La infraestructura de internet se adapta para el tráfico generado por máquinas

La infraestructura de internet ha sido históricamente diseñada para usuarios humanos que navegan, hacen clic y consumen contenido de manera predecible. Sin embargo, el comportamiento de los agentes de inteligencia artificial (IA) es diferente, ya que pueden generar un gran volumen de actividad en cortos periodos de tiempo. Estos agentes pueden activar múltiples sub-agentes que consultan bases de datos, buscan documentos y llaman a APIs en cuestión de segundos, para luego desaparecer rápidamente.

En este contexto, Amazon Web Services (AWS) lanzó recientemente su nueva generación de OpenSearch Serverless, un sistema de búsqueda y base de datos vectorial completamente gestionado. Este sistema está diseñado específicamente para cargas de trabajo generadas por agentes, permitiendo que la infraestructura escale instantáneamente cuando los agentes activan tareas y reduzca su capacidad a cero cuando no están en uso.

Esta innovación responde a una creciente necesidad en la industria tecnológica: adaptar sistemas originalmente diseñados para usuarios humanos a un entorno donde los agentes de IA son cada vez más comunes. Aunque el tráfico generado por IA aún representa una pequeña porción del total, su crecimiento es significativo. De hecho, Cloudflare reportó que los bots constituyeron el 31% del tráfico HTTP en los últimos seis meses, con los agentes de IA representando aproximadamente un cuarto de todas las solicitudes de bots.

"El tráfico no humano superará al humano en la primera mitad de 2027", afirmó Lai Yi Ohlsen, gerente de producto senior en Cloudflare, en una entrevista con TechCrunch.

Durante la conferencia de desarrolladores I/O de Google la semana pasada, la compañía anunció que los usuarios podrán delegar tareas a sistemas de IA, como investigar compras y reservar viajes. Sin embargo, esta tendencia no se limita a los agentes de consumo; las empresas también están implementando agentes internamente, lo que genera un nuevo tipo de tráfico de máquinas.

Ante esta realidad, los proveedores de servicios en la nube y las empresas de infraestructura están trabajando para adaptar sus sistemas a un mundo donde los agentes están constantemente recuperando información y generando tráfico máquina a máquina.

El nuevo OpenSearch Serverless de AWS se presenta como una solución clave en este panorama. "El momento es claro. Los agentes están pasando de la experimentación a la producción, y generan patrones de tráfico que la infraestructura anterior simplemente no estaba diseñada para manejar", comentó Tia White, gerente general de Amazon OpenSearch Service. "Los picos de tráfico son inesperados y los períodos de inactividad no se notifican, por lo que las empresas necesitan un sistema de búsqueda que se ajuste sin necesidad de pagar por capacidad ociosa".

Una de las principales innovaciones de esta nueva generación es que desacopla la computación del almacenamiento, permitiendo que la capacidad de cómputo se ajuste rápidamente para manejar picos de tráfico y se reduzca a cero cuando no se necesita. Esto se asemeja a pagar solo por un espacio de estacionamiento medido, en lugar de un espacio fijo siempre reservado.

OpenSearch Serverless se integrará de manera nativa con plataformas de desarrollo de IA como Vercel y Kiro, lo que permitirá a los desarrolladores implementar backend de búsqueda y vectores listos para producción sin necesidad de gestionar la infraestructura.

Este cambio está ocurriendo en toda la industria de la nube. Databricks y Snowflake se están reposicionando como sistemas de memoria y recuperación de IA para datos empresariales. Microsoft ha lanzado actualizaciones a Azure para manejar picos de tráfico generados por IA y compartir memoria entre agentes. Al igual que AWS, Cloudflare introdujo recientemente una infraestructura diseñada para proporcionar a los agentes entornos persistentes y escalabilidad instantánea.

A medida que más empresas implementen agentes de IA, aumentará la presión para rediseñar la infraestructura en torno a las cargas de trabajo generadas por máquinas, lo que podría facilitar el despliegue de estos agentes a gran escala.