Vamos a terminar volviéndonos locos. Llevamos más de una década diagnosticando los problemas que impiden a los operadores de telecomunicaciones aprovechar las nuevas tecnologías y, cada vez que aparece una nueva investigación, volvemos a encontrarnos prácticamente con las mismas conclusiones. Lo dijimos con la virtualización de funciones de red, lo repetimos con las arquitecturas nativas de la nube, insistimos con 5G y ahora volvemos a escucharlo con la inteligencia artificial (IA). Las tecnologías prometen eficiencia, flexibilidad, automatización y nuevas oportunidades comerciales, pero cuando llega el momento de materializar esas promesas aparecen las mismas estructuras organizativas rígidas, los mismos departamentos que trabajan de manera aislada y los mismos procesos heredados. Lo desesperante no es que sigamos teniendo estos problemas, sino que llevamos años identificándolos correctamente sin conseguir resolverlos.
Y hay una ironía particularmente interesante en todo esto. Los operadores de telecomunicaciones empiezan a parecerse bastante a los sistemas de IA que están introduciendo en sus redes porque son capaces de diagnosticar problemas con notable precisión, pero tienen muchas más dificultades cuando llega el momento de decidir qué hacer y ejecutar las soluciones. Al menos esa es la reflexión que provoca Beyond Software-Defined: What It Takes to Make Broadband Networks Autonomous, un nuevo informe de Broadband Forum elaborado por STL Partners. La investigación se basa en una encuesta realizada en septiembre a 100 responsables de proveedores de banda ancha fija y diez entrevistas con ejecutivos de distintas regiones. Sus conclusiones no descubren una enfermedad nueva, pero confirman que seguimos padeciendo una que conocemos demasiado bien.
Los resultados muestran la distancia entre modernizar una infraestructura y transformar realmente su funcionamiento. El 78 por ciento de los encuestados afirma haber desplegado, total o parcialmente, tecnologías de redes definidas por software (SDN, por sus siglas en inglés) y virtualización de funciones de red (NFV, por sus siglas en inglés). Sin embargo, solo el 12 por ciento asegura que las intenciones de negocio pueden orquestarse entre múltiples dominios de red, mientras que el 65 por ciento limita esa capacidad a determinados dominios. Aunque ambos indicadores miden capacidades diferentes, su combinación sugiere que los operadores han conseguido que numerosos elementos de sus redes sean programables, pero todavía encuentran dificultades para coordinar automáticamente las actividades necesarias para prestar un servicio completo. Hemos hecho programables partes de la maquinaria sin transformar necesariamente la forma en que funciona la empresa que la controla.
La comparación con la IA resulta todavía más pertinente cuando examinamos su capacidad para intervenir en las operaciones de red. Uno de los operadores norteamericanos entrevistados explica que sus ingenieros aceptan sin modificaciones entre el 70 y el 80 por ciento de las recomendaciones de IA para identificar las causas de los problemas. Sin embargo, cuando esas recomendaciones implican modificar dinámicamente la asignación de recursos, el nivel de aceptación cae hasta situarse entre el 25 y el 30 por ciento. Aunque se trata de la experiencia de una compañía y no de un resultado extrapolable a toda la industria, ilustra una diferencia fundamental y es que una cosa es comprender qué está ocurriendo y otra muy distinta decidir cómo intervenir sin provocar consecuencias indeseadas.
La explicación no reside necesariamente en una incapacidad de los algoritmos para razonar, sino en que carecen de parte del contexto necesario para tomar determinadas decisiones. Los ingenieros conocen restricciones técnicas, prioridades comerciales y compromisos con clientes que no siempre están representados en los sistemas. Por eso una IA puede resultar muy útil para identificar anomalías y sus posibles causas, pero recomendar actuaciones que no sean adecuadas para el conjunto del servicio. De hecho, el 83 por ciento de los encuestados identifica la falta de datos de calidad procedentes de fuentes heterogéneas como uno de los principales obstáculos para desplegar IA, mientras que el 68 por ciento señala las dificultades de integración con sistemas existentes. El problema no consiste únicamente en recopilar información, sino en proporcionar a las máquinas suficiente contexto para comprender las consecuencias de sus decisiones.
Curiosamente, a los operadores les ocurre algo parecido con su propia transformación. Llevamos años señalando que sus estructuras organizativas son excesivamente rígidas, que muchos departamentos funcionan como compartimentos estancos y que numerosos procedimientos fueron concebidos para una industria en la que las redes y los servicios evolucionaban a un ritmo muy distinto del actual. Sin embargo, cuando llega el momento de modificar responsabilidades, redistribuir recursos, eliminar estructuras redundantes o cuestionar procedimientos consolidados, la capacidad de ejecución parece reducirse considerablemente. El diagnóstico puede ser correcto, pero la organización no siempre dispone de los mecanismos, incentivos o voluntad necesarios para convertirlo en acción. Y quizá lo más preocupante sea que hemos terminado normalizando esta contradicción.
