Više dokaza o golemom pritisku koje sve veće radno opterećenje umjetne inteligencije (AI) vrši na mreže otkriveno je u istraživanju tvrtke Cisco, koje je temeljno potvrdilo da veliki jezični modeli (LLM) i nadolazeći val agentske umjetne inteligencije stavljaju do sada neviđen pritisak na korporativne kampuse i mreže podružnica, dok se sigurnosne površine već šire izvan onoga što obrana može podnijeti.
Mrežni div je između ožujka i travnja 2026. anketirao 3472 IT čelnika u Aziji i Pacifiku, Europi, Bliskom istoku, Latinskoj Americi i Sjevernoj Americi o tome kako AI utječe na njihove kampuse i mreže podružnica. Uzorak se sastojao od CIO-ova, kao i umrežavanja, računalstva krajnjih korisnika i tehnoloških lidera, u organizacijama s više od 500 zaposlenika i prosječno 3.292 kampusa/podružnica.
Glavno otkriće, i zapravo poziv na akciju, za tvrtke je da su mrežna otpornost, uočljivost i prilagodljiva sigurnost ključni u AI doba.
Studija je prepoznala da je mreža preživjela desetljeća transformacije, od dot com do oblaka, prilagođavajući se i razvijajući se u susret trenutku. Ipak, naglasio je da će ubuduće one organizacije koje modernizaciju mreže tretiraju kao preduvjet za svoju strategiju umjetne inteligencije, a ne kao paralelni radni tok, definirati sljedeće desetljeće poslovne umjetne inteligencije.
Na kvantitativnoj osnovi, podaci istraživanja predviđaju da će za tri godine umjetna inteligencija utrostručiti mrežni promet – što predstavlja povećanje od 235% – i rečeno je da radna opterećenja umjetne inteligencije mijenjaju obrasce prometa u poslovnim okruženjima na načine na koje mnoge postojeće mreže na radnom mjestu nikad nisu bile dizajnirane za podršku.
U anketi se kaže da se rast može pripisati činjenici da, za razliku od ljudskih korisnika, AI agenti rade brzinom stroja, pokrećući desetke poziva sučelja za programiranje aplikacija (API), traženja baze podataka i zaključivanje modela u sekundi. Ovo stvara gustu promet istok-zapad – lateralna komunikacija uređaj-uređaj ili poslužitelj-poslužitelj koja je potrebna za AI agente za razmjenu podataka – za koju naslijeđene mreže na radnom mjestu nisu bile dizajnirane za rukovanje.
Na primjer, 67% ispitanika koji su sudjelovali prijavilo je povećanje prometa istok-zapad povezano s ovim radnim opterećenjem. Dodatno, 61% primijetilo je rast kontinuiranog automatiziranog prometa koji generiraju AI sustavi. Većina poduzeća vjeruje da je vjerojatni neto rezultat toga da će dosegnuti ograničenja kapaciteta kampusa i mreže podružnica za dvije godine.
Očekuje se da će ove promjene postati još značajnije kako se organizacije budu kretale izvan eksperimentiranja s generativnom umjetnom inteligencijom (GenAI) i dublje u agentsku umjetnu inteligenciju sposobnu za autonomno djelovanje. Trećina ispitanih tvrtki izjavila je da već ima široku implementaciju agentske umjetne inteligencije u cijelom poduzeću, a ukupno 97% očekuje širenje upotrebe agentske umjetne inteligencije u roku od 24 mjeseca.
Osim toga, studija je primijetila da su ista radna opterećenja agenta AI koja imaju potencijal transformirati poduzeća također jedinstveno osjetljiva. Zreli korisnici AI-a na globalnoj razini – oni koji prednjače u implementacijama AI-ja – izvijestili su da su radna opterećenja AI-a izrazito osjetljiva na probleme s umrežavanjem, što ih čini osjetljivijima na pouzdanost i vrijeme neprekidnog rada (80%), propusnost (75%), kašnjenje (71%) i gubitak paketa (62%) od tradicionalnih aplikacija.
Sve u svemu, manje od trećine zrelih korisnika AI kaže da su njihove mreže u potpunosti spremne za predviđeni rast AI. Sveukupno, 76% ispitanika priznalo je da im trebaju nadogradnje, a 73% je reklo da su dostigli ili će dostići ograničenja kapaciteta kampusa i podružnica u roku od 24 mjeseca. Najvažnije je da se gotovo sveprisutni Wi-Fi pojavljuje kao glavno usko grlo za AI, a više od polovice navodi ga kao područje koje pokreće najveći porast zahtjeva za kapacitetom.
Zabrinjavajuće je da je studija također otkrila nepovezanost između ambicije i stvarnosti, pri čemu se tri četvrtine IT čelnika slaže da su sigurniji u strategiju umjetne inteligencije svoje organizacije nego u sposobnost mreže da je isporuči. Ipak, iako je 91% navelo proračunska ograničenja kao prepreku, gotovo sva poduzeća planirala su modernizirati svoje mreže na radnom mjestu.
Eksplozija u radnom opterećenju umjetne inteligencije i općoj upotrebi također je uzrokovala povećane sigurnosne glavobolje. Ogromna većina tvrtki priznala je da se bore držati korak sa sve izazovnijim sigurnosnim okruženjem (92%) i da je umjetna inteligencija već prouzročila određenu štetu (90%).
Više od dvije trećine također vjeruje da se prijetnje povezane s umjetnom inteligencijom razvijaju brže od njihove sposobnosti prilagodbe i da će neuspjeh u prilagodbi mreža tijekom sljedeće dvije godine samo povećati sigurnosne rizike. U isto vrijeme, jaz u vidljivosti se širi dok se tradicionalni alati za praćenje bore s nestašnim tokovima agenata istok-zapad.