¿Qué puede hacer un operador de telecomunicaciones con la inteligencia artificial (IA)? Durante los últimos dos años, la respuesta más habitual ha consistido en enumerar aplicaciones: automatizar la atención al cliente, mejorar la operación de las redes, anticipar fallas, reducir costes o aumentar la productividad de los empleados. La IA aparecía como una herramienta transversal capaz de mejorar prácticamente cualquier proceso, pero no necesariamente como una tecnología alrededor de la cual construir una posición estratégica.
Dos anuncios publicados con apenas una semana de diferencia empiezan a elevar la discusión. AT&T y SK Telecom no se limitan a presentar nuevos casos de uso. Ambas están tomando decisiones sobre qué parte de la cadena de valor de la IA quieren controlar, por lo menos inicialmente.
Y queda claro que AT&T comienza por la arquitectura y SK Telecom empieza por el modelo.
Hace una semana analizábamos en TeleSemana el lanzamiento de OTel 2.0, el nuevo modelo abierto de AT&T especializado en telecomunicaciones. Aunque el modelo parte de Gemma 4 31B-IT y ha sido postentrenado con aproximadamente 400.000 millones de tokens especializados, lo más relevante del anuncio no era el tamaño ni el rendimiento de OTel 2.0. Era el lugar que ocupaba dentro de una arquitectura mucho más amplia.
AT&T procesa alrededor de 45.000 millones de tokens diarios. A esa escala, la utilización de IA deja de ser solamente una cuestión tecnológica y se convierte en un problema económico. No todas las consultas necesitan el modelo más avanzado y costoso. Muchas pueden resolverse con modelos más pequeños, rápidos y especializados.
La respuesta de AT&T es una pasarela de IA capaz de decidir qué modelo debe atender cada petición según el coste, la velocidad y la calidad esperada. La compañía asegura que esta selección inteligente ha reducido hasta un 90 por ciento el coste de determinadas cargas de trabajo.
La apuesta de AT&T parte de una idea muy concreta: los modelos cambiarán, mejorarán y probablemente se depreciarán con rapidez, pero la arquitectura que permite combinarlos, gobernarlos y asignarles tareas puede convertirse en un activo acumulativo. OTel 2.0 importa, pero importa como una herramienta adicional dentro de ese sistema. El modelo no es el centro de la estrategia; es uno de sus componentes.
Y en esto, SK Telecom acaba de presentar un punto de partida muy diferente. Su nuevo A.X K2 cuenta con 688.000 millones de parámetros y sucede al anterior A.X K1, de 519.000 millones. La compañía afirma que el modelo mejora sus capacidades de razonamiento matemático y científico, comprensión de contextos extensos y conocimiento del idioma coreano. También asegura que su rendimiento resulta comparable o superior al de modelos recientes de Qwen y DeepSeek en determinadas pruebas.
SKT no pretende utilizar A.X K2 exclusivamente para optimizar sus operaciones de telecomunicaciones. Sus casos de uso prioritarios se encuentran en la manufactura, la defensa, la biotecnología y los servicios empresariales.
La compañía prepara agentes especializados para la línea de laminación en frío de KG Steel y para procesos industriales de KONEC. Trabaja con el Ministerio de Defensa de Corea del Sur en modelos adaptados a entornos con exigencias elevadas de seguridad y soberanía de datos. Colabora con SK Biopharmaceuticals en investigación oncológica y proporciona una versión ligera del modelo a SK hynix para herramientas internas. Alrededor de A.X K2 también ha desarrollado modelos derivados capaces de interpretar imágenes, documentos, conversaciones y sonidos industriales.
SK Telecom, por tanto, no está presentando solamente un modelo de IA. Está intentando conectar el modelo con infraestructura, conocimiento industrial, empresas del grupo SK, organismos públicos y clientes empresariales. Su intención declarada de desarrollar un sucesor en el rango del billón de parámetros confirma que no considera esta capacidad como una herramienta auxiliar. Quiere competir en ella.
El anuncio adquiere todavía más significado cuando se relaciona con los demás movimientos recientes de la compañía. SKT ha creado SK Hyper para desarrollar su negocio de centros de datos para IA y persigue construir hasta 15 GW de capacidad. La combinación empieza a revelar una estrategia mucho mayor: semiconductores a través de SK hynix, centros de datos, modelos fundacionales, aplicaciones industriales y demanda procedente tanto del sector público como de las empresas del conglomerado.
A.X K2 es, desde esa perspectiva, otra pieza del intento de SKT por ocupar una posición central dentro del stack coreano de IA.
La comparación con AT&T no muestra que una compañía avance en la dirección correcta y la otra en la equivocada. Tampoco representa dos estrategias necesariamente incompatibles. Muestra dos operadores que han comenzado la carrera desde puntos diferentes porque los activos y los ecosistemas que los rodean también son diferentes.
AT&T opera en un país que ya cuenta con algunos de los mayores proveedores de nube y desarrolladores de modelos fundacionales del mundo. Construir otro modelo gigantesco difícilmente le proporcionaría una ventaja comparable a la que puede obtener utilizando sus datos, su conocimiento de las redes y su capacidad para gestionar enormes volúmenes de inferencia. Su oportunidad consiste en convertirse en un consumidor extraordinariamente sofisticado de IA y controlar la arquitectura que decide cómo utilizarla.
SK Telecom parte de un contexto diferente. Corea del Sur busca reforzar su soberanía tecnológica frente a Estados Unidos y China, y SKT forma parte de un conglomerado con presencia en semiconductores, biotecnología, industria e infraestructura digital. Para la compañía, controlar un modelo fundacional puede tener un valor que trasciende la economía inmediata de un operador de telecomunicaciones. Es simultáneamente una apuesta corporativa, una extensión del grupo SK y una pieza de la política industrial coreana.
Los dos caminos, sin embargo, probablemente acabarán convergiendo.
AT&T necesitará modelos propios o especializados allí donde sus datos y conocimientos telco le permitan obtener mejores resultados. De hecho, OTel 2.0 ya representa un movimiento en esa dirección. SK Telecom, por su parte, necesitará una arquitectura capaz de decidir cuándo utilizar A.X K2, cuándo recurrir a sus versiones ligeras y multimodales y cuándo seleccionar modelos desarrollados por terceros. Utilizar siempre el modelo más grande tampoco será económicamente racional para SKT.
AT&T ha empezado construyendo el sistema que decide qué motor debe utilizar. SK Telecom ha comenzado construyendo el motor. Con el tiempo, AT&T necesitará determinados motores propios y SKT necesitará un sistema capaz de elegir cuál encender en cada momento.
Ahí reside la importancia de ambos anuncios. Leídos conjuntamente, empiezan a dibujar algunos de los escenarios que los operadores tendrán ante sí.
Algunos intentarán controlar la capa de orquestación, combinando modelos propios y externos para operar de forma más eficiente. Otros desarrollarán modelos especializados alrededor de los datos y conocimientos que solo posee una telco. Un grupo mucho más reducido intentará extenderse hacia la infraestructura, los centros de datos y los modelos fundacionales. Y posiblemente veremos operadores que utilicen estas capacidades para entrar en industrias ajenas al negocio tradicional de conectividad.
La ambición de convertirse en una empresa tecnológica comienza así a adquirir un significado más concreto. Ya no se trata únicamente de añadir servicios digitales alrededor de la red. Se trata de decidir qué posición puede ocupar una telco dentro de una cadena de valor dominada inicialmente por fabricantes de chips, proveedores de nube y laboratorios de IA.
No todos los operadores podrán ni deberán ocupar la misma posición. La estrategia dependerá de los activos disponibles: datos especializados, conocimiento operativo, infraestructura, energía, capacidad de inversión, acceso a clientes empresariales, respaldo estatal o participación en un ecosistema industrial más amplio.
Esta diferencia resulta especialmente relevante para América Latina. El camino de SK Telecom no constituye un modelo fácilmente reproducible por un operador aislado. Requiere una combinación poco frecuente de política industrial, capital, infraestructura computacional, demanda pública, semiconductores y empresas capaces de adoptar los modelos en actividades productivas.
La aproximación de AT&T parece más accesible. Los operadores latinoamericanos pueden especializar modelos abiertos, incorporar su conocimiento de redes, gobernar el acceso a diferentes proveedores y desarrollar una capa de orquestación que reduzca costes. Pero incluso esa estrategia exige capacidades propias. Si toda la inteligencia, los modelos y la arquitectura quedan en manos de proveedores externos, el operador volverá a ocupar el papel que ha desempeñado durante buena parte de la era digital: transportar valor sin controlar la capa donde ese valor se crea.
Todavía es demasiado pronto para saber qué estrategia producirá mejores resultados. A.X K2 deberá demostrar que puede traducirse en adopción e ingresos, y no solamente en capacidad tecnológica. AT&T tendrá que comprobar que la eficiencia de su arquitectura puede convertirse en una ventaja sostenible a medida que los modelos se abaratan y las herramientas de orquestación se generalizan.
Pero el escenario empieza a tomar forma. La cuestión para los operadores ya no es simplemente dónde pueden aplicar IA. La pregunta estratégica es mucho más incómoda: qué parte del sistema quieren controlar y qué activos poseen para defender esa posición.
AT&T y SK Telecom todavía no han llegado al mismo lugar. Ni siquiera han comenzado desde el mismo punto. Pero sus movimientos sugieren que la próxima competencia entre operadores no se decidirá únicamente por quién adopte más IA, sino por quién comprenda antes qué papel quiere desempeñar dentro de ella.
