Por: Hugo Vliegen / Cisco Systems
“La red está evolucionando, pasando de gestionar tráfico generado por humanos a permitir operaciones impulsadas por inteligencia artificial.”
SD-WAN es la capa de políticas y enrutamiento que conecta sucursales, campus, centros de datos y servicios en la nube a través de cualquier medio de transporte. La mayoría de las redes empresariales se construyeron sobre una premisa arraigada: las personas generan tráfico.
Los empleados abren aplicaciones, participan en reuniones, acceden a servicios en la nube e intercambian datos siguiendo patrones que, en general, son comprensibles. La SD-WAN evolucionó para hacer que esas interacciones sean más fiables, seguras y rentables.
La IA está empezando a romper con esa premisa. A medida que los copilotos se convierten en agentes autónomos, las máquinas generan cada vez más tráfico de red en nombre de las personas: recuperan datos, llaman a API, coordinan acciones y toman decisiones en diferentes sitios, nubes y entornos periféricos. Una sola solicitud de un agente de IA puede desencadenar docenas de intercambios entre máquinas que ningún humano inició directamente.
Para los CIO, la cuestión no radica simplemente en si la IA consumirá más ancho de banda, sino en si la red podrá reconocer, priorizar, proteger y garantizar un nuevo tipo de tráfico cuya importancia para el negocio puede ser alta incluso cuando no haya ninguna persona directamente involucrada.
La IA está cambiando el modelo de tráfico.
Gran parte del debate sobre la IA empresarial se centra en modelos, GPU, plataformas de datos y agentes. Si bien estas inversiones son importantes, todo servicio de IA útil depende de las rutas de red que conectan usuarios, datos, modelos, herramientas y ubicaciones. Según la carga de trabajo, la IA puede modificar estas rutas de cuatro maneras importantes:
- Tráfico más irregular: una sola solicitud de IA puede desencadenar múltiples transacciones posteriores.
- Rendimiento sensible al tiempo: la IA de voz, la IA de borde y la IA física trasladan la latencia a las operaciones en tiempo real.
- Comunicación distribuida: El tráfico se propaga a través de sucursales, nubes, centros de datos e infraestructura de IA especializada.
- Política con consecuencias: Las interacciones trascienden regiones, entornos y dominios de datos.
La brecha de preparación: En una encuesta realizada en 2026 a 3472 líderes de TI y redes, las organizaciones reportaron un aumento promedio del 34 % en el tráfico de campus y sucursales relacionado con la IA con respecto al año anterior. Sin embargo, solo el 15 % afirmó que sus redes eran lo suficientemente flexibles y adaptables para soportar la IA a la escala requerida, y el 73 % indicó que ya enfrentan o prevén límites de capacidad en los próximos 24 meses. ( Investigación de Cisco y Foundry, 2026 ).
Esto no significa que las arquitecturas de red actuales estén obsoletas. Es una señal de que los supuestos en los que se basan están evolucionando, y que la experiencia de las aplicaciones, la resiliencia operativa y la aplicación de políticas ya no pueden considerarse aspectos independientes.
No todas las cargas de trabajo de IA se comportan igual.
Considerar la IA como una única carga de trabajo oculta el problema de diseño. Un asistente de voz con IA es muy sensible a la latencia. La generación aumentada por recuperación (RAG) distribuye las consultas entre modelos y fuentes de datos. El análisis de vídeo y la ingesta de datos pueden requerir un rendimiento constante. La IA en el borde y los robots autónomos necesitan un rendimiento predecible cerca de donde opera la empresa.
La IA agente añade otra dimensión: la amplificación. Una sola solicitud puede hacer que un agente recupere información, invoque API, consulte a otros agentes y ejecute un flujo de trabajo. Esto puede generar múltiples intercambios entre máquinas y, en flujos de trabajo complejos, muchos más. La capacidad sigue siendo importante, pero la visibilidad y las políticas lo son igualmente.
Del rendimiento de las aplicaciones a la resiliencia operativa
Imaginemos un gran centro de distribución donde robots autónomos mueven el inventario entre las estaciones de almacenamiento y empaquetado. En 2025, Amazon anunció el despliegue de más de un millón de robots y afirmó que su tecnología de coordinación de flotas con IA mejoraría la eficiencia de sus desplazamientos en un 10 % . Si bien sus controles de seguridad se mantienen a nivel local, la coordinación de flotas, la telemetría, los sistemas de inventario y los servicios en la nube dependen de una conectividad fiable. La SD-WAN puede contribuir a mantener las operaciones priorizando el tráfico crítico, dirigiéndolo por la mejor ruta disponible y aplicando políticas coherentes en todas las ubicaciones.
