Hay una paradoja histórica que resume bien la situación. En 1990, Telefónica inició su gran expansión internacional entrando precisamente en Chile y Argentina bajo la presidencia de Candido Velázquez Gaztelu. Años después llegaría a convertirse en el primer operador móvil de América Latina, una transformación que la propia compañía calificó como una etapa de «internacionalización imparable». Hoy, más de tres décadas después, Telefónica abandona buena parte de los mercados que la convirtieron en una multinacional y presenta como nueva oportunidad el estudio de pequeños modelos de inteligencia artificial. La diferencia es significativa: la expansión latinoamericana aportó millones de clientes, activos e ingresos cuantificables; el proyecto de los SLM, por el momento, solo aporta expectativas sin inversiones, contratos ni objetivos de facturación publicados. La anécdota resulta reveladora: Telefónica comenzó a hacerse global entrando en Argentina y Chile, y ahora busca un nuevo relato de crecimiento después de haber salido de ambos países. Telefónica vuelve a situar la inteligencia artificial en el centro de su discurso corporativo, esta vez mediante el estudio de pequeños modelos de lenguaje especializados. Sin embargo, detrás del atractivo tecnológico del anuncio permanece una cuestión mucho más importante para los accionistas: la compañía se ha reducido considerablemente tras su salida de Hispanoamérica y todavía no ha demostrado cómo sustituirá los miles de millones de euros de ingresos que aportaban esos mercados. La posible entrada en el negocio de los SLM puede ser coherente con sus capacidades tecnológicas, pero, sin inversiones, contratos ni objetivos de facturación concretos, difícilmente puede presentarse como una respuesta al principal problema que afronta Telefónica bajo la presidencia de Marc Murtra: recuperar la escala y el crecimiento perdidos.
Telefónica vuelve a situar la inteligencia artificial en el centro de su discurso corporativo, esta vez mediante el estudio de pequeños modelos de lenguaje especializados. Sin embargo, detrás del atractivo tecnológico del anuncio permanece una cuestión mucho más importante para los accionistas: la compañía se ha reducido considerablemente tras su salida de Hispanoamérica y todavía no ha demostrado cómo sustituirá los miles de millones de euros de ingresos que aportaban esos mercados. La posible entrada en el negocio de los SLM puede ser coherente con sus capacidades tecnológicas, pero, sin inversiones, contratos ni objetivos de facturación concretos, difícilmente puede presentarse como una respuesta al principal problema que afronta Telefónica bajo la presidencia de Marc Murtra: recuperar la escala y el crecimiento perdidos.
Hoy podemos leer en la prensa, elEconomista.es sobre los modelos pequeños de inteligencia artificial que estudia Telefónica explica que la operadora está analizando el desarrollo y utilización de Small Language Models —SLM—, modelos de IA más reducidos y especializados que los grandes sistemas generalistas de OpenAI, Anthropic o Google. La idea no sería entrar en la costosa carrera por construir el modelo más potente del mercado, sino aplicar modelos compactos a problemas empresariales muy concretos https://tinyurl.com/mwyad2f5
¿Qué pretende hacer Telefónica?
Telefónica estudia utilizar estos modelos en sectores y actividades donde la especialización, la rapidez y el control de los datos pueden ser más importantes que la capacidad de mantener una conversación general sobre cualquier asunto. Entre los campos mencionados aparecen:
- Operaciones y análisis relacionados con drones conectados.
- Aplicaciones en el sector farmacéutico.
- Investigación y diseño de moléculas.
- Procesamiento de imágenes y vídeo.
- Dispositivos móviles, sensores y equipos conectados.
- Servicios de telecomunicaciones, computación en la nube y procesamiento en el borde de la red.
