El impulso de la IA en las telecomunicaciones entró en una etapa más significativa. Tras años de ensayo y error con chatbots, paneles de análisis y soluciones puntuales de automatización, el sector pasó a integrar la IA en la gestión de redes, el desarrollo de software y la atención al cliente. Según las proyecciones, el mercado de la IA en telecomunicaciones crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 38,8 % hasta 2030, lo que refleja un giro de la industria hacia implementaciones a gran escala.
Las empresas de telecomunicaciones de todo el mundo trabajan en soluciones capaces de predecir fallas, optimizar de forma dinámica la infraestructura de red y automatizar procesos complejos en redes cada vez más distribuidas. El objetivo apunta a una autonomía total: redes que tomen sus propias decisiones y apliquen medidas correctivas antes de que los ingenieros de red puedan actuar. Bharti Airtel, por ejemplo, usa IA agéntica para gestionar procesos de red y de servicio, y reportó una reducción de entre 30 % y 50 % en el tiempo medio de reparación, además de una baja de entre 20 % y 25 % en los gastos operativos.
La industria empezó a reconstruir sus redes desde cero, con la IA como una nueva capa estructural y no como una función más. El informe "Estado de la IA en las Telecomunicaciones 2026", de Nvidia, indicó que el 66 % del sector ya usa IA, frente al 49 % en 2025. En infraestructura, alianzas como la de Nvidia y Nokia en 5G nativo de IA y las nuevas redes de acceso por radio 6G buscan sostener el salto del tráfico generado por IA y avanzar hacia una gestión autónoma de la red. En la misma línea, Google Cloud respaldó la plataforma de datos Nucleus de Vodafone Italia y la migración a la nube de Telenor, mientras ambas compañías ampliaron el uso de IA generativa en sus operaciones.
En Europa y Asia, empresas como Transatel, Ericsson y NTT Docomo incorporan análisis predictivos, inteligencia artificial generativa y sistemas de agentes en distintos frentes: desde la gestión del ciclo de vida de la tarjeta SIM y la orquestación de IoT, hasta la optimización de la red de acceso por radio y la atención al cliente.
El paso de la intuición a la acción
Históricamente, las implementaciones de IA en la industria de las telecomunicaciones se centraron en el análisis descriptivo y predictivo. Las empresas aplicaron algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías, anticipar el tráfico y analizar el comportamiento de los clientes. Si bien estas herramientas mejoraron la visibilidad, muchas veces no habilitaron un ciclo completo entre el análisis y la acción. Con la llegada de los sistemas de IA agéntica, es decir, agentes de software que perciben, razonan y actúan de forma autónoma, las compañías ahora coordinan de manera directa funciones de red y procesos operativos.
Transatel, una empresa europea de IoT celular, usa detección de anomalías basada en IA para analizar patrones de uso de tarjetas SIM en dispositivos de empresas y de consumo. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican con anticipación picos de tráfico irregulares, problemas de roaming y patrones de consumo, lo que permite que los clientes hagan los ajustes necesarios antes de que se produzcan interrupciones en la facturación. Además, los modelos predictivos anticipan el comportamiento del cliente y del dispositivo, lo que habilita cambios dinámicos en los planes de datos de viaje y en los paquetes de servicios de IoT.
“Las funciones basadas en IA, como la detección de anomalías, la agrupación en clústeres y la previsión, serán cruciales para los operadores de redes virtuales móviles y los proveedores de conectividad IoT, especialmente al gestionar operaciones internacionales y patrones de tráfico multidimensionales”, me comentó Jacques Bonifay, director ejecutivo y cofundador de Transatel. “Nuestro objetivo es pasar de la calidad de servicio (QoS) a la calidad de experiencia (QoE), donde la experiencia del cliente impulsa las decisiones”, agregó.
Bonifay afirmó que la compañía también integró IA generativa en los flujos de trabajo de ingeniería. Según explicó, los desarrolladores usan la IA para el andamiaje de código, la creación de bases de datos, la traducción y la refactorización automatizada. Además, las pruebas basadas en IA generan y ejecutan pruebas unitarias, escenarios de validación multiplataforma y simulaciones de facturación sin sumar personal de control de calidad, mientras que la consulta conversacional de los registros de producción acorta el tiempo de resolución de incidentes.
"Nuestro enfoque hacia una IA responsable se basa en el estricto cumplimiento del RGPD y las normativas globales de privacidad, así como en una mentalidad de privacidad desde el diseño", añadió Bonifay. "Aplicamos un estricto aislamiento de los datos de los clientes, sólidas prácticas de anonimización y garantías contractuales con los proveedores de IA", completó.
La compañía amplió recientemente su estrategia de infraestructura a través de una alianza con Oracle Communications, con la que integró el núcleo de señalización 5G nativo de la nube de Oracle para respaldar servicios de conectividad de próxima generación. A partir de sus vínculos con más de 300 operadores móviles internacionales, Transatel planea implementar componentes clave del núcleo 5G Standalone de Oracle para reforzar una conectividad confiable en toda su red global y dar soporte a millones de dispositivos IoT en vehículos conectados, aviación y automatización industrial.
