La inteligencia artificial (IA) agéntica se refiere a agentes autónomos que razonan, planifican y ejecutan de forma independiente tareas de varios pasos sin intervención humana continua. Estos agentes se basan en la inferencia, aplicando modelos entrenados a datos nuevos y desconocidos.

La IA agéntica podría ser un salto evolutivo en el procesamiento directo (STP), integrando el conocimiento humano para casos límite. Estos agentes llevan a cabo flujos de trabajo rápidos y repetibles que agilizan la toma de decisiones, optimizan las operaciones y escalan la personalización.

Las empresas están creando sistemas de IA agéntica previendo esta eficiencia a escala. Según IDC, el 50 % de las organizaciones afirma que «crear agentes de IA personalizados para automatizar los procesos empresariales» es una de las principales áreas en las que prevén aumentar el gasto.¹

La inferencia en tiempo real, que impulsa la IA agéntica, requiere trabajar con grandes cantidades de datos y moverlos. Cuando el procesamiento de datos no está optimizado para la ubicación y el ancho de banda, el rendimiento y la productividad se resienten. ¿El resultado? Flujos de trabajo fallidos que pueden costar la confianza de los clientes y los ingresos.

La inferencia basada en el metro es un patrón de implementación de IA en el que la capacidad de cálculo para la inferencia (GPU/CPU + servicio de modelos) se ubica en centros de datos del área metropolitana próximos a los usuarios finales, los dispositivos y las fuentes de datos empresariales. A medida que las empresas amplían sus flujos de trabajo agénticos, la inferencia basada en el metro deberá ocupar un lugar central en la base de la infraestructura de IA.

Profundicemos en cómo las cargas de trabajo de IA en el edge impulsan la inferencia y exploremos soluciones para los desafíos de rendimiento, fiabilidad y seguridad.

Procesamiento de datos y latencia: el cuello de botella de la infraestructura de TI y la productividad

El intercambio de datos es fundamental para la inferencia de IA. Con la IA agéntica, los modelos generan un razonamiento en varios pasos y microinferencias con recuperación de información en tiempo real. La IA agéntica ejecuta la inferencia en bucles repetidos, lo que hace que la inferencia esté siempre activa y sea sensible a la latencia.

En sectores como el trading de alta frecuencia en los servicios financieros, donde la continuidad y la coherencia son primordiales, incluso unos pocos milisegundos de retraso marcan la diferencia. Cuando los análisis de la IA tardan demasiado en llegar, se pierden oportunidades y la productividad se reduce. Las nubes centralizadas pueden perjudicar el rendimiento al obligar a los datos a recorrer largas distancias antes de procesarse y añadir complejidades jurisdiccionales en torno a la privacidad y soberanía de los datos.

Las herramientas de colaboración en la nube también pueden sobrecargar el ancho de banda. Los archivos de gran tamaño y el procesamiento continuo por lotes consumen capacidad, sobre todo para los equipos distribuidos. Esto forma parte de la gravedad de los datos, donde el traslado de grandes cantidades de datos puede comprometer el rendimiento, la experiencia del cliente y la seguridad. Ese retraso puede frenar la colaboración y la creatividad, mientras que los costes de actualizar la infraestructura para gestionar grandes cargas de datos pueden acumularse rápidamente.

Las herramientas de atención al cliente se enfrentan a retos similares. Cuando los chatbots o los sistemas de respuesta con IA sufren retrasos, tanto los empleados como los clientes lo notan. A medida que aumenta la adopción de estas herramientas, los retrasos en las colas también crecerán, ralentizando el tiempo hasta el primer token. La tecnología diseñada para mejorar la eficiencia puede perjudicar la experiencia del usuario.

El problema del cuello de botella de la latencia es significativo, pero se complica aún más por el estado de los lugares de trabajo modernos.

El desafío de la plantilla dispersa

El trabajo híbrido y remoto ha redefinido lo que significa mantenerse conectado. La videoconferencia es ahora fundamental para el negocio y utiliza cada vez más asistentes de IA para agilizar la colaboración.