En estas tareas, un modelo entrenado para reconocer incendios, analizar imágenes aéreas, clasificar documentación clínica o trabajar con información molecular podría resultar más rápido y barato que consultar continuamente un gran modelo generalista alojado en la nube https://tinyurl.com/4bv8ey5w
Qué son los modelos pequeños de lenguaje
Los SLM son modelos con una cantidad de parámetros muy inferior a la de los grandes modelos fundacionales. No existe una frontera universal para definirlos, pero Telefónica explica que pueden abarcar desde unos pocos millones hasta alrededor de 10.000 millones de parámetros. Determinados estudios académicos utilizan categorías más restrictivas, como modelos de entre 100 millones y 5.000 millones de parámetros https://tinyurl.com/mrxeetf5
Aunque su capacidad general es más limitada, pueden generar y resumir textos, traducir, responder preguntas, clasificar información y realizar razonamientos básicos. Su principal ventaja es que pueden ser afinados para una función, una empresa o un sector específico.
Además, muchos pueden ejecutarse directamente en un teléfono, una cámara, un dron, un ordenador industrial o servidores situados dentro de las instalaciones de la empresa. Esto ofrece varias ventajas:
Privacidad. Los datos sensibles no tienen que enviarse permanentemente a una nube externa.
Menor latencia. La respuesta puede generarse cerca del lugar donde se produce la información.
Funcionamiento sin conexión. Algunas aplicaciones pueden seguir operando aunque no tengan acceso a Internet.
Reducción de costes. Disminuyen el consumo de infraestructura, las llamadas a APIs externas y las necesidades de procesamiento.
Especialización. Un modelo reducido puede ofrecer buenos resultados en una tarea muy delimitada, aunque no tenga la versatilidad de un gran modelo generalista.
El caso de los drones
El ejemplo de los drones es especialmente relevante porque Telefónica ya dispone de conectividad, infraestructura y servicios sobre los que podría incorporar estos modelos.
Telefónica Tech presentó una solución denominada Drone-in-a-Box, que combina un dron, una estación base, programas de control, conectividad 5G, inteligencia artificial y las APIs de Open Gateway. La empresa mostró aplicaciones como el transporte de material sanitario entre hospitales, la prevención de incendios y la automatización de inventarios en almacenes https://tinyurl.com/y242wu3b
Un SLM integrado en esta infraestructura podría analizar imágenes, detectar humo, identificar objetos o clasificar incidencias cerca del lugar donde vuela el dron. No sería necesario enviar todo el vídeo a un gran centro de datos: el sistema podría seleccionar únicamente las imágenes importantes o emitir una alerta inmediata.
La cobertura consultada también señala que Telefónica ya ha utilizado drones operados remotamente desde su centro T-Space para prevención y detección de incendios. El procesamiento en el borde de la red permite reducir el tiempo transcurrido entre la captura de las imágenes y la identificación de una posible emergencia.
Telefónica no quiere convertirse en otra OpenAI
El mensaje estratégico más importante es que Telefónica parece asumir un papel de integrador y proveedor de servicios, no de laboratorio dedicado a entrenar grandes modelos fundacionales.
Su ventaja competitiva no estaría en superar a GPT, Claude o Gemini, sino en combinar:
- Redes 5G y fibra.
- Dispositivos IoT.
- Computación en el borde.
- Servicios cloud.
- Ciberseguridad.
- Datos empresariales.
- Modelos de IA desarrollados por diferentes proveedores.
Esta orientación ya aparece en la plataforma de IA generativa de Telefónica Tech. La solución permite que las empresas creen asistentes personalizados y comparen modelos abiertos y propietarios atendiendo a su coste, rendimiento y latencia. También puede mantener la información dentro de la infraestructura del cliente, en lugar de obligarlo a depender de un único proveedor externo https://tinyurl.com/ys4ekp8t
Por tanto, los modelos SLM encajan en una estrategia multimodelo: utilizar un modelo grande de los hiperescaladores cuando sea necesaria una capacidad general avanzada y uno pequeño cuando la tarea sea repetitiva, especializada o deba realizarse localmente.