El informe refuerza esta interpretación mediante dos experiencias que ilustran resultados muy diferentes. Un operador europeo de gran tamaño consiguió desarrollar una arquitectura programable y desagregada, con una capa de control que permite gestionar distintas generaciones de tecnología de acceso y acelerar las actualizaciones de software. En cambio, un proveedor de tamaño intermedio de Asia-Pacífico, pese a haber avanzado en virtualización, mantuvo equipos separados, entornos fragmentados y mecanismos tradicionales de asignación de recursos. Aunque mejoró algunos procesos, no consiguió la elasticidad ni la eficiencia que esperaba. La diferencia no estaba exclusivamente en la tecnología desplegada, sino en cómo cada organización había adaptado su funcionamiento para aprovecharla.
A ello se suma la dificultad de integrar la innovación con la infraestructura existente. El 90 por ciento de los encuestados identifica la integración con sistemas y equipos heredados como uno de los principales desafíos de las soluciones SDN y NFV, mientras que el mencionado 68 por ciento encuentra obstáculos similares cuando intenta incorporar IA. Son indicadores de problemas tecnológicos diferentes, pero juntos muestran cómo las decisiones acumuladas durante décadas condicionan la introducción de nuevas capacidades. Además, el 78 por ciento identifica la mala interoperabilidad entre fabricantes como un problema relevante, aunque apenas el cinco por ciento señala la falta de interfaces de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) estandarizadas. La dificultad no consiste solamente en disponer de estándares, sino en conseguir que sus distintas implementaciones funcionen conjuntamente, sin convertir cada integración en un nuevo proyecto de ingeniería.
Y esto nos devuelve a una concepción equivocada que ha acompañado demasiadas iniciativas de transformación y es pensar que incorporar una nueva tecnología transforma automáticamente a la empresa. En realidad, es la organización la que debe transformarse para aprovechar las posibilidades que ofrece la tecnología. De lo contrario, podemos virtualizar funciones y continuar asignando recursos como si cada aplicación necesitara su propia infraestructura, instalar herramientas de automatización y mantener interminables cadenas de aprobación o desplegar IA sobre procesos ineficientes para conseguir que esos mismos procesos se ejecuten más rápidamente. La tecnología amplía las posibilidades de una empresa, pero no puede sustituir las decisiones organizativas necesarias para aprovecharlas.
Ahora bien, quizá estemos siendo demasiado injustos al afirmar que los operadores no saben transformarse. Tal vez sepan perfectamente qué deberían hacer, pero sus propias organizaciones les impiden hacerlo con la rapidez necesaria. Las estructuras existentes no son necesariamente fruto de decisiones irracionales y muchas responden a necesidades legítimas de estabilidad, continuidad del servicio, control de riesgos y responsabilidades claramente delimitadas (lo explico en detalle en mi libro El Gran Legado). El problema surge cuando esos mecanismos, diseñados para proteger la operación, se convierten en obstáculos para evolucionar. Además, reconocer que una estructura es ineficiente no significa que quienes dependen de ella estén dispuestos a modificarla, especialmente cuando los beneficios son inciertos y los riesgos inmediatos recaen sobre quienes deben impulsar el cambio.
Esta distinción entre no saber y no poder resulta fundamental porque cambia la naturaleza del problema. Si los operadores desconocieran cómo transformarse, necesitarían mejores diagnósticos. Pero si conocen las soluciones y sus estructuras dificultan aplicarlas, producir nuevos informes que repitan las mismas recomendaciones probablemente aportará poco. STL Partners propone crear funciones centrales de coordinación, involucrar a los equipos operativos, medir los beneficios reales y avanzar gradualmente hacia decisiones autónomas. Son propuestas razonables, aunque conocidas. Lo que sigue faltando es comprender mejor qué mecanismos permiten superar las resistencias organizativas y por qué algunas compañías consiguen hacerlo mientras otras permanecen atrapadas en sus modelos tradicionales.
Además, el estudio deja pendiente una cuestión económica fundamental. Aunque ilustra oportunidades comerciales y mejoras operativas mediante ejemplos de servicios programables, no ofrece una medición sistemática y comparable que permita atribuir ahorros, retornos de inversión o nuevos ingresos a las distintas estrategias de autonomía. Sin esa evidencia resulta difícil determinar qué operadores están convirtiendo realmente su transformación en ventajas competitivas. Quizá deberíamos empezar a prestar menos atención al número de funciones virtualizadas, algoritmos desplegados o niveles de autonomía declarados y bastante más a los resultados operativos y comerciales obtenidos.
Después de tantos años analizando la transformación de las telecomunicaciones, uno empieza a sospechar que no necesitamos otro informe que nos explique que la tecnología no transforma por sí sola a las empresas. Necesitamos comprender por qué, sabiendo esto desde hace tanto tiempo, continuamos teniendo tantas dificultades para actuar en consecuencia. El estudio de Broadband Forum vuelve a poner el dedo en una llaga que conocemos demasiado bien y aporta cifras recientes para comprobar que sigue abierta.
Y mientras intentamos desarrollar redes capaces de detectar problemas, razonar sobre ellos y tomar decisiones autónomas, seguimos preguntándonos por qué las compañías que construyen esas redes encuentran tantas dificultades para aplicar ese mismo principio a su transformación. Quizá el primer gran desafío de la autonomía en telecomunicaciones no sea conseguir que las redes aprendan a tomar decisiones, sino que las organizaciones que las gestionan consigan ejecutar las decisiones que llevan años sabiendo que deberían tomar.
