patel.
De ahí la apuesta por un SOC agéntico, en el que los agentes de IA complementen la capacidad de los analistas para investigar y responder a las amenazas. Patel puso como ejemplo el volumen de señales que reciben actualmente los centros de operaciones de seguridad. Según explicó, la falta de recursos obliga a muchas organizaciones a ignorar alrededor del 80% y concentrarse únicamente en el 20% considerado más relevante.
La incorporación de agentes permitiría cambiar esta dinámica y procesar todas las señales, correlacionarlas y determinar cuáles requieren realmente una actuación. El objetivo, según el planteamiento de Cisco, es acercar la capacidad de defensa a la velocidad con la que los propios agentes pueden ejecutar los ataques.
“Splunk ha sido una de las adquisiciones más estratégicas que hemos hecho”
¿Dónde encaja Splunk en esta estrategia?
Aunque buena parte del discurso de Patel estuvo centrado en la estrategia de Cisco para la era agéntica, Splunk aparece como una pieza importante cuando esa visión se traslada a los datos, la observabilidad y la seguridad. Si los agentes van a generar más tráfico, consumir más infraestructura y multiplicar las señales que deben analizarse, las organizaciones necesitarán mayor visibilidad y capacidad para relacionar lo que ocurre en la red, las aplicaciones, la infraestructura y los entornos de seguridad.
Ahí es donde Cisco quiere aprovechar las capacidades de Splunk. Una de las piezas de esta estrategia es Cisco Data Fabric, concebida para correlacionar la telemetría procedente de distintas fuentes y crear una capa común de datos y contexto sobre la que puedan trabajar tanto las personas como los agentes. A ello se suman las otras dos áreas destacadas por Patel durante su intervención: la observabilidad para IA y el SOC agéntico.
Pero esta creciente necesidad de datos y telemetría plantea también un problema que el propio Patel reconoció abiertamente: el coste asociado históricamente a trabajar con grandes volúmenes de datos en Splunk. “Una de las mayores preocupaciones que escuchamos de todos vosotros era: Splunk es fantástico, pero existe un máximo que estoy dispuesto a pagar por Splunk, más allá del cual no puedo seguir pagando cuando los volúmenes de datos son muy elevados”.
Y fue directo sobre la respuesta que debe dar la compañía: “Tenemos que resolver ese problema”.
La cuestión adquiere todavía más relevancia en un escenario en el que la IA agéntica puede multiplicar la cantidad de telemetría que las organizaciones necesitan procesar. Cisco Data Fabric busca precisamente abordar parte de ese desafío, correlacionando información procedente de diferentes fuentes y permitiendo trabajar con ella de una forma más flexible.
Patel dejó también clara la importancia que Cisco concede a Splunk más de dos años después de completar la adquisición. “Esta fue una de las adquisiciones más estratégicas que hemos hecho nunca”, aseguró. Incluso bromeó con que, si tuviera que repetir la operación, “probablemente me convencerían para pagar más por ella”.
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