El impulso de Ericsson hacia las redes autónomas
La IA no solo optimiza las redes: también transforma la forma en que se diseña e implementa la infraestructura de telecomunicaciones. Como las cargas de trabajo de IA exigen mucho ancho de banda, alta confiabilidad y baja latencia, las redes cableadas y el wifi tradicional no alcanzan en un entorno industrial. Jaguar Land Rover, en su planta de Solihull, en el Reino Unido, reemplazó su red cableada tradicional por una red 5G privada implementada con Ericsson. La red ahora ofrece velocidades cercanas a 900 Mbps dentro de las instalaciones, lo que habilita robótica basada en IA, gemelos digitales y análisis de producción en tiempo real. A la vez, sensores de IoT y sistemas de visión transmiten datos de manera continua, lo que facilita el mantenimiento predictivo y el análisis de calidad.
“Los entornos de producción modernos implican robots móviles, coordinación en tiempo real entre sistemas y grandes distribuciones de software entre activos conectados”, me explicó Åsa Tamsons, vicepresidenta sénior y directora de soluciones inalámbricas empresariales de Ericsson. “Cuando la inteligencia se integra en la red inalámbrica, la conectividad se vuelve adaptativa, reasignando recursos en tiempo real y priorizando las cargas de trabajo esenciales”, agregó. @@FIGURE@@
Ericsson también integra aplicaciones de red basadas en IA en su plataforma Cloud RAN para supervisar condiciones, optimizar la distribución del tráfico y autoreparar fallas. A la vez, las capas de IA agéntica interpretan objetivos de alto nivel y coordinan ajustes de red de forma autónoma, con el objetivo de avanzar hacia redes de "Nivel 5" totalmente autónomas, donde la automatización de bucle cerrado reduce al mínimo la intervención manual.
“La conectividad resiliente es ahora fundamental para las organizaciones que aprovechan la IA”, afirmó Tamsons. “La inferencia debe realizarse cada vez más cerca del proceso físico. Al procesar datos en el borde, las empresas reducen la latencia, preservan el ancho de banda y mantienen sus operaciones incluso si la conectividad ascendente está limitada”, sostuvo.
NTT Docomo construye redes de IA a IA
El mayor operador de telecomunicaciones de Japón, NTT Docomo, prueba lo que denomina colaboración entre IA en las primeras pruebas de 6G. El concepto combina modelos de aprendizaje automático en los extremos del transmisor y del receptor, lo que les permite coordinarse de forma dinámica para contrarrestar la degradación de la señal y mejorar el rendimiento en redes de próxima generación.
“Nuestro objetivo es lograr una red completamente sin intervención, donde la IA controle automáticamente toda la red”, afirmó Hiroyuki Oto, vicepresidente sénior y director general del departamento de tecnología 6G de NTT Docomo. “Para lograr un mundo donde los humanos, la IA y los robots puedan cooperar, es necesario rediseñar las redes desde cero”, expresó.
Docomo ya integra IA agéntica en sus operaciones en vivo. El 4 de febrero de 2026, la empresa implementó una plataforma basada en agentes, desarrollada en AWS Bedrock AgentCore, para analizar datos de más de 1 millón de dispositivos de red en tiempo real. El sistema coordina múltiples agentes de IA, vinculados a gráficos de topología de red, para detectar anomalías, aislar causas raíz y recomendar medidas de remediación. Así, recortó los tiempos de respuesta ante fallas complejas en más de un 50 %.
En colaboración con NTT, la compañía también demostró arquitecturas de computación en red para la era 6G que integran el procesamiento directo en la capa de red. Con las API de GSMA Open Gateway, el sistema alcanzó una precisión de aproximadamente el 90 % en el análisis de video en tiempo real, con soporte para aplicaciones de baja latencia como realidad extendida, detección y control autónomo de red.
El camino hacia 6G y la inteligencia distribuida
Aunque los estándares de 6G todavía están en desarrollo, los operadores prevén una convergencia mucho más profunda entre IA, conectividad y computación distribuida en el borde. Se espera que las redes futuras incorporen inteligencia desde el diseño, lo que permitirá una gestión dinámica del espectro, segmentos de conectividad personalizados y optimización predictiva a nivel de dispositivo.
A medida que la IA pasa del análisis a la toma de decisiones operativas en entornos distribuidos, el rendimiento y la orquestación de la red ganan peso. “A medida que evolucionan los estándares 6G, prevemos una mayor integración de la IA y la detección en la propia capa de red, lo que permitirá una optimización más autónoma y una coordinación más estrecha entre la conectividad y la computación”, afirmó Tamsons.
A medida que la IA pasa del análisis a la toma de decisiones autónoma, las redes de telecomunicaciones se reconstruyen como plataformas inteligentes y programables. Con el 6G en el horizonte, la conectividad deja de ser una infraestructura pasiva y se transforma en una capa de control estratégico. Para operadores y empresas, la inteligencia de red se convierte cada vez más en la base de una ventaja competitiva.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com