Durante años, la promesa de la inteligencia artificial (IA) en las redes móviles se presentó como una inevitabilidad tecnológica. Hoy, con operadores que dependen cada vez más de la automatización y el software, el despliegue de IA en el acceso radioeléctrico ya no es una curiosidad de laboratorio sino una prioridad estratégica. Sin embargo, el último informe “AI in the RAN” de TelecomTV sugiere que la transición hacia una red verdaderamente inteligente está siendo más lenta y desigual de lo esperado.
Los resultados, obtenidos a partir de respuestas de 44 ejecutivos de más de 35 operadores de todo el mundo, revelan una paradoja. El entusiasmo por la IA en el RAN es unánime, pero su adopción efectiva parece haberse estancado. En 2024, más de la mitad de los operadores aseguraban tener ya herramientas de IA operando en sus redes; un año después, esa cifra cae al 43 por ciento. La diferencia podría explicarse por la variación de la muestra, aunque también refleja que muchos despliegues siguen en fase piloto o dependen de integraciones aún inmaduras. En un sector donde cada inversión se mide en retornos medibles, la fe en la automatización todavía necesita demostraciones convincentes.
A pesar de ello, nadie duda del valor potencial. Todos los encuestados consideran que la IA será crítica o importante para optimizar el rendimiento radioeléctrico. La cuestión no es si adoptarla, sino cómo y cuándo hacerlo de forma sostenible. Una parte creciente de los operadores admite que aún es demasiado pronto para comprender por completo el impacto operativo de estas herramientas. Un tercio cree que el sector sigue en fase de aprendizaje y que la comprensión real de los efectos de la IA sobre las operaciones del RAN tardará todavía varios años en llegar.
Ese reconocimiento de incertidumbre coincide con una revisión de las expectativas. Solo el 16 por ciento de los encuestados cree que la IA ya está generando beneficios tangibles en la optimización de redes. La mayoría pospone el impacto positivo hacia 2026 o más allá. Incluso un 11 por ciento considera que quizá nunca llegue a producir mejoras significativas. Una minoría pesimista, pero que subraya un problema persistente: el desfase entre el entusiasmo de los proveedores y la realidad de los equipos de ingeniería.
El informe revela un consenso amplio sobre la necesidad de crear equipos internos especializados en IA. Casi ocho de cada diez operadores creen que la experiencia no puede delegarse completamente en los proveedores. Aun así, la dependencia tecnológica persiste. Crece la proporción de quienes prefieren obtener herramientas externas, ya sea de fabricantes de RAN o de empresas de software y plataformas cloud, mientras desciende el número de los que apuestan por desarrollos propios. La búsqueda de equilibrio entre control y colaboración se ha convertido en una de las tensiones estructurales del nuevo ecosistema de redes.
Cuando se les pregunta por los beneficios concretos, los operadores coinciden en un puñado de prioridades. La eficiencia energética es la reina indiscutible. La IA promete reducir el consumo mediante modos de reposo dinámicos y control de refrigeración inteligente, en un entorno donde entre un 20 y un 40 por ciento del gasto operativo del RAN proviene de la energía. A ello se suma la optimización del espectro, la gestión predictiva del tráfico y la mejora de la calidad de experiencia del usuario.
Los casos de uso más avanzados contemplan gemelos digitales del RAN para planificar inversiones, mantenimiento predictivo para reducir fallos y orquestación automática de network slicing para servicios empresariales. La narrativa que emerge es la de una red que no solo se ajusta sola, sino que aprende a invertir mejor.
Sin embargo, el entusiasmo técnico convive con un escepticismo operativo. Aunque el 62 por ciento de los encuestados cree que la IA se desplegará con mayor facilidad en arquitecturas virtualizadas, la confianza en el vRAN ha disminuido respecto al año anterior. Casi una tercera parte no está segura de que esa promesa de flexibilidad sea real.
Tampoco hay consenso sobre el papel del edge computing. El apoyo a la ejecución de modelos de IA en nodos distribuidos se reduce ligeramente y aumenta la incertidumbre. Muchos operadores siguen evaluando si el coste adicional de llevar la inteligencia a la periferia compensa los beneficios de la latencia reducida.
Donde sí parece haber acuerdo es en la importancia del RAN Intelligent Controller (RIC), la plataforma que actúa como cerebro intermedio entre la red y las aplicaciones de IA. Más del 80 por ciento de los encuestados considera que será clave para coordinar xApps y rApps capaces de optimizar energía, interferencias y movilidad en entornos multivendor. La industria confía en que el RIC se convierta en el punto de entrada de una nueva economía de aplicaciones para las redes, aunque la estandarización aún está lejos de consolidarse.
La creación de la AI-RAN Alliance también despierta interés. Un tercio de los operadores cree que sus propuestas reflejan adecuadamente hacia dónde debería evolucionar la arquitectura del RAN, mientras que casi el 40 por ciento rescata solo algunos elementos. La otra parte, más pragmática, aún no sabe qué pensar. La pregunta subyacente es si la IA en el RAN requerirá una nueva capa de infraestructura especializada, posiblemente apoyada en GPUs, o si se integrará de forma más ligera sobre las plataformas existentes.
Más allá del RAN, la mayoría de los operadores cree que la IA debería aplicarse de forma transversal a toda la operación de red, no solo a la optimización radioeléctrica. El 57 por ciento respalda un uso integral, incluso en funciones críticas, aunque cuatro de cada diez prefieren mantener cautela y exigir salvaguardas. La prudencia tiene lógica: los sistemas autónomos que ajustan potencia, espectro o movilidad sin supervisión humana aún generan recelo en un sector poco dispuesto a ceder el control total a los algoritmos.
El avance de la IA también plantea dilemas en torno a la privacidad y la gestión de datos. Más de un tercio prevé que el uso de soluciones impulsadas por IA afectará significativamente la privacidad en los próximos cinco años. Los ejecutivos reconocen que la frontera entre la optimización técnica y el riesgo reputacional se vuelve cada vez más difusa. Y en el horizonte de 6G, la mayoría cree que los estándares deberán definir cómo manejar los datos y las operaciones relacionadas con la IA. Solo una minoría defiende dejar que la innovación avance sin el corsé normativo.
El informe de TelecomTV retrata una industria que abraza la promesa de la IA sin haber resuelto del todo cómo integrarla. La IA ya no es un experimento de laboratorio ni un tema de PowerPoint, pero aún carece de una arquitectura de confianza. Si el RAN fue durante décadas el músculo de las redes móviles, la IA aspira a ser su sistema nervioso. Falta saber si los operadores aprenderán a dejar que ese sistema piense por sí mismo o si, por instinto, seguirán vigilando cada impulso antes de permitirle mover un solo músculo.