Sin embargo, el retardo, el almacenamiento en búfer y las llamadas caídas pueden minar la energía y el compromiso. En pocas palabras, cuanto más dispersas geográficamente estén las personas, más aplicaciones y sistemas interactuarán con el modelo de IA—lo que multiplicará el rendimiento de la inferencia. Una infraestructura fiable y de gran ancho de banda ya no es algo meramente deseable; es fundamental para la productividad.

Los empleados necesitan experiencias homogéneas dondequiera que trabajen, y eso depende de sistemas que se sincronicen al instante y gestionen los datos de forma eficiente. Los trabajadores a menudo necesitan acceder a datos y visualizaciones en tiempo real para tomar decisiones más rápidas, pero estas aplicaciones solo funcionan bien cuando la latencia es mínima. La inferencia basada en el metro ofrece esa capacidad de respuesta al procesar la información de forma local, lo que garantiza un rendimiento en tiempo real.

Las herramientas que utilizamos para facilitar el trabajo disperso también están evolucionando. Una vez más, el procesamiento en el edge proporciona cada vez más la plataforma que necesitan.

IA agéntica y colaboración de baja latencia

La inferencia basada en el metro transforma estas herramientas al reducir la distancia que recorren los datos. Las actualizaciones y los análisis en tiempo real se producen cerca del usuario en lugar de en centros de datos lejanos, lo que crea interacciones más fluidas para los equipos dispersos.

Sectores como la sanidad, la construcción y la logística ya están viendo resultados revolucionarios gracias a la IA agéntica. Los ingenieros de campo pueden recibir información diagnóstica instantánea a través de aplicaciones impulsadas por IA, lo que les permite tomar decisiones rápidas e informadas incluso con una conectividad limitada. Al procesar los datos localmente, las empresas pueden mantener las herramientas en perfecto funcionamiento y evitar tiempos de inactividad que puedan perjudicar la productividad.

La IA agéntica ofrece su mejor rendimiento con una infraestructura especializada diseñada para gestionar cargas de trabajo complejas.

La IA agéntica y las cargas de trabajo de inferencia hacen evolucionar las necesidades de los centros de datos

A medida que la IA alcanza un punto de inflexión decisivo, existe una creciente constatación de que la infraestructura digital tendrá que admitir las mayores densidades de potencia, las necesidades de refrigeración y la conectividad necesarias para ejecutar la inferencia de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de forma fiable.

Los centros de datos que no están equipados para la AI comparten limitaciones similares:

Solo están construidos para 5-10 kW por rack.
La refrigeración suele priorizar el aire y no está diseñada para las cargas térmicas de las GPU.
La distribución de energía no está diseñada para clústeres de alta densidad.
Los patrones de red no están diseñados para la IA preparada para producción.
Se encuentran en lugares donde la energía y el terreno pueden ser más asequibles, pero la latencia no es un factor prioritario.

Centros de datos metropolitanos: impulsando el rendimiento

Para hacer posible la baja latencia a escala, las empresas están recurriendo a los centros de datos metropolitanos—instalaciones descentralizadas que procesan la información más cerca de los usuarios finales. Esto reduce las distancias de transmisión de los datos y mejora enormemente el rendimiento de las plataformas de software como servicio (SaaS), las herramientas de análisis y los sistemas de videoconferencia.

Los centros de datos metropolitanos pueden garantizar que las aplicaciones inteligentes funcionen eficazmente incluso en regiones con baja conectividad. Procesan y filtran la información localmente, enviando solo las actualizaciones esenciales de vuelta a la nube. Esto puede mejorar la velocidad y reforzar la fiabilidad.

Los principales proveedores de servicios en la nube están invirtiendo enormemente en este modelo. AWS (con Outposts y Wavelength) y Microsoft (a través de Azure Edge Zones y Azure Stack) ahora permiten a las organizaciones extender las capacidades de la nube al edge. Estas infraestructuras híbridas combinan la escalabilidad de los sistemas en la nube con la capacidad de respuesta de la computación local, lo que ayuda a empresas de todos los tamaños a operar de manera eficiente en cualquier parte del mundo.