Lo publicado por otros medios y fuentes digitales
1. IA accesible para empresas y administraciones
La Ecuación Digital, al informar sobre un estudio de DigitalES, presentó los SLM como una alternativa para extender la inteligencia artificial entre pymes y administraciones. Destacó que requieren menos infraestructura, facilitan el procesamiento local y permiten un mayor control sobre la información. También señaló posibles aplicaciones en telecomunicaciones, banca, sanidad, comercio y educación https://tinyurl.com/9ekemnzb
Esto refuerza la tesis de la noticia: los modelos pequeños no buscan reemplazar completamente a los grandes, sino eliminar barreras económicas y técnicas en proyectos donde un modelo gigantesco sería innecesario.
2. Plataforma empresarial multimodelo
Otros medios han destacado que la GenAI Platform de Telefónica Tech no está vinculada a un único fabricante. La plataforma permite comparar diferentes modelos según coste, rendimiento y tiempo de respuesta, además de monitorizar su funcionamiento. Esa arquitectura facilitaría incorporar SLM especializados junto con modelos mayores https://tinyurl.com/3dxvdbb2
Este enfoque también reduce el riesgo de dependencia tecnológica: una compañía podría cambiar de modelo o utilizar varios simultáneamente según la sensibilidad de los datos y la complejidad de cada tarea.
3. Alianzas en vez de competir frontalmente
La relación de Telefónica con Perplexity representa otra parte de esta estrategia. Movistar ofreció Perplexity Pro a sus clientes españoles y Telefónica integró el servicio en su ecosistema, después de que Wayra invirtiera en la empresa. Es decir, Telefónica utiliza, distribuye e integra herramientas de IA desarrolladas por terceros en lugar de intentar reconstruirlas desde cero https://tinyurl.com/bdfyc3ck
Cinco Días informó posteriormente de que Telefónica Open Innovation obtuvo un beneficio de 3,56 millones de euros mediante la venta parcial de su participación en Perplexity y la liquidación de otro fondo. Esto muestra que la IA también forma parte de su actividad inversora y de gestión de participaciones tecnológicas https://tinyurl.com/mvnzjv9r
4. IA agéntica aplicada a las redes
Economía Digital informó de una colaboración entre Telefónica y Nokia para probar protocolos que permiten que varios agentes de IA coordinen tareas y accedan de forma segura a datos y herramientas externas. El objetivo es automatizar la utilización de APIs de red y desarrollar nuevos servicios asociados a la conectividad https://tinyurl.com/mvuth8cb
Los SLM pueden ser especialmente útiles en este tipo de arquitectura: numerosos agentes realizan funciones pequeñas y repetitivas, por lo que utilizar siempre un gran modelo sería más caro. Una investigación vinculada a Nvidia sostiene precisamente que los modelos pequeños pueden resultar más apropiados y económicos para muchas de las llamadas realizadas por sistemas de IA agéntica https://tinyurl.com/bdd2tau7
5. Auge de la IA comprimida y ejecutada en dispositivos
La apuesta coincide con el crecimiento de empresas dedicadas a reducir el tamaño de los modelos. Cinco Días informó el 27 de julio de 2026 de una ronda de hasta 500 millones de euros de Multiverse Computing, compañía española que trabaja, entre otros clientes y socios, con Telefónica.
Su tecnología CompactifAI pretende reducir entre un 80 % y un 95 % el tamaño de determinados modelos, con el objetivo de desplegarlos en teléfonos, drones, cámaras, vehículos, satélites e infraestructuras de telecomunicaciones. La noticia es significativa porque muestra que la ejecución local y la eficiencia están convirtiéndose en un mercado industrial propio, no únicamente en una línea experimental de Telefónica https://tinyurl.com/msn62t66
Riesgos y limitaciones
Los modelos pequeños también presentan inconvenientes. Su menor tamaño puede reducir su capacidad de razonamiento general, dificultar el seguimiento de instrucciones complejas o producir errores cuando se les exige salir de su dominio especializado.
Además, ejecutar el modelo localmente no elimina por sí solo problemas como los sesgos, las alucinaciones, la manipulación mediante instrucciones maliciosas o el uso de datos de baja calidad. DigitalES recomienda combinar su utilización con gobernanza, auditorías, cifrado, anonimización y estándares de gestión de la IA https://tinyurl.com/9ekemnzb
Por eso, una arquitectura razonable podría combinar tres niveles:
- Un modelo pequeño en el dispositivo para tareas rápidas y privadas.
