El sector de las telecomunicaciones se enfrenta a una transformación profunda. Mientras las redes 5G se amplían en todo el mundo y empiezan a sentarse las bases para el 6G, las expectativas sobre el rendimiento de dichas redes también van en aumento. En el futuro, no solo deberán ser rápidas, estables y de amplia cobertura, sino también capaces de adaptarse con flexibilidad a los más diversos requisitos: desde el streaming hasta las fábricas interconectadas y los vehículos autónomos.

Esta versatilidad requiere más que un hardware potente. Se necesitan redes inteligentes, capaces de aprender y de organizarse, optimizarse y adaptarse por sí mismas. Y aquí es donde entran en juego la inteligencia artificial (IA) y la automatización.

De la red móvil a los sistemas capaces de aprender

Tradicionalmente, las redes móviles eran bastante estáticas: una vez configuradas, funcionaban según parámetros definidos y dependían de la intervención humana. Pero la complejidad de las redes actuales hace que este enfoque sea cada vez más ineficiente, especialmente cuando los operadores trabajan con varios proveedores y se ven obligados a ampliar constantemente su infraestructura.

La automatización supone un cambio de paradigma que permite realizar tareas rutinarias, como la distribución de la carga de red, la configuración de nuevas celdas o la detección de fallos de forma automatizada y en tiempo real. Los sistemas basados en IA van un paso más allá: son capaces de analizar grandes volúmenes de datos operativos, detectar patrones y generar propuestas o medidas específicas para optimizar la red a partir de estos.

Por qué la automatización no es suficiente y la IA marca la diferencia

Una red automatizada es capaz de ejecutar procesos predefinidos. Pero el entorno real de una red es dinámico, ya que el comportamiento de los usuarios cambia en función de la hora del día y los posibles acontecimientos o emergencias. Las averías técnicas tampoco siguen patrones predecibles.

Aquí es donde la IA despliega todo su potencial: los algoritmos son capaces de detectar los cambios a tiempo y adaptar la red de forma proactiva. Por ejemplo, ayudan a utilizar eficientemente las frecuencias, predecir fallos o garantizar requisitos de calidad específicos (como una baja latencia para los videojuegos o una alta fiabilidad para los servicios de emergencia).

Estos sistemas aprenden de forma continua, ya sea mediante datos tomados del funcionamiento real o a través de simulaciones. Con el tiempo, se crean redes cada vez más autónomas que solo requieren intervención humana en casos excepcionales.

Ejemplos de uso: lo que ya es una realidad hoy

Un ejemplo es el llamado «Network Slicing» o segmentación de red, que permite crear redes virtuales («segmentos») sobre la misma infraestructura física, cada una con características de rendimiento propias. Un vehículo autónomo, por ejemplo, podría utilizar una red con latencia ultrabaja, mientras que un dispositivo de domótica con bajo volumen de datos utilizaría una red optimizada para el ahorro de energía. La IA se encarga de asignar los recursos de forma flexible y eficiente y de evitar interferencias entre los distintos casos de uso.

Otro ejemplo es la optimización energética: muchas redes móviles, especialmente en zonas rurales, no funcionan a plena capacidad todo el tiempo. La IA puede ayudar a desconectar temporalmente determinados componentes sin que el usuario lo perciba. Esto permite ahorrar energía y reducir costes operativos sin afectar la calidad de la red.

Cómo se preparan los operadores de red para el futuro

Actualmente, muchos operadores se encuentran en fase de transición, transformando progresivamente sus sistemas actuales en redes más inteligentes. Para ello, recurren a soluciones de software modulares que integran infraestructuras existentes, pero que también son compatibles con nuevos estándares como O-RAN (red de acceso por radio abierta).

Es fundamental adoptar un enfoque integral, ya que la IA y la automatización solo pueden desplegar todo su potencial cuando actúan en todas las áreas de la red, desde el acceso por radio (RAN) hasta el núcleo de red, pasando por la red de transporte. Solo entonces pueden intercambiar información, coordinar decisiones y aprovechar sinergias.

Conclusión: la IA no es un accesorio, sino la clave para la próxima generación de redes

La evolución del 5G y la futura transición hacia el 6G no serán posibles sin IA ni automatización. No estamos hablando de complementos opcionales, sino de elementos fundamentales para una red que sea escalable, flexible y eficiente en su funcionamiento.

No se trata solo de eficiencia, sino también de innovación: surgirán nuevos servicios, modelos de negocio y experiencias de usuario precisamente allí donde las redes sean más inteligentes. Quienes hoy apuestan por sistemas capaces de aprender están sentando las bases de la comunicación del mañana.