Por Alejandro Jofré5 OCTUBRE 2026
El salto desde las pruebas conceptuales hasta la adopción de la inteligencia artificial en empresas trae letra chica. Un efecto secundario que las grandes tecnológicas recién comienzan a dimensionar.
Hoy el tráfico y el consumo de recursos de los grandes modelos de lenguaje está dominado de forma absoluta por las máquinas. Según Daniel Newman, CEO de Futurum Group, la inteligencia artificial actualmente es utilizada por la propia inteligencia artificial cinco veces más que por los usuarios humanos.
Una dinámica que, de acuerdo a sus proyecciones, acelerará rápidamente hasta multiplicarse por diez o más en el corto plazo.
AI is currently used by AI 5x more than it is used by humans. That number will accelerate to 10x and then higher and higher.
We keep speaking to human adoption when trying to determine ROI, but the utilization and scale is exponentially larger than that. pic.twitter.com/JWsjXetDV7
— Daniel Newman (@danielnewmanUV) September 30, 2026
Los datos presentados por Newman provienen de OpenRouter, una plataforma de enrutamiento de modelos de IA, y fueron recopilados en un informe por la firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz.
Las métricas actualizadas a agosto de 2026 muestran que los agentes automatizados consumieron 7,3 billones de tokens, una cifra que contrasta radicalmente con los 1,4 billones atribuidos a las interacciones humanas.
El punto de inflexión donde las máquinas superaron a las personas ocurrió en febrero pasado.
El costo oculto
A pesar del volumen abrumador de operaciones, el comportamiento de estos sistemas revela un obstáculo técnico profundo. Más del 85% de los tokens procesados por los agentes automatizados provienen de instrucciones almacenadas en caché.
En términos técnicos, los modelos pasan casi todo su tiempo de procesamiento releyendo conversaciones e historiales que ya habían revisado en busca de mantener el contexto de sus tareas.
Este fenómeno tiene un impacto directo en la infraestructura física de las empresas. Mantener todo ese contexto guardado requiere el uso intensivo de la memoria caché, la cual se aloja en la memoria de alto ancho de banda de las tarjetas gráficas especializadas.
El aumento sostenido del tráfico de agentes está exigiendo al límite la capacidad de las unidades de procesamiento actuales.
La memoria y el almacenamiento representan el próximo gran cuello de botella para la infraestructura de IA. Fabricantes como Micron proyectan que la escasez general de memoria y componentes de almacenamiento se agudizará de forma crítica durante 2027 y 2028.
Ante la alta demanda, los proveedores están destinando la producción prioritaria de hardware a los centros de datos corporativos, un movimiento que dejará a los consumidores de computadores personales pagando precios más altos por componentes que ahora son absorbidos por los propios agentes autónomos.
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