- Un modelo especializado en servidores empresariales para operaciones más complejas.
- Un gran modelo en la nube cuando sea necesaria una capacidad de razonamiento general superior.
Conclusión
La noticia no anuncia todavía un modelo concreto de Telefónica, una fecha de lanzamiento o una inversión determinada. Habla de una línea de estudio y desarrollo, por lo que debe interpretarse como una orientación estratégica y no como la presentación de un producto terminado https://tinyurl.com/4bv8ey5w
La conclusión principal es que Telefónica busca ocupar una posición intermedia en la cadena de valor de la inteligencia artificial: no pretende competir directamente con las compañías que desarrollan los grandes modelos fundacionales, sino conectar, adaptar y desplegar modelos especializados sobre sus redes, servicios cloud, plataformas empresariales y dispositivos conectados. Entrar en la carrera por construir modelos de propósito general exigiría inversiones de decenas de miles de millones de euros en I+D, infraestructura computacional y talento altamente especializado, un esfuerzo que hoy no encaja ni con la capacidad financiera de Telefónica ni con su estrategia competitiva. Su posición parece orientarse, por tanto, a aprovechar sus activos en conectividad, datos, clientes e infraestructura para integrar soluciones de terceros y desarrollar aplicaciones concretas, en lugar de asumir el coste y el riesgo de competir frontalmente con OpenAI, Google o Anthropic.
Esta estrategia puede resultar especialmente valiosa en drones, sanidad, industria, telecomunicaciones y servicios públicos, donde la privacidad, la baja latencia, la eficiencia energética y el control de los datos son fundamentales. La tendencia observada en otros medios, investigaciones y compañías tecnológicas confirma que la próxima fase de la IA no estará formada únicamente por modelos cada vez mayores, sino también por sistemas más pequeños que colaboren con ellos.
El mercado europeo y español de los modelos SLM
El mercado de los Small Language Models —SLM— todavía no dispone de una estadística oficial y armonizada para la Unión Europea. Las cifras existentes proceden principalmente de consultoras privadas y deben leerse con precaución, porque no todas utilizan la misma definición. Un estudio académico considera SLM los modelos transformadores de entre 100 millones y 5.000 millones de parámetros, mientras que algunos informes comerciales incluyen modelos de hasta 10.000 o 12.000 millones de parámetros, además de servicios de entrenamiento, integración, consultoría y despliegue. Por eso, dos estudios que utilizan la expresión «mercado SLM» pueden estar midiendo actividades económicas bastante diferentes https://tinyurl.com/3f2wka37
Estimación publicada para Europa
La cifra europea abierta más concreta que se ha localizado es la de Grand View Research. Esta consultora estima que el mercado europeo de modelos pequeños de lenguaje generó 1.847,6 millones de dólares en 2023 y prevé que alcance 4.845,6 millones de dólares en 2030, con un crecimiento anual compuesto del 14,8% entre 2024 y 2030. La estimación incluye los ingresos obtenidos mediante tecnologías y soluciones clasificadas por la consultora dentro del mercado SLM https://tinyurl.com/2wwvb8wp
Tomando exclusivamente esa publicación, puede decirse que el mercado europeo se encontraba en torno a los 1.850 millones de dólares anuales en el año base del estudio y que podría acercarse a los 4.850 millones en 2030. Esta es una previsión publicada, no una extrapolación propia.
