Hace apenas unos días era Google quien anunciaba una alianza con Nokia para incorporar agentes basados en Gemini capaces de ayudar a operar redes de telecomunicaciones. Ahora es NVIDIA quien aprovecha la celebración de TM Forum DTW Ignite 2026, en Copenhague, para presentar una estrategia para construir la plataforma tecnológica sobre la que funcionarán las futuras redes autónomas.
Vistos de forma aislada, ambos anuncios podrían interpretarse simplemente como nuevas aplicaciones de inteligencia artificial (IA) al sector telco. Sin embargo, cuando dos de las mayores compañías tecnológicas del mundo ponen el foco prácticamente al mismo tiempo sobre las operaciones de red, algo se está cocinando a fuego lento. Más que una sucesión de productos, empieza a dibujarse una nueva batalla por controlar una de las capas más estratégicas de las telecomunicaciones del futuro.
La propuesta presentada por NVIDIA va bastante más allá de incorporar asistentes inteligentes o automatizar determinadas tareas operativas. La compañía plantea una arquitectura completa para que agentes de IA sean capaces de supervisar continuamente la red, detectar anomalías, investigar su origen, evaluar diferentes alternativas y coordinar acciones entre los sistemas de red, las plataformas TI y las aplicaciones de negocio, todo ello bajo mecanismos de gobierno que mantienen al operador en el control de las decisiones.
En lugar de hablar únicamente de automatización, NVIDIA introduce el concepto de una plataforma de autonomía. Mientras la automatización tradicional ejecuta procesos previamente definidos, la autonomía persigue que los agentes sean capaces de comprender la intención del operador, razonar sobre múltiples fuentes de información, investigar distintas alternativas, validar sus propias recomendaciones y ejecutar acciones de forma coordinada entre dominios de red, TI y negocio. El objetivo deja de ser acelerar tareas para pasar a crear sistemas capaces de gestionar ciclos completos de observación, análisis, decisión y actuación.
La visión encaja con el objetivo que desde hace años impulsa TM Forum a través de sus niveles de autonomía de red. La automatización tradicional deja de ser el objetivo final para convertirse en un paso intermedio hacia redes capaces de operar de forma cada vez más autónoma. NVIDIA sostiene que el verdadero reto ya no consiste únicamente en disponer de modelos de IA más potentes, sino en construir una plataforma de autonomía donde convivan modelos especializados en telecomunicaciones, datos sintéticos, agentes, simulaciones y mecanismos de gobierno.
Precisamente los modelos especializados constituyen uno de los pilares de esa estrategia. NVIDIA considera que los grandes modelos de lenguaje generalistas deben complementarse con modelos entrenados específicamente para comprender cómo funcionan las redes de telecomunicaciones, su terminología, las relaciones entre OSS, BSS y los distintos elementos de red, así como las políticas operativas de cada operador. Sobre ellos se apoyan modelos de razonamiento capaces de interpretar incidencias, analizar grandes volúmenes de telemetría y comprender el contexto técnico antes de proponer cualquier actuación.
Sin embargo, entrenar estos modelos presenta un problema evidente. Los operadores poseen enormes cantidades de información de clientes, configuraciones de red y métricas de rendimiento que resultan extremadamente valiosas para entrenar modelos de IA, pero gran parte de esos datos no pueden utilizarse directamente por cuestiones regulatorias y de privacidad. NVIDIA propone resolver este obstáculo mediante datos sintéticos capaces de reproducir el comportamiento estadístico de los datos reales sin revelar información sensible. SoftBank ya está utilizando esta tecnología para generar conjuntos de datos que permitan entrenar modelos especializados y desarrollar agentes destinados a la operación de red.
Otro de los elementos diferenciadores de la propuesta son los agentes persistentes. Frente a los asistentes tradicionales, diseñados para responder preguntas concretas o ejecutar tareas puntuales, NVIDIA plantea agentes capaces de permanecer supervisando un problema durante largos periodos de tiempo, verificando continuamente el estado de la red, investigando nuevas evidencias, coordinando actuaciones entre distintos sistemas y decidiendo cuándo es necesario escalar el caso a un operador humano. Todo ello se ejecuta sobre OpenShell, un entorno seguro que controla permisos, accesos y políticas de actuación, mientras NemoClaw se encarga de orquestar el comportamiento y el ciclo de vida de estos agentes.
