Múltiples estudios confirman que la IA es el principal motor del crecimiento del tráfico en la red. Proyecciones recientes, citadas por investigadores, indican que el tráfico de red impulsado por la IA aumentará aproximadamente 6.6 veces para mediados de la década de 2030. Este crecimiento representa un 63% de incremento adicional en comparación con escenarios que no consideran el impacto de la IA. Más aún, se estima que para 2035, el tráfico de inferencia de IA podría constituir hasta el 25% del tráfico total de la red, una cifra asombrosa que subraya la magnitud del cambio.
La era donde los usuarios humanos dominaban el ancho de banda parece estar llegando a su fin. En 2025, el tráfico automatizado creció un 23.5% interanual, mientras que el tráfico humano solo aumentó un modesto 3.1%. El volumen mensual promedio de tráfico atribuible directamente a la IA se disparó un 187% en 2025. Datos aún más sorprendentes revelan que el tráfico de agentes de IA y navegadores agénticos creció casi un 8,000% en ese mismo período. Firmas como Fastly reportaron que entre enero y mayo de 2026, las solicitudes de IA crecieron un 30%, 6.5 veces más rápido que el tráfico humano. Cloudflare, en junio de 2026, confirmó que los bots ya generan más del 56% del tráfico web global, superando por primera vez a los usuarios humanos, un hito que su CEO, Matthew Prince, había anticipado para 2027. Incluso Huawei, en el MWC 2026, indicó que el tráfico generado por IA se multiplicó por 300 en solo dos años.
El tráfico humano vs. el tráfico de máquinas: ¿quién domina la red?
La transición del dominio humano al dominio de las máquinas en el tráfico de Internet es una de las comparaciones más relevantes de esta era. Como señalan los datos de Cloudflare, la balanza se ha inclinado: más de la mitad del tráfico web global es ahora generado por bots. Este cambio no es trivial; altera las demandas de red, los patrones de uso y las expectativas de infraestructura.
Artur Bergman, fundador y CTO de Fastly, ha sido contundente al afirmar que “el tráfico de IA está cambiando de forma radical el funcionamiento de Internet” y que “las empresas están dejando atrás un mundo en el que los humanos son los principales usuarios de las experiencias digitales”. La implicación es clara: las redes deben evolucionar para servir a un ecosistema donde los agentes automatizados son los principales clientes. Javier Antich y Gurudatt Shenoy de Cisco complementan esta visión al destacar que la IA no solo añade volumen, sino que también “cambia la forma del tráfico”, generando flujos más largos y una mayor demanda de capacidad de subida, lo que requiere una reconfiguración fundamental de la ingeniería de red.
Sin embargo, la percepción de cómo este tráfico afectará la “última milla” de conectividad aún genera debate. Voces más cautelosas, como las de Dean Bubley de Disruptive Analysis y Tom Nolle, un analista veterano, argumentan que los agentes de IA no generarán un tráfico sustancial directamente en las redes de acceso a hogares o empresas. En su lugar, sugieren que la mayor parte de este tráfico intensivo se moverá principalmente dentro de las redes corporativas y entre centros de datos. Esta distinción es crucial para los proveedores de servicios de Internet (ISP) y los diseñadores de redes, ya que implica que la inversión principal en infraestructura para la IA podría centrarse en la interconexión y la capacidad del backbone, en lugar de en mejoras masivas en la banda ancha de los usuarios finales.
Los datos hablan: el costo de la nueva era digital
El aumento masivo de datos impulsado por la IA ejerce una presión sin precedentes sobre la infraestructura de red, requiriendo mayor capacidad de ancho de banda, latencia reducida y, consecuentemente, una inversión masiva. Jürgen Hatheier, CTO Internacional de Ciena, lo resume perfectamente: “La revolución de la IA no se trata solo de computación, se trata de conectividad. Sin la base de red adecuada, todo el potencial de la IA no se puede realizar”.
Las cifras hablan por sí solas. Se anticipa un incremento mínimo de seis veces en el ancho de banda de interconexión de centros de datos (DCI) en los próximos cinco años, con un crecimiento anual compuesto (CAGR) del 40-60%. Este crecimiento es un reflejo directo de la necesidad de transferir enormes volúmenes de datos entre los procesadores de IA y los almacenamientos. Para 2029, se proyecta que casi la mitad del gasto de capital (CapEx) de los centros de datos se destinará a servidores acelerados por IA, lo que subraya el cambio de prioridades en la inversión tecnológica.
Los costos asociados a la IA no se limitan a la infraestructura física. Los modelos de precios por token, como el de GPT-4o a $2.50 por un millón de tokens de entrada, las suscripciones por usuario para servicios de IA generativa, como Copilot a $30 por usuario al mes, o la facturación por horas de GPU, con una NVIDIA H100 costando $55.04 por hora, demuestran que la operación de la IA es una empresa costosa. Las empresas ya están sintiendo el impacto económico: en 2025, gastaron un promedio de $1.2 millones en aplicaciones nativas de IA, lo que representó un aumento del 108% interanual. Esta realidad financiera es un factor crítico para cualquier organización que busque capitalizar el potencial de la IA.
Que significa para Latam: desafíos y oportunidades en la región
Para América Latina, la irrupción de la inteligencia artificial y su consecuente demanda de infraestructura no es solo un desafío técnico, sino también un catalizador para el desarrollo económico y la inclusión digital. La región históricamente ha enfrentado brechas significativas en su infraestructura digital. Según datos de 2021, solo la mitad de la población tenía acceso a banda ancha fija, y menos del 40% usaba servicios 4G regularmente, lo que ya la coloca en una posición de desventaja. La falta de infraestructura robusta y la inversión insuficiente son barreras clave que obstaculizan la adopción y el pleno aprovechamiento de la IA en la región.
A pesar de estos desafíos estructurales, el panorama no es desalentador en todos los frentes. La inversión en centros de datos en América Latina está en un auge sin precedentes. Solo en 2025, se anunciaron más de $15 mil millones en inversiones en centros de datos, con México, São Paulo, Bogotá y Santiago emergiendo como los principales hubs de esta expansión. Esto representa una oportunidad única para modernizar y escalar la capacidad de procesamiento de datos en la región.
Sin embargo, las redes regionales existentes no fueron diseñadas para las exigencias de tráfico y latencia que impone la IA. En México, por ejemplo, se proyecta que la IA aumentará el tráfico de red en un 222% en solo tres años, y el 71% de las empresas espera alcanzar los límites de capacidad de su red en dos años. Esta situación subraya la urgencia de adaptar y expandir la infraestructura existente.
En cuanto a la regulación de la IA, América Latina muestra un marco fragmentado, aunque muchos países se orientan hacia un gobierno basado en riesgos y la protección de derechos fundamentales. Brasil lanzó un “sandbox” regulatorio experimental para IA, Perú implementó un marco de riesgo de tres niveles, y Chile actualizó su Política Nacional de IA. Estos esfuerzos son vitales para fomentar la innovación de manera responsable. No obstante, la escasez de talento también es un freno significativo; el 55% de las empresas mexicanas, por ejemplo, citan la falta de habilidades como la principal barrera para la adopción de IA. En este contexto, estrategias como las propuestas por Alan V. Nekhom, quien enfatiza la necesidad de un juicio humano para la gestión de riesgos y la resiliencia en las redes autónomas, requieren que los ingenieros “enseñen a la IA qué significa la red” antes de que actúe de forma autónoma. Esto plantea un doble desafío para la región: invertir en infraestructura y simultáneamente desarrollar el capital humano necesario para gestionarla y maximizar su potencial.