La cifra debe interpretarse, sin embargo, dentro de la metodología concreta de Grand View Research. La misma consultora valoró el mercado mundial en 7.761,1 millones de dólares en 2023 y lo proyectó hasta 20.707,7 millones de dólares en 2030 Small Language Model Market Size Report, 2024-2030
Otros estudios ofrecen resultados globales mucho más bajos o más altos. MarketsandMarkets calcula un mercado mundial de solamente 930 millones de dólares en 2025, que aumentaría hasta 5.450 millones en 2032, con un crecimiento anual del 28,7 %. En cambio, OG Analysis, distribuido por Research and Markets sitúa el mercado mundial en 9.410 millones de dólares en 2025 y en 32.080 millones en 2034 https://tinyurl.com/3vd2rhy7
La diferencia entre 930 millones y 9.410 millones de dólares para el mismo año demuestra que el mercado todavía no está delimitado de manera uniforme. Algunas consultoras cuentan únicamente software y servicios directamente vinculados a SLM generativos; otras incorporan herramientas tradicionales de procesamiento del lenguaje, sistemas basados en reglas, aprendizaje automático, infraestructura de despliegue y servicios profesionales. Por esta razón, no es riguroso mezclar las cifras de unas fuentes con las de otras.
Situación de España
Para España sí existen estudios específicos, pero sus cifras detalladas no están publicadas de forma abierta. El informe de MarketsandMarkets incluye una tabla denominada “Spain: Small Language Models Market, by Offering, 2020-2024”, expresada en millones de dólares, pero los valores de la tabla solamente están disponibles al adquirir el informe https://tinyurl.com/kzvmxst4
El estudio de 6Wresearch sobre el mercado español de SLM también afirma disponer del tamaño del mercado español en 2024 y de previsiones hasta 2031, pero no muestra públicamente las cantidades. De forma similar, Research and Markets ofrece un apartado específico denominado “Spain Small Language Model Market Size, Trends, Growth Outlook to 2034”, cuyos datos numéricos están detrás de su servicio de pago https://tinyurl.com/ytwh43fh
Por tanto, no he encontrado una cifra española específica para SLM que sea simultáneamente pública, verificable y reproducible. Asignar a España un porcentaje del mercado europeo en función del PIB, del gasto tecnológico o de su población sería una estimación propia y no una cifra publicada. Hacerlo contradiría el requisito de no introducir elucubraciones.
Como referencia complementaria, pero sin confundirla con el mercado SLM, Bonafide Research estima que el mercado español de Large Language Models —LLM—, una categoría más amplia y diferente, alcanzará los 540 millones de dólares en 2030. Esta cifra puede servir para conocer el orden de magnitud que una consultora atribuye al conjunto español de los grandes modelos de lenguaje, pero no permite determinar qué parte corresponderá a modelos pequeños https://tinyurl.com/m6fkmvph
También debe diferenciarse el tamaño de mercado de la inversión empresarial. Según el Spain Tech Ecosystem Report 2025, difundido por ICEX-Invest in Spain, las empresas españolas de inteligencia artificial captaron más de 2.000 millones de euros de inversión desde 2020, de los cuales más de 300 millones se invirtieron en 2024. España ocupó así la quinta posición europea por inversión acumulada en IA. Estas cantidades representan financiación de compañías tecnológicas, no ventas ni ingresos del mercado SLM https://tinyurl.com/ycytczyp
Conclusión
La estimación publicada más utilizable sitúa el mercado europeo de SLM en 1.847,6 millones de dólares en 2023 y en 4.845,6 millones en 2030. Para España, los informes sectoriales confirman que existe un mercado nacional diferenciado y ofrecen series históricas y previsiones, pero las cantidades concretas no están disponibles públicamente.
En consecuencia, la formulación más rigurosa sería la siguiente: Europa cuenta con un mercado SLM valorado por Grand View Research en aproximadamente 1.850 millones de dólares en 2023, con una previsión próxima a 4.850 millones en 2030; para España no existe por ahora una estimación SLM pública y verificable, aunque una fuente sitúa el mercado español más amplio de LLM en 540 millones de dólares para 2030. Presentar una cifra española más precisa exigiría acceder a los datos de pago de las consultoras o realizar una extrapolación propia, algo que deliberadamente no se ha hecho.