El comunicado también deja entrever cómo se repartirá el nuevo ecosistema. SoftBank utiliza datos sintéticos para entrenar modelos especializados en telecomunicaciones; AdaptKey desarrolla agentes capaces de ejecutar procesos de autorrecuperación en redes 5G; Amdocs los orienta tanto a la atención al cliente como a la migración de plataformas de negocio; NTT DATA trabaja en agentes que monitorizan de forma continua el comportamiento de la red; ServiceNow busca automatizar la gestión integral de incidencias en los centros de operación, mientras que Tata Consultancy Services desarrolla arquitecturas multiagente para acelerar el diagnóstico de anomalías.
Cada uno de estos socios aporta una pieza distinta del rompecabezas. AdaptKey desarrolla agentes que detectan problemas de seguridad o conectividad y ejecutan acciones de remediación sobre redes 5G. Amdocs explora asistentes capaces de identificar automáticamente cuándo un cliente está próximo a agotar su paquete de roaming, ofrecer alternativas comerciales y ejecutar la contratación respetando las políticas del operador, además de agentes orientados a planificar migraciones de plataformas de facturación. NTT DATA desarrolla agentes especializados en detectar degradaciones de rendimiento antes de que impacten en el servicio, mientras que ServiceNow traslada estos conceptos a los centros de operación de red mediante agentes que correlacionan información procedente de alarmas, registros, correos electrónicos y herramientas de diagnóstico para automatizar la gestión de incidencias.
La simulación aparece como otro de los pilares de esta estrategia. Empresas como Forsk, VIAVI o KDDI trabajan en gemelos digitales capaces de validar los cambios propuestos por estos agentes antes de ejecutarlos sobre redes comerciales, reduciendo así el riesgo operativo y permitiendo avanzar hacia niveles superiores de autonomía.
Aquí NVIDIA también intenta diferenciarse. La compañía apuesta por acelerar estos gemelos digitales utilizando GPU para ejecutar simulaciones prácticamente en tiempo real. Forsk incorpora modelos de propagación radio basados en IA capaces de ofrecer precisiones similares al ray tracing tradicional con tiempos de cálculo muy inferiores, lo que permite optimizar automáticamente parámetros como la cobertura o la inclinación de antenas. VIAVI acelera simulaciones masivas de redes RAN para validar modificaciones antes de desplegarlas sobre infraestructuras reales, mientras que KDDI, junto con Keysight y Samsung Research America, trabaja en un gemelo digital orientado ya a futuras redes 6G donde múltiples agentes podrán evaluar escenarios hipotéticos antes de trasladarlos a producción.
Lo interesante de este anuncio quizá no sea ninguna de estas tecnologías por separado, sino quién las está impulsando. Hace unos días Google dejaba claro que considera las operaciones de red un mercado suficientemente relevante como para posicionar Gemini como su motor de inteligencia. Ahora NVIDIA plantea una estrategia todavía más amplia donde sus modelos, sus plataformas de ejecución y su infraestructura GPU aspiran a convertirse en la base tecnológica de esa misma evolución.
La pregunta empieza a ser evidente. Durante años la inteligencia operativa estuvo dominada por fabricantes de equipos, proveedores OSS/BSS e integradores especializados. Si Google quiere aportar la inteligencia basada en modelos y NVIDIA pretende proporcionar la plataforma sobre la que funcionarán los agentes autónomos, ¿estamos asistiendo al desembarco definitivo de los hyperscalers en uno de los negocios tradicionalmente reservados a la industria telco?
Todavía es pronto para responder. La operación de una red sigue siendo extraordinariamente compleja, con sistemas heredados, múltiples proveedores y procesos muy específicos para cada operador. Sin embargo, la coincidencia de anuncios en apenas unos días sugiere que las operaciones autónomas podrían convertirse en uno de los mercados más disputados de los próximos años. Si hace una década la batalla se libraba por alojar las cargas de trabajo de las operadoras en la nube, la siguiente podría centrarse en controlar la capa de inteligencia que tomará decisiones sobre cómo funcionan esas redes.