El mismo principio se aplica a los agentes digitales. Cuando los flujos de trabajo autónomos aprueban transacciones, brindan soporte a los clientes o coordinan las cadenas de suministro, la red debe distinguir las interacciones críticas de la actividad en segundo plano y responder según cambien las condiciones. Es aquí donde la conversación pasa de la infraestructura de IA en general al papel de SD-WAN.
Por qué el tráfico de IA es un problema de SD-WAN
SD-WAN se sitúa en el punto donde la intención de la aplicación se encuentra con las condiciones reales de la red. Ya conecta sucursales, campus, centros de datos, servicios en la nube e internet, aplicando políticas a través de diversos medios de transporte. En la era de la IA, esta posición se vuelve más estratégica: SD-WAN puede evolucionar desde la optimización del tráfico de aplicaciones, en gran medida iniciado por humanos, hasta ayudar a garantizar flujos de trabajo generados por máquinas que son dinámicos, distribuidos y críticos para el negocio.
Esa evolución requerirá mayores capacidades en cuatro áreas:
- Conocimiento de la carga de trabajo de la IA: identificar el tráfico relevante y comprender sus necesidades de rendimiento y políticas.
- Garantía de experiencia: mida continuamente las condiciones de la red y dirija los flujos de IA sensibles a la latencia hacia la ruta de mejor rendimiento en tiempo real.
- Seguridad y gobernanza integradas: aplicar políticas de inspección, segmentación y gestión de datos de forma coherente en todas las ubicaciones.
- Visibilidad operativa: muestra cómo las interacciones de la IA recorren la empresa para que los equipos puedan solucionar problemas, gestionar y planificar con confianza.
Estas capacidades vinculan el comportamiento técnico de las cargas de trabajo de IA con los resultados que preocupan a los CIO: resiliencia, experiencia del cliente, cumplimiento normativo y la capacidad de escalar la IA de forma segura. Además, convierten la configuración de redes en una decisión de diseño inicial para los programas de IA, en lugar de una limitación que se descubre después de la implementación.
La próxima evolución de SD-WAN
La nube y la movilidad transformaron las redes empresariales al cambiar la ubicación de las aplicaciones y la forma en que los usuarios acceden a ellas. La IA representa el siguiente cambio, ya que modifica la generación de tráfico, la rapidez con la que cambian las condiciones y la influencia directa del comportamiento de la red en las operaciones comerciales.
La red está evolucionando, pasando de gestionar tráfico generado por humanos a habilitar operaciones impulsadas por IA. Para los CIO, la oportunidad reside en posicionar la SD-WAN como la capa de políticas, garantía y visibilidad que permite que la IA empresarial funcione de forma fiable, segura y a gran escala.
1 https://www.aboutamazon.com/news/operations/amazon-million-robots-ai-foundation-model
Preguntas frecuentes sobre SD-WAN y tráfico de IA
¿Qué es el tráfico de red generado por IA?
El tráfico de red generado por IA son datos que las máquinas producen en nombre de los usuarios, como agentes de IA que recuperan datos, llaman a API o coordinan flujos de trabajo. A diferencia del tráfico generado por humanos, puede ser intermitente, distribuido y crítico para el negocio, incluso cuando no hay ninguna persona directamente involucrada.
¿Cómo admite SD-WAN las cargas de trabajo de IA?
La SD-WAN identifica el tráfico relacionado con la IA, dirige los flujos sensibles a la latencia hacia la mejor ruta disponible y aplica políticas de seguridad y gestión de datos coherentes en todas las ubicaciones. Esto ayuda a que los servicios de IA funcionen de forma fiable a medida que el tráfico se vuelve más distribuido y dinámico.
¿Cuál es la diferencia entre el tráfico generado por humanos y el generado por inteligencia artificial?
El tráfico generado por humanos sigue patrones comprensibles relacionados con las personas, como abrir aplicaciones y unirse a reuniones. El tráfico generado por IA es iniciado por máquinas, puede amplificar una sola solicitud en múltiples intercambios posteriores y se propaga más rápidamente entre sitios, nubes y entornos de borde.
¿Por qué las cargas de trabajo de IA sobrecargan las redes existentes?
La IA aumenta simultáneamente el volumen de tráfico, la sensibilidad a la latencia y la distribución. En una encuesta realizada por Cisco y Foundry en 2026, solo el 15 % de las organizaciones afirmó que sus redes eran lo suficientemente flexibles como para soportar la IA a gran escala, y el 73 % preveía límites de capacidad en los próximos 24 meses.
