La expansión de la inteligencia artificial fuera de los grandes centros de datos obligará a las empresas a prestar tanta atención a las redes como a la capacidad de cómputo. Esa es una de las principales predicciones tecnológicas de DE-CIX para 2027, que anticipan un escenario con cargas de IA más distribuidas, agentes autónomos que operarán entre distintas plataformas y jurisdicciones y una mayor necesidad de controlar por dónde circulan los datos.
Las previsiones del operador de puntos de intercambio de Internet dibujan, sobre todo, un cambio en la arquitectura que sostiene los nuevos servicios digitales. A medida que la inferencia se ejecute más cerca de usuarios, fábricas, oficinas o dispositivos, factores como la latencia, el enrutamiento, la redundancia y la interconexión privada ganarán peso frente a un modelo concentrado exclusivamente en grandes instalaciones de computación.
DE-CIX lleva esta evolución un paso más allá en sus predicciones tecnológicas completas para 2027, donde incluye también el tráfico generado por agentes de IA, los robotaxis o la integración entre redes terrestres y constelaciones de satélites de órbita baja.
La inferencia de IA desplaza el problema hacia la red
Durante la primera fase de la actual expansión de la IA generativa, buena parte de la atención empresarial se ha concentrado en el entrenamiento de modelos y en la disponibilidad de aceleradores. DE-CIX prevé que el crecimiento de la inferencia, es decir, la ejecución de modelos ya entrenados para responder a peticiones y realizar tareas, modifique progresivamente esa ecuación.
Las cargas se repartirán entre proveedores cloud, instalaciones regionales, infraestructuras de las propias compañías y sistemas situados en el edge. El rendimiento dependerá entonces de una cadena formada por múltiples entornos que tienen que intercambiar datos con rapidez y de manera predecible.
Para una empresa, la consecuencia es operativa. Seleccionar un modelo o contratar capacidad de GPU dejará sin resolver una parte del problema si la aplicación necesita acceder a datos alojados en otra nube, llamar a servicios externos o devolver la respuesta a usuarios situados a cientos de kilómetros. Cada trayecto añade latencia y posibles puntos de fallo.
DE-CIX anticipa por ello que indicadores tradicionalmente asociados a las redes, como la pérdida de paquetes, la disponibilidad, la eficiencia del enrutamiento o el tiempo total de ida y vuelta, adquirirán más relevancia en la evaluación de sistemas de IA. El operador denomina «efecto búmeran» a ese recorrido entre usuario, datos, modelo y aplicaciones antes de que una respuesta vuelva a su origen.
Los agentes de IA necesitarán identidad y permisos portables
La expansión de los agentes autónomos introduce otra capa. Estos sistemas pueden consultar bases de datos, utilizar aplicaciones, llamar a API o comunicarse con otros agentes sin que una persona intervenga en cada operación. Si además se desplazan entre proveedores y entornos corporativos, las organizaciones necesitarán determinar qué identidad utilizan, qué permisos conservan y bajo qué políticas pueden actuar.
DE-CIX utiliza la metáfora de un «pasaporte» para describir ese conjunto de credenciales, permisos y contexto. No se trata de un documento literal, sino de mecanismos capaces de acompañar al agente cuando cambia de servicio o infraestructura.
El problema conecta la gestión de identidades con la arquitectura de red y con la gobernanza de la IA. Una compañía tendrá que poder distinguir agentes autorizados, limitar los sistemas a los que acceden y establecer qué ocurre cuando una operación implica proveedores o infraestructuras sometidos a jurisdicciones diferentes.
Este tráfico automatizado puede además modificar los patrones de consumo de las redes corporativas. Un agente puede realizar miles de consultas, llamadas a servicios y transferencias de datos mientras completa una tarea, con horarios y volúmenes muy distintos de los asociados a un empleado humano.