La inteligencia artificial no compensa, por ahora, el encogimiento de Telefónica
Más allá de que la Telefónica presidida por Marc Murtra decida explorar el mercado de los Small Language Models, la cuestión económica fundamental no es si esta tecnología puede resultar útil, sino qué capacidad real tendrá para generar ingresos relevantes. El anuncio publicado por elEconomista.es describe una línea de estudio, pero no presenta un modelo propio, un producto comercial, una inversión comprometida, un calendario de lanzamiento, contratos firmados ni objetivos de facturación. En esas condiciones, no puede considerarse una respuesta económica al recorte de perímetro sufrido por el grupo, sino, como máximo, una declaración de posicionamiento en un sector tecnológico en crecimiento.
Marc Murtra fue nombrado presidente ejecutivo de Telefónica el 18 de enero de 2025. Durante el ejercicio inmediatamente anterior, la compañía había alcanzado unos ingresos consolidados de 41.315 millones de euros, de los cuales 9.032 millones procedían de Telefónica Hispanoamérica. Es decir, la división latinoamericana representaba una parte sustancial de la dimensión comercial del grupo (21,86%) antes de que se acelerara su desmantelamiento mediante la venta de activos. Estas cifras pueden consultarse en los resultados oficiales de Telefónica correspondientes a 2024 https://tinyurl.com/bdeyw3wy
Los 41.315 millones de euros tampoco incorporaban en la cifra consolidada la totalidad de los ingresos de Virgin Media O2 en el Reino Unido. VMO2 es una sociedad participada al 50 % por Telefónica y Liberty Global y se contabiliza mediante el método de puesta en equivalencia, no mediante la integración línea por línea de su facturación. Por tanto, el volumen de ingresos reportado en 2024 ya excluía la cifra de negocio completa de una de las principales operaciones vinculadas al grupo https://tinyurl.com/4k3b6t44
En 2025, Telefónica informó de unos ingresos de 35.120 millones de euros procedentes de las operaciones continuadas. La comparación contable homogénea se realiza frente a unos ingresos de 2024 reexpresados en 35.671 millones, una vez retiradas las actividades consideradas discontinuadas. Sobre esa base, los ingresos descendieron un 1,5 % en términos reportados, aunque crecieron un 1,5 % a tipos de cambio y perímetro constantes. La comparación directa entre los 41.315 millones publicados originalmente en 2024 y los 35.120 millones de 2025 no es homogénea desde un punto de vista contable, pero la necesidad de reexpresar las cuentas es precisamente una manifestación del recorte: los negocios vendidos dejan de formar parte de la facturación consolidada. Una compañía puede crecer orgánicamente dentro de su nuevo perímetro y, al mismo tiempo, ser considerablemente más pequeña en ingresos absolutos https://tinyurl.com/358c6an5
Durante 2025, Telefónica completó las ventas de Argentina, Perú, Uruguay y Ecuador, y posteriormente cerró las operaciones de Colombia y Chile. En abril de 2026 alcanzó además un acuerdo para vender Telefónica México, sujeto a las correspondientes autorizaciones. La propia compañía describió este proceso en los resultados del primer trimestre como una salida de Hispanoamérica prácticamente completada. Por tanto, no se trata de una oscilación coyuntural de los ingresos, sino de una reducción deliberada y estructural del perímetro geográfico de Telefónica.
La dirección puede defender que estas desinversiones permiten reducir la exposición a mercados volátiles, simplificar la organización, rebajar deuda y concentrar recursos en España, Brasil, Alemania y el Reino Unido. De hecho, la deuda financiera neta descendió hasta 25.342 millones de euros en marzo de 2026, favorecida, entre otros factores, por los cobros procedentes de Colombia y Chile. Sin embargo, mejorar el balance mediante la venta de activos no equivale a construir nuevas fuentes recurrentes de facturación. La desinversión produce liquidez y reduce riesgos, pero también elimina clientes, posiciones de mercado, infraestructuras e ingresos futuros https://tinyurl.com/77ak3t5m
Los datos disponibles hasta el primer trimestre de 2026 tampoco muestran todavía una recuperación suficiente para compensar esa pérdida de escala. Telefónica obtuvo 8.127 millones de euros de ingresos, con un crecimiento del 0,4 % en términos reportados y del 0,8 % a tipos de cambio constantes. Es una evolución positiva, pero modesta y obtenida sobre un perímetro ya reducido. No acredita todavía la existencia de un nuevo motor capaz de reemplazar los miles de millones de facturación que aportaban las operaciones latinoamericanas. Los resultados del primer trimestre de 2026 confirman precisamente ese crecimiento gradual https://tinyurl.com/bdd5f52x
Las propias previsiones de la compañía apuntan a una recuperación progresiva, no a una reposición inmediata del volumen perdido. El plan estratégico establece un crecimiento anual compuesto de los ingresos de entre el 1,5 % y el 2,5 % entre 2025 y 2028, que debería acelerarse hasta una horquilla del 2,5 % al 3,5 % entre 2028 y 2030. Son metas de crecimiento moderado que pueden mejorar la rentabilidad del nuevo perímetro, pero que no permiten sostener que Telefónica vaya a recuperar rápidamente la dimensión comercial que tenía antes de las desinversiones https://tinyurl.com/358c6an5
El anuncio sobre los SLM debe valorarse dentro de esta realidad. Según Grand View Research, el conjunto del mercado europeo de modelos pequeños de lenguaje podría alcanzar aproximadamente 4.845,6 millones de dólares en 2030. Esta cifra corresponde a todo el mercado europeo y no a los posibles ingresos de Telefónica, que tendría que competir con fabricantes de modelos, empresas cloud, integradores, consultoras y compañías especializadas. Telefónica no ha publicado qué cuota espera conseguir, cuánto invertirá, qué soluciones venderá ni qué facturación espera obtener. En ausencia de esos datos, no existe una base objetiva para presentar los SLM como un sustituto de los 9.032 millones de euros que Hispanoamérica aportaba en 2024 https://tinyurl.com/3abw9hnv
Por eso, el anuncio tiene más contenido de relato corporativo y posicionamiento tecnológico que de respuesta financiera cuantificada. Explorar la inteligencia artificial es razonable para una operadora que dispone de redes, clientes empresariales, servicios cloud, ciberseguridad, IoT y capacidad de procesamiento en el borde. Pero anunciar que se estudia una tecnología no equivale a demostrar que existe un negocio con capacidad para transformar las cuentas del grupo.
El principal problema de Telefónica bajo la presidencia de Marc Murtra no es la ausencia de proyectos tecnológicos ni de mensajes sobre inteligencia artificial. Su gran desafío es demostrar que el perímetro resultante de las ventas puede crecer lo suficiente para compensar los ingresos eliminados, de momento no lo ha conseguido ni está en camino de lograrlo. Hasta los últimos resultados publicados, la compañía ha avanzado en la salida de Hispanoamérica y en la reducción de deuda, pero todavía no ha acreditado un motor de crecimiento capaz de reconstruir la escala perdida.
Mientras Telefónica no publique inversiones concretas, productos comercializables, contratos, márgenes y objetivos de ingresos asociados a los SLM, esta iniciativa debe considerarse una apuesta potencial y no una solución al encogimiento del grupo. La inteligencia artificial puede contribuir al crecimiento futuro, pero, por ahora, no cubre el vacío económico dejado por la retirada latinoamericana.
Para terminar el post quiero manifestar que Telefónica no necesita más anuncios capaces de ocupar titulares durante unos días. Necesita demostrar, con ingresos, contratos y crecimiento efectivo, que puede reconstruir la dimensión empresarial que está perdiendo. Bajo la presidencia de Marc Murtra, la compañía ha ejecutado una retirada acelerada de Hispanoamérica, un perímetro que aportó 9.032 millones de euros de ingresos en 2024 y que representaba cerca del 22 % de la facturación consolidada del grupo aproximadamente sin contar Venezuela. Esa capacidad comercial ha desaparecido de las cuentas y, hasta el momento, no ha sido sustituida por ningún negocio de volumen comparable.
Frente a este hecho, Telefónica presenta proyectos relacionados con inteligencia artificial, modelos pequeños de lenguaje, drones, plataformas digitales y nuevos servicios tecnológicos. Son ámbitos que pