Inicialmente la inteligencia artificial (IA) en telecomunicaciones se planteaba como una pregunta relativamente sencilla que responder. ¿Cuánto dinero podía ahorrar un operador automatizando la atención al cliente, las operaciones de red o los procesos internos? Ahora empieza a aparecer una pregunta bastante más difícil. ¿Cuánto dinero puede ganar vendiendo IA?
El cambio parece pequeño, pero modifica por completo la naturaleza de la apuesta. Reducir costos permite introducir IA de manera incremental dentro de procesos existentes. Generar ingresos obliga a decidir qué producto vender, quién estará dispuesto a comprarlo y, sobre todo, cuánto capital conviene arriesgar antes de saber cuál será la demanda. El informe Telco AI: State of the Market, Q2 2026, publicado por GSMA Intelligence, encuentra señales de que algunos operadores empiezan a desplazarse en esa dirección, aunque todavía sería prematuro hablar de una transformación generalizada de la industria. El 63 por ciento de los despliegues identificados continúa teniendo como objetivo principal reducir costos, frente al 37 por ciento orientado a generar ingresos.
La dirección de los nuevos proyectos ofrece, sin embargo, una pista interesante. La atención al cliente representa alrededor del 45 por ciento de los despliegues acumulados, pero apenas el 30 por ciento de los anunciados durante los últimos seis meses. Red y centros de datos recorren el camino contrario y pasan del 20 por ciento del parque acumulado al 29 por ciento de las nuevas iniciativas. Los datos sugieren así que la atención al cliente ya concentra una parte importante de los primeros despliegues, mientras las nuevas iniciativas empiezan a diversificarse hacia la red, la automatización, AI-RAN y la infraestructura preparada para IA.
Es precisamente ese movimiento hacia la infraestructura el que abre la posibilidad de convertirla en algo más que una herramienta de eficiencia. Una de las opciones que GSMA Intelligence considera más prometedoras son las denominadas fábricas de IA, que combinan centros de datos del operador, conectividad, unidades de procesamiento gráfico y plataformas con esta tecnología para ofrecer capacidad de cómputo e inferencia a empresas. La idea tiene un atractivo evidente para las telcos porque les permitiría participar en el crecimiento de esta infraestructura sin necesidad de competir en todas las capas del mercado.
La distinción resulta importante porque no todas las oportunidades que rodean a la IA parecen igualmente accesibles para un operador. GSMA Intelligence considera que las unidades de procesamiento gráfico y la inferencia como servicio, la IA soberana y las soluciones verticales ofrecen actualmente las mejores posibilidades comerciales. Los servicios gestionados, la orquestación y los paquetes empresariales mejorados aparecen como oportunidades intermedias, mientras que el desarrollo y entrenamiento de modelos fundacionales a gran escala, así como los mercados abiertos, presentan muchas más dificultades debido a las economías de escala y a la competencia existente.
En otras palabras, la oportunidad no parece estar en que las telcos intenten convertirse en otra OpenAI, Google o Amazon, sino en encontrar qué parte de la nueva cadena de valor puede construirse sobre activos que ya poseen. Redes, centros de datos, conectividad y relaciones con clientes empresariales ofrecen un punto de partida que otros participantes necesitan construir o adquirir. El desafío consiste en determinar si esa ventaja resulta suficiente para crear un negocio y no simplemente para justificar una nueva ronda de inversión.
GSMA Intelligence intenta poner números a esa posibilidad. Su modelo estima que convertir el cinco por ciento del mercado cloud direccionable en ingresos para los centros de datos de los operadores podría añadir alrededor de 1,4 puntos porcentuales al crecimiento de los ingresos móviles. Una conversión del 10 por ciento elevaría el impacto hasta 2,9 puntos, mientras que alcanzar el 20 por ciento lo llevaría hasta 5,7 puntos. Se trata de escenarios potenciales, no de una previsión de ingresos, pero ayudan a explicar por qué una industria con dificultades históricas para encontrar nuevas fuentes de crecimiento empieza a prestar atención al negocio.
La diferencia entre oportunidad y negocio dependerá, en buena medida, de una variable menos atractiva que la IA pero mucho más importante para las cuentas de resultados: la utilización. Las unidades de procesamiento gráfico son caras y una fábrica de IA con poca demanda puede convertir rápidamente una promesa de crecimiento en capacidad ociosa. El propio informe advierte que los operadores necesitarán agregar cargas de trabajo, desarrollar soluciones para industrias concretas y apoyarse en alianzas con otros actores del ecosistema para evitar que el negocio termine reducido a una reventa de cómputo genérico sometida a una rápida comoditización.
Ese riesgo adquiere otra dimensión cuando se observa cuánto están invirtiendo los grandes proveedores cloud. Según GSMA Intelligence, su inversión de capital relacionada con infraestructura aumentó alrededor del 50 por ciento en 2025. Amazon aparece con 92.300 millones de dólares, Google con 54.400 millones, Microsoft con 53.100 millones y Meta con 48.200 millones. Para los operadores, esas cifras son tanto una señal del tamaño que podría alcanzar el mercado como una advertencia sobre la intensidad competitiva que encontrarán si deciden entrar en él.
Por eso GSMA Intelligence no propone que las telcos reproduzcan la estrategia de los hyperscalers. Más bien recomienda concentrar la inversión allí donde poseen ventajas estructurales, entre ellas conectividad, centros de datos, infraestructura edge y capacidades de IA soberana. La disciplina de capital resulta especialmente importante porque las inversiones en IA deberán convivir con otras necesidades de la industria, desde 5G standalone (SA) hasta el eventual comienzo del ciclo de 6G. Comprar unidades de procesamiento gráfico porque todo el mundo está comprando unidades de procesamiento gráfico difícilmente constituye una estrategia.
Además, no todos los operadores tienen la misma capacidad para participar en esta carrera. Los 250 mayores operadores de la muestra presentan una media de 1,8 despliegues de IA frente a 1,3 entre los pequeños y medianos. La diferencia responde, según GSMA Intelligence, a una mayor disponibilidad de capital, conocimiento interno y acceso a socios tecnológicos, y sugiere que la siguiente fase de adopción podría favorecer todavía más a los grupos con suficiente escala para experimentar simultáneamente con diferentes casos de uso.
América Latina muestra hasta qué punto ese proceso avanza a distintas velocidades. Dentro de la muestra analizada por GSMA Intelligence, construida a partir de anuncios públicos y que no pretende ofrecer una fotografía exhaustiva del mercado, el 77 por ciento de los despliegues latinoamericanos tiene como objetivo reducir costos o mejorar eficiencias y apenas el 23 por ciento busca generar ingresos. En Asia Pacífico, en cambio, el peso de las iniciativas orientadas a ingresos alcanza el 43 por ciento y en Norteamérica llega al 47 por ciento.
La diferencia se amplía al observar dónde se está utilizando la tecnología. La atención al cliente concentra el 75 por ciento de los despliegues latinoamericanos identificados, frente al siete por ciento destinado a la red y ninguno a centros de datos dentro de la muestra acumulada. La región parece encontrarse todavía en una etapa en la que el retorno más evidente de la IA procede de automatizar procesos existentes, mientras que las apuestas vinculadas a infraestructura y nuevos servicios aparecen mucho menos desarrolladas.
Eso no convierte necesariamente a América Latina en un rezagado. Puede significar simplemente que los operadores están priorizando proyectos con retornos más inmediatos y menor intensidad de capital. De hecho, el propio informe muestra que el salto desde la eficiencia hacia la monetización está lejos de ser uniforme incluso en mercados más desarrollados. La cuestión para la región será cuándo tiene sentido avanzar hacia la siguiente capa y, sobre todo, si puede hacerlo sin asumir inversiones diseñadas para mercados con una demanda empresarial, disponibilidad de capital y ecosistemas cloud diferentes.
