La IA agéntica exige infraestructuras empresariales híbridas y heterogéneas: Intel
La expansión de la inteligencia artificial agéntica plantea nuevos retos para la infraestructura de TI empresarial, debido a que estos sistemas combinan inferencia de modelos, recuperación de datos, ejecución de código, interacción con aplicaciones y políticas de seguridad. Un estudio de IDC encargado por Intel señala que 89 % de los responsables de decisiones de TI espera que esta tecnología sea importante para sus responsabilidades durante los próximos 12 a 24 meses.
Adopción y presupuesto, dos retos para las empresas
En las Américas, 80 % de las organizaciones considera importante o muy importante la IA agéntica en 2026; la proporción podría llegar a 93 % en 2028, de acuerdo con las proyecciones del estudio. En México, 66.7 % de las empresas encuestadas ya la adoptó, aunque solo 18.2 % reportó un uso extensivo en producción. A escala global, la infraestructura para IA agéntica fue la categoría con menor financiamiento entre las evaluadas: 56 % de las organizaciones calificó su presupuesto como bueno o adecuado.
El análisis también identifica una preferencia por esquemas de infraestructura flexibles. A nivel global, 55 % de los encuestados combina TI privada y nube pública, mientras que 38 % prefiere principalmente o exclusivamente infraestructura privada. En México, 39.4 % prioriza la IA privada, aunque el documento plantea que las empresas también requieren flexibilidad mediante nube y Edge Computing. Además, 75.8 % de las organizaciones mexicanas considera crucial contar con nueva capacidad en centros de datos; su desarrollo enfrenta condicionantes como energía, refrigeración, agua y conectividad.
Cómputo y modernización desde una visión de sistemas
La modernización o consolidación de los centros de datos figura entre las principales prioridades de TI: 45 % de los encuestados la mencionó. En cuanto al procesamiento, 27 % considera que las GPU son el factor predominante para el rendimiento de la IA agéntica y 23 % señala a las CPU. Sin embargo, cerca de la mitad considera que el desempeño depende del contexto y de la combinación de ambos componentes. En México, 57.6 % afirmó que CPU y GPU deben trabajar conjuntamente.
A partir de estos resultados, Intel sostiene que la IA agéntica requiere una arquitectura que combine distintos recursos de cómputo, en lugar de depender de un solo tipo de procesador. La compañía destaca el papel de sus procesadores Xeon en tareas de inferencia local, recuperación de datos, orquestación, seguridad y ejecución de aplicaciones, junto con GPU y otros aceleradores para cargas especializadas.
El documento también compara las arquitecturas x86 y Arm. Según los resultados citados por Intel, ambas obtuvieron valoraciones similares en idoneidad teórica para IA agéntica (87.5 % y 87.2 %, respectivamente), pero x86 encabezó nueve de los 12 atributos evaluados, entre ellos compatibilidad de software, escalabilidad, confiabilidad y adopción actual. Intel vincula esta posición con la posibilidad de integrar IA en la infraestructura empresarial existente y menciona optimizaciones para herramientas de código abierto como PyTorch, vLLM y OpenVINO.
La conclusión planteada por Intel es que el avance de la IA agéntica dependerá de la capacidad de las organizaciones para coordinar infraestructura híbrida, cómputo heterogéneo y software abierto, de modo que los agentes puedan operar sobre aplicaciones, procesos y datos empresariales reales.
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