Digital Realty puede proporcionarle la escala, el alcance y la capacidad para ubicar sus cargas de trabajo de IA donde deben estar. Nuestros más de 300 centros de datos estratégicamente ubicados abarcan más de 55 áreas metropolitanas, lo que ofrece una oportunidad única para acercar la inferencia a sus usuarios y flujos de trabajo.

Pero hay una salvedad importante en este nuevo mundo de infraestructura de alto rendimiento —la conectividad.

La capa de conectividad

El edge computing sigue dependiendo de conexiones robustas para mantener todo sincronizado. Los datos deben moverse de forma fluida entre los nodos edge, los centros de datos y la nube para garantizar la precisión y la obtención de información en tiempo real.

Los centros de datos metropolitanos no funcionan de forma aislada. Para lograr una verdadera eficiencia, cada centro de datos debe formar parte de una red distribuida, o Connected Data Communities™, vinculada mediante fibra de alta velocidad y conexiones dinámicas a múltiples puntos de conexión.

Esta interconexión permite equilibrar y replicar dinámicamente las cargas de trabajo entre diferentes ubicaciones, lo que garantiza que los datos permanezcan sincronizados y disponibles incluso si un nodo sufre una interrupción del servicio. También permite que estos centros de datos metropolitanos compartan recursos de computación y mantengan un rendimiento uniforme a nivel global. En efecto, las empresas no dependen de una única instalación, sino de una malla de nodos perimetrales: una red coordinada diseñada para ofrecer las ventajas del procesamiento local a la vez que conserva la resiliencia y la escalabilidad de la nube.

Las redes de fibra óptica proporcionan la columna vertebral de esta conectividad. Su velocidad y fiabilidad permiten una transferencia de datos ultrarrápida, lo que da soporte a todo, desde sistemas autónomos hasta análisis en tiempo real.

La sincronización continua garantiza que los modelos de IA se mantengan actualizados—algo vital para sectores como la sanidad y las finanzas, donde las decisiones dependen de datos precisos. La redundancia de red también es importante: contar con múltiples conexiones puede evitar tiempos de inactividad si falla un enlace, lo que mantiene a los equipos híbridos conectados y productivos.

Por último, la seguridad y la velocidad van de la mano. Las redes de baja latencia también deben ser seguras, con cifrado y protocolos avanzados que protejan los datos sin ralentizar la colaboración. Esto es fundamental para aplicaciones como videollamadas en directo, formación remota y diagnósticos virtuales, donde tanto la inmediatez como la confidencialidad importan.

La inferencia basada en el metro impulsa la productividad

La IA agéntica ofrece ventajas de velocidad y escalabilidad que la están consolidando como una piedra angular de la fuerza laboral digital moderna. Representa más que una actualización técnica; es una nueva forma de trabajar que permite una ola de productividad y eficiencia sin precedentes.

Para los líderes de TI que desean preparar su fuerza laboral digital para el futuro, deben priorizar la base de IA que la sustenta.

Al acercar la IA a donde se crean los datos, las empresas pueden reducir los retrasos, recortar costes y proteger la privacidad sin sacrificar el rendimiento.

Se trata de un cambio del control centralizado al intercambio de inteligencia global de IA—uno que favorece el trabajo remoto, la toma de decisiones en tiempo real y la colaboración. En resumen, la IA agéntica está sentando las bases para un futuro del trabajo más ágil, conectado y productivo.

Digital Realty ha construido las bases de la IA

La IA agéntica y la inferencia requieren una colocación estratégica de las cargas de trabajo. Los más de 300 centros de datos conectados globalmente de Digital Realty se encuentran en las áreas metropolitanas estratégicas que muchas empresas necesitan para alcanzar resultados empresariales de IA. Nuestros campus conectados están diseñados para soportar cargas de trabajo de baja latencia y alto consumo energético, como IA, computación de alto rendimiento (HPC) y análisis avanzado de datos.

Nuestra plataforma global de centros de datos, PlatformDIGITAL®, ofrece configuraciones de infraestructura estandarizadas y preparadas para HPC para ayudar a soportar cargas de trabajo de alta densidad.

Asóciese con nosotros hoy para construir la infraestructura de IA necesaria para desplegar y escalar más rápido.

¹IDC, IDC Market Glance: Agentic AI Ecosystems, 2Q26, junio de 2026

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