De una red corporativa a una combinación de tecnologías
La diversidad de cargas lleva a DE-CIX a descartar una arquitectura de conectividad uniforme para todos los escenarios. Aplicaciones de IA, robots colaborativos, dispositivos IoT y usuarios convencionales pueden necesitar niveles diferentes de ancho de banda, latencia, disponibilidad y movilidad.
La previsión para 2027 es una integración más estrecha de fibra, Wi-Fi 7, 5G-Advanced, redes satelitales de órbita baja, SD-WAN, SASE y conexiones privadas con proveedores cloud. El objetivo será seleccionar y combinar distintas vías en función de cada carga.
Esto aumenta la importancia de la interoperabilidad y de modelos como Network as a Service, en los que una organización puede contratar y gestionar capacidades de conectividad de forma más flexible. También eleva la complejidad: cuantos más entornos intervengan, mayor será la necesidad de observar el comportamiento de extremo a extremo en lugar de administrar cada red de forma aislada.
Para responsables de tecnología, el cambio desplaza parte de la planificación desde la capacidad bruta hacia la topología. La ubicación del cómputo, de los datos y de los usuarios condicionará qué combinación ofrece un rendimiento aceptable y qué redundancias son necesarias.
La soberanía del dato empieza a incluir su recorrido
Otro de los pronósticos introduce el concepto «Know Your Routes» (KYR). La propuesta amplía la discusión sobre soberanía más allá del lugar donde se almacena la información: también importa qué redes y territorios atraviesa mientras circula entre usuarios, centros de datos, proveedores cloud y plataformas de IA.
Esta distinción resulta especialmente relevante para organizaciones que operan internacionalmente o manejan información sometida a requisitos regulatorios y contractuales. Dos servicios pueden mantener los datos en una misma región y, sin embargo, utilizar rutas diferentes para transportarlos.
DE-CIX prevé que las compañías demanden mayor visibilidad y control sobre esos trayectos. La selección de proveedores de conectividad e interconexión incorporaría así criterios relacionados con jurisdicciones, resiliencia y localización, además de precio y rendimiento.
El planteamiento todavía tiene que traducirse en prácticas empresariales concretas y dependerá de los requisitos aplicables a cada tipo de información. Sí refleja una cuestión más amplia: en arquitecturas distribuidas, determinar dónde se encuentran los datos en reposo ofrece una imagen incompleta de cómo funciona realmente el servicio.
Los ordenadores con neuronas llegan al laboratorio
La previsión más experimental se encuentra bastante más lejos de una adopción generalizada. En agosto de 2026, NUS Medicine, DayOne y Cortical Labs mostraron en Singapur un prototipo de centro de datos biológico formado por 20 unidades de computación CL1.
El sistema emplea neuronas humanas cultivadas a partir de células madre e integradas con componentes electrónicos para procesar información. NUS Medicine describe el proyecto como el primer rack de servidores biológicamente integrado operado de manera independiente y plantea la computación biológica como una tecnología con potencial para reducir considerablemente el consumo energético frente a determinados procesos digitales convencionales.
Su alcance actual aconseja separar el experimento de las infraestructuras comerciales. DE-CIX tampoco espera que los sistemas biológicos sustituyan a los servidores tradicionales en 2027. Su previsión es que aumente el interés por la computación biológica y neuromórfica en campos especializados, entre ellos la investigación neurológica y el desarrollo de fármacos.
El proyecto ilustra, sin embargo, hasta dónde puede ampliarse el perímetro de la infraestructura digital. Si el cómputo se reparte entre nubes, instalaciones empresariales, vehículos, satélites, dispositivos de borde y eventualmente sistemas biológicos especializados, conectar esos recursos pasa a formar parte del diseño de la aplicación.
Para las empresas, la derivada más inmediata de las predicciones de 2027 está bastante más cerca que esos ordenadores vivos: los proyectos de IA distribuida exigirán evaluar conjuntamente cómputo, localización de los datos, identidad de los agentes y conectividad. Decisiones que hasta ahora podían gestionarse en áreas separadas empiezan a converger en una misma arquitectura operativa.
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