
Por qué las empresas de telecomunicaciones deben ejecutar estratégicamente la «verticalización» de la IA de generación a escala
La industria de las telecomunicaciones se encuentra en un punto de inflexión. Durante las últimas dos décadas, cada ola de evolución tecnológica —desde 3G/4G hasta 5G/convergencia fija-móvil con la temprana adopción de la nube— ha añadido complejidad a todas las capas de la red. Si bien estos avances han desbloqueado nuevas capacidades, también han introducido complejidad y sobrecarga operativa que muchos proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) tienen dificultades para gestionar. Ahora, mientras el mundo avanza rápidamente hacia la era de la IA generativa, las empresas de telecomunicaciones se enfrentan a una oportunidad única en su generación de transformar el modo en que se construyen, gestionan y operan las redes, volviéndolas altamente autónomas, agentes y “conversacionales” en cada capa. Para lograrlo, recurrimos al concepto de «verticalización» de la GenAI. En otras palabras, buscamos resultados empresariales impactantes mediante una plataforma GenAI (operaciones LLM, operaciones de IA agentic) integral y con conocimiento específico del dominio. Ya estamos presenciando una adopción acelerada de la verticalización de Gen AI adaptada a sectores como el comercio minorista, la tecnología financiera, la biotecnología y las grandes empresas. Para las empresas de telecomunicaciones, el sector de la red se caracteriza por la alta velocidad, la disponibilidad de datos en tiempo real y no real, y un profundo conocimiento del dominio, así como por la necesidad de soporte tanto local como en la nube, una estricta gobernanza regulatoria y limitaciones de costos. Estos atributos únicos hacen que una solución de IA Gen altamente verticalizada sea una opción obvia. La necesidad de actuar es urgente y el momento no podría ser mejor. El imperativo de la automatización: simplificar lo complejo Las empresas de telecomunicaciones actuales se enfrentan a un doble reto: reducir costes y, al mismo tiempo, construir redes preparadas para el futuro, basadas en la nube y en IA, para los servicios de la nueva era. Los métodos tradicionales para lograr la eficiencia operativa (reingeniería de procesos, externalización y automatización estándar) están obteniendo resultados cada vez menores. Lo que las empresas de telecomunicaciones necesitan ahora es un cambio de paradigma, y la automatización basada en IA de última generación ofrece precisamente eso. Con cada actualización generacional —en múltiples dominios de radios, transporte y enrutadores, el auge de las redes centrales independientes 5G y las operaciones de segmentación asociadas, y las nuevas plataformas de monetización— hemos añadido capas de abstracción como planos de control, capas de orquestación, funciones de red virtualizadas/en contenedores, nubes híbridas… y la lista sigue creciendo. Esto ha dificultado la gestión de las redes, que también ha encarecido su mantenimiento. Gen AI ofrece una plataforma de tres capas que transforma flujos de datos estructurados y no estructurados en resultados empresariales de IA agencial basados en personas. Estas capas son: 1) infraestructura de computación acelerada con servicio de modelos, 2) pila de operaciones de IA/operaciones LLM y 3) aplicaciones de IA agencial. Al diseñarse específicamente para el sector de las telecomunicaciones en cada capa, esta plataforma tiene un gran potencial para convertirse en una herramienta fundamental y altamente efectiva para la simplificación. Gracias a su capacidad para comprender y generar respuestas similares a las humanas, analizar grandes volúmenes de datos e incluso automatizar la toma de decisiones, Gen AI se encuentra en una posición privilegiada para impulsar la automatización inteligente en todas las capas de la red. Puede optimizar la prestación de servicios, la resolución de problemas, la planificación de la red y mejorar las interacciones con los clientes, allanando el camino para redes más eficientes, inteligentes y ágiles. A medida que las empresas de telecomunicaciones reconocen cada vez más este potencial transformador, el foco ha pasado de los proyectos piloto a la adopción y ampliación generalizadas, lo que refleja un cambio significativo en la estrategia y las prioridades de inversión. Por ejemplo, en 2023, el 34 % de los CSP encuestados por McKinsey & Company se centraron en proyectos piloto y soluciones rápidas. Sin embargo, en 2025, el 64 % se centra en ampliar la adopción de IA/IA general mediante sistemas multiagente en toda la organización. Desde una perspectiva financiera, Appledore predice que AIOps representará el 26% de los 14.800 millones de dólares que los CSP invertirán en automatización para 2028. Además, el McKinsey Global Institute estima que la IA de última generación tiene el potencial de generar entre un 35% y un 70% más de valor que el que ofrecían anteriormente la analítica avanzada y la IA tradicional. Datos de CSP y sensibilidades de costos: la soberanía y el control importan Sin duda, el control de datos, la soberanía y el coste siguen siendo las principales preocupaciones de las empresas de telecomunicaciones, y lo hemos experimentado de primera mano en los últimos tres años con la adopción acelerada de la nube híbrida. Dado que los CSP gestionan datos confidenciales de usuarios, regulados por estrictas leyes de protección de datos y seguridad nacional, muchos casos de uso de productividad a gran escala deben permanecer en las instalaciones. Esto hace que las estrategias de nube soberana e IA soberana sean esenciales, especialmente para las capas de redes y operaciones. Las empresas de telecomunicaciones necesitan una infraestructura que les permita controlar sus flujos de datos de extremo a extremo, ya sea alojados en nubes privadas, edge, centros de datos regionales o centrales. Deben adoptar modelos híbridos donde la IA de última generación se implementa localmente para casos de uso críticos y en la nube para tareas más escalables. Igualmente importante es evitar la dependencia de un proveedor o modelo. Mientras que las pilas de IA de generación cerrada inflan los costos y limitan la innovación, un enfoque que prioriza el código abierto, basado en una arquitectura flexible y respaldado por una pila tecnológica modular, permite a las empresas de telecomunicaciones desarrollar capacidades de forma incremental y sostenible, según sus propios términos. El auge de la pila tecnológica de inteligencia artificial de código abierto industrial La verticalización de Gen AI en empresas, fintech, biotecnología y otras industrias está impulsando la necesidad de pilas de Gen AI de código abierto y