Agentes de IA serán los nuevos usuarios invisibles de la red

Una sola tarea del usuario puede ocultar decenas de operaciones en la red

Cuando un agente de IA ejecuta una compra, una reserva o una consulta en nombre del usuario, la red móvil no registra una interacción: registra una cadena de mensajes, llamadas a API, autenticaciones y transferencias de datos que el propietario del teléfono nunca ve. Esa es la conclusión central del informe An agentic life: How consumer AI usage is shaping future network needs, publicado por Ericsson ConsumerLab y basado en más de 43.000 encuestas a usuarios de smartphones entre 15 y 69 años en 27 mercados, entre ellos España, según recoge The Fast Mode. Para los fundadores de startups que construyen sobre IA, la cifra clave ya no es cuántos usuarios tienes, sino cuántas transacciones invisibles dispara cada uno.

Los "superusuarios de IA" concentran el futuro del tráfico

Ericsson define como "superusuarios de IA" al 10% de usuarios de smartphones que utiliza estos servicios de forma especialmente frecuente, multimodal y desde múltiples dispositivos. Hoy gastan alrededor de tres horas diarias en aplicaciones de IA; para 2030 esperan acercarse a las 5,5 horas, con más de cinco aplicaciones distintas, más de 60 tareas diarias y al menos 15 cargas de contenido al día, recoge La Ecuación Digital.

Este segmento, que ya usa IA 2,5 veces más tiempo que el usuario medio, pasaría del 10% al 30% en 2030 y concentraría más del 80% de toda la actividad relacionada con IA, según las expectativas recogidas por el estudio. La consecuencia es directa: la adopción no será gradual ni uniforme. La intensidad se acumula en una minoría que cada vez delega más —agendas, comparativas, compras recurrentes, supervisión de salud— y multiplica la carga sobre la red en los lugares donde menos se ve.

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

De la consulta a la tarea: cuando la IA deja de responder y empieza a ejecutar

La diferencia entre un asistente conversacional y un agente agéntico está en quién encadena los pasos. Un chatbot responde; un agente compra, agenda, autentica y confirma. Los participantes en el estudio calculan que delegar estas tareas puede ahorrarles alrededor de una hora diaria frente a la pantalla.

El ejemplo más concreto procede de China: la función One-sentence ordering de Qwen, la familia de modelos de Alibaba, convierte una instrucción de compra en un pedido listo para pagar, eligiendo comercios próximos, descuentos y condiciones de entrega. El informe atribuye a Alibaba cerca de 200 millones de usos de esta función durante el Festival de Primavera de 2026. Cada uno de esos usos dispara múltiples llamadas a APIs, comparaciones y validaciones que la red tiene que soportar sin que el usuario toque el teléfono.

Del gigabyte a la respuesta garantizada: lo que cambia para los operadores

El crecimiento del vídeo en streaming obligó a las redes a reforzar la descarga. La IA agéntica invierte la lógica: más imágenes, voz y documentos enviados desde el dispositivo hacia la red (uplink), más señalización por sesión y una exigencia de latencia predecible para que las cadenas de pasos del agente no se rompan a mitad de operación.

El propio estudio detecta que, entre los superusuarios, el tiempo que tarda la IA en responder explica alrededor del 20% de su satisfacción con la red, frente al 8% entre el conjunto de usuarios. Ericsson llega a plantear un cambio de modelo comercial: en lugar de vender gigabytes asociados a una persona o dispositivo, los operadores podrían vender conectividad con garantías de latencia, seguridad y disponibilidad por operación. Para startups B2B que ofrecen servicios agénticos, eso abre la puerta a modelos de costo variables, en los que cada tarea delegada paga su propia conectividad.

Identificar al agente se vuelve parte del servicio

Cuando el software puede comprar o mover dinero en nombre de una persona, verificar que el agente es legítimo deja de ser un detalle técnico y se convierte en una capa de producto. Más de la mitad de los usuarios diarios de IA consultados por Ericsson muestra una fuerte preocupación ante la posibilidad de que un asistente falso o comprometido actúe en su nombre.

En la encuesta, los operadores de telecomunicaciones aparecen como el actor que genera mayor confianza para verificar la identidad de los asistentes de IA, por delante de los propios desarrolladores de IA, fabricantes de dispositivos y empresas de ciberseguridad. Esto anticipa un área de oportunidad para construir productos de identidad, autenticación y trazabilidad de agentes, algo que hoy casi nadie ofrece empaquetado para el consumidor final.

Las gafas inteligentes añaden tráfico donde la red ya está saturada

El smartphone seguirá siendo el dispositivo principal de acceso a la IA, pero Ericsson apunta a las gafas inteligentes como el complemento con mayor tracción. Cerca de un tercio de los propietarios de smartphones espera usar IA en un nuevo tipo de dispositivo antes de 2030. El informe cita estimaciones de Omdia que sitúan los envíos mundiales de gafas con IA en 8,7 millones de unidades en 2025 y por encima de 35 millones en 2030.

El efecto para la red es inmediato: alrededor del 66% de sus usuarios comparte más contenido en redes sociales tras adoptarlas, el 62% toma más fotos o vídeos y el 58% incrementa el streaming en directo. El 57% las utiliza durante desplazamientos y el 42% en espacios de alta densidad como estadios, precisamente los lugares donde miles de terminales compiten simultáneamente por recursos de subida.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si tu producto depende de tráfico móvil —desde una app conversacional hasta un agente que opera en nombre del usuario— estás a tiempo de diseñar para el escenario que Ericsson describe, no para el actual. Tres acciones concretas:

Diseña tus APIs para ráfagas cortas y autenticación delegable. Un agente que ejecuta una tarea no espera a un humano para volver a autenticarse. Si tu backend no soporta tokens de larga duración o credenciales acotadas por agente, vas a perder a los superusuarios, que representarán el 80% del mercado de IA en 2030 según Ericsson.
Optimiza para latencia predecible, no solo para tamaño de descarga. El informe muestra que, entre los superusuarios, el tiempo de respuesta de la IA explica el 20% de su satisfacción con la red. Si tu producto depende de cadenas de varios pasos, monitoriza percentil 95 de latencia, no solo la media.
Considera la verificación de agente como feature de producto. El estudio identifica que la identidad del agente es la nueva zona de confianza del usuario. Una capa de "esto está haciendo este agente en tu nombre, con estos permisos" puede ser un diferenciador que hoy casi nadie ofrece al consumidor final.

Contexto sectorial: la IA agéntica ya es mainstream en la empresa

El movimiento no se limita al consumidor. Según IDC, recogido por CRN, el 77% de las empresas ya tiene agentes de IA ejecutándose en producción en 2026, y Gartner proyecta que el mercado de servicios de IA alcance los 515.000 millones de dólares en 2029, impulsado precisamente por enfoques agénticos. Alibaba, por su parte, lanzó en agosto de 2026 el modelo Qwen3.8-27B, optimizado para correr tareas agénticas de horizonte largo en laptops y otros dispositivos del usuario, según CNBC. Hugging Face reporta que los modelos basados en Qwen acumulan más de 151.000 derivados en su plataforma, 2,6 veces la huella total de Meta en el ecosistema open-weight. La dirección es clara: cada vez más tareas se ejecutan fuera del data center y más cerca del usuario, lo que multiplica las exigencias sobre la red que las conecta.