En ese cálculo aparece una segunda oportunidad que podría resultar especialmente interesante porque no depende exclusivamente de competir en capacidad de cómputo. La IA soberana introduce factores como la residencia de los datos, la jurisdicción, el control de la infraestructura y la confianza, todos ellos terrenos donde los operadores pueden tener una posición diferente a la de un proveedor global. Lo que inicialmente parece una cuestión regulatoria empieza así a adquirir características de mercado.
GSMA Intelligence estima que alrededor del 40 por ciento de los operadores de Estados Unidos y Canadá consultados ya ha lanzado comercialmente alguna propuesta de IA soberana, mientras que en otras regiones las tasas se sitúan aproximadamente entre el 25 y el 30 por ciento. La velocidad con la que ha aparecido este mercado resulta significativa considerando que, según el informe, el concepto solo entró en la discusión general de la industria durante los últimos 12 a 18 meses.
La escala vuelve, sin embargo, a marcar diferencias. Apenas el siete por ciento de los operadores con ingresos inferiores a 1.000 millones de dólares ha lanzado comercialmente una propuesta soberana, frente al 47 por ciento de aquellos que facturan más de 10.000 millones. Construir centros de datos preparados para IA, desplegar capacidad de cómputo y ofrecer garantías sobre residencia y gobernanza de datos requiere inversiones que favorecen inevitablemente a los operadores de mayor tamaño.
Pero la demanda que puede justificar esas inversiones no procede únicamente de los gobiernos. Según GSMA Intelligence, el 34 por ciento de los operadores identifica como principal impulsor la demanda de sectores regulados como finanzas, salud o defensa, mientras otro 30 por ciento apunta a los mandatos regulatorios nacionales y los requisitos de residencia de datos. En conjunto, alrededor de dos tercios de las respuestas están relacionadas con regulación o con industrias que necesitan mayores garantías sobre dónde y cómo se procesa su información.
Esa combinación puede convertir una obligación regulatoria en una ventaja comercial y, al mismo tiempo, modificar la relación entre operadores y grandes proveedores cloud. Estos últimos compiten con las telcos por parte del mercado de cómputo, pero también necesitan cumplir las reglas nacionales para prestar servicios soberanos. Como buena parte de ellos tiene su origen en Estados Unidos, GSMA Intelligence considera que las asociaciones con proveedores locales, incluidos los operadores, pueden convertirse en una de las vías de entrada a determinados mercados.
La oportunidad para las telcos empieza entonces a definirse con algo más de precisión. No consiste necesariamente en controlar toda la cadena de IA, sino en ocupar aquellos puntos donde infraestructura, conectividad, localización de los datos y relaciones empresariales tienen valor. Eso puede significar operar una fábrica de IA, ofrecer capacidad de inferencia, desarrollar soluciones para determinadas industrias o proporcionar la infraestructura soberana sobre la que otros actores desplieguen sus servicios.
Nada garantiza todavía que alguna de estas opciones se convierta en una nueva fuente relevante de ingresos para el conjunto del sector. Los datos de GSMA Intelligence muestran precisamente una industria donde la eficiencia continúa dominando los despliegues y donde la capacidad para avanzar hacia modelos comerciales depende mucho del tamaño del operador, de la región y de los socios disponibles. El atractivo de la oportunidad convive con el riesgo de invertir demasiado pronto en infraestructura cuya demanda todavía debe demostrarse.
Después de años buscando cómo escapar de la condición de proveedor de conectividad, la IA podría terminar llevando a los operadores nuevamente hacia la infraestructura. La diferencia es que esta vez no se trataría únicamente de transportar datos, sino también de proporcionar el cómputo, el entorno y las garantías necesarias para procesarlos. Si eso termina convirtiéndose en un negocio importante todavía está por demostrar. Pero el movimiento que empieza a detectar GSMA Intelligence sugiere que la próxima discusión sobre IA en telecomunicaciones tendrá bastante menos que ver con cuántos chatbots despliega un operador y bastante más con cuánto capital está dispuesto a invertir, qué demanda puede asegurar y qué parte de la nueva infraestructura realmente tiene sentido que controle. Casi nada.
