Meta avisa: solo quedan 20 meses para adaptar la infraestructura a la era de los agentes de IA
El vicepresidente de infraestructura de Meta, Barak Yagour, lanza un ultimátum en el VB Transform 2026: las empresas tienen un margen de unos 20 meses para rediseñar sus sistemas antes de que los agentes de inteligencia artificial los desborden.
En el escenario del VB Transform 2026, Barak Yagour, vicepresidente de ingeniería de Meta, apareció con unas gafas Ray-Ban Meta AI y un mensaje tan claro como inquietante: la infraestructura tecnológica que sostiene a las empresas se construyó para humanos, no para agentes de inteligencia artificial, y el tiempo para rehacerla se agota. "Tenemos quizá 20 meses", soltó, señalando que las consultas de agentes a los sistemas de datos de Meta se multiplicaron por 30 en solo medio año, una explosión que está haciendo trizas las bases sobre las que la compañía ha trabajado dos décadas.
Yagour no hablaba solo de Meta. Citó datos de Imperva y HUMAN Security para dibujar un panorama más amplio: el año pasado, el tráfico automatizado superó al humano en internet, alcanzando el 51% del total, y crece ocho veces más rápido. "¿Qué pasa con la infraestructura que hemos pasado años construyendo cuando los agentes, y no las personas, se convierten en los principales consumidores?", preguntó. La respuesta, según él, es que tres pilares se están rompiendo a la vez: la capacidad, la identidad y la velocidad.
El problema de capacidad es fácil de entender con un ejemplo: antes, un ingeniero generaba una unidad de carga de trabajo; ahora, ese mismo ingeniero puede lanzar diez agentes, cada uno con sus propios subagentes, y una organización de mil personas puede producir de golpe la carga de cien mil usuarios. La solución de Meta no es bloquear a los agentes, sino hacer que la infraestructura los entienda: controles dinámicos que sepan cuándo un agente es prioritario, atribución de costes que rastree el consumo hasta su origen y límites que se adapten en tiempo real.
La identidad también se desmorona. Un agente no es un usuario humano, no lleva una tarjeta de empleado ni es un servicio desplegado, pero toma decisiones por su cuenta. Y la velocidad, el tercer pilar, es un espejismo: herramientas como GitHub Copilot ya escriben el 46% del código de un usuario medio, pero eso no acelera las pruebas, el despliegue ni la monitorización. "El agente escribe el código en segundos, pero tu pipeline de CI/CD no se vuelve más rápido solo porque el autor sea una máquina", recordó Yagour.
El corazón de todo, según Yagour, son los datos. En febrero, Meta lanzó aplicaciones de datos agentivas, y en tres meses el 63% de los paneles de control publicados en la empresa se construyeron con ellas. Pero dar más autonomía a los agentes sin gobernanza es "caos", advirtió. Por eso Meta ha creado entornos de datos de confianza: los agentes pueden explorar libremente, pero cada salida está trazada y revisada; los campos sensibles se enmascaran y cada petición de acceso se evalúa en tiempo real. La filosofía es "explorar con amplitud, publicar con estrechez". Además, los modelos de razonamiento están cambiando las reglas: exigen datos completos y en tiempo real, no lotes procesados cada 24 horas, y un almacenamiento que sepa qué contiene para no ahogar las GPU con información irrelevante. Meta ya construye sistemas capaces de manejar 500 millones de consultas por segundo y un petabyte por segundo de lecturas de datos de entrenamiento, mientras el 42% de los usuarios de Instagram pide cambiar el algoritmo de raíz, algo que la compañía abordará con recomendaciones conversacionales.
El análisis de Salseo
- La advertencia de Yagour no es una predicción vaga: las cifras internas de Meta (30x más consultas de agentes en seis meses) y los datos externos de tráfico automatizado muestran que el cambio ya está en marcha, y la ventana de 20 meses es el tiempo que calcula la propia Meta para adaptar sus sistemas antes de que la presión sea insostenible.
- El verdadero desafío no es técnico, sino de diseño: las empresas deben pasar de infraestructuras pensadas para empleados humanos a sistemas que entiendan jerarquías de agentes, atribuyan costes y controlen accesos de forma dinámica. Quien no lo haga se arriesga a colapsos de capacidad o a brechas de seguridad por identidades mal gestionadas.
- La explosión de agentes también cambia el negocio de los datos: el paso de procesos por lotes a streaming en tiempo real y el almacenamiento inteligente no son caprichos, sino necesidades para alimentar modelos de razonamiento. Meta está invirtiendo fuerte en esto, y su experiencia puede marcar el camino para el resto de la industria.
- Hay una lectura positiva escondida: si Meta logra que sus entornos de datos de confianza funcionen a escala, podría establecer un estándar de gobernanza para agentes que otras empresas adopten, convirtiendo un problema en una ventaja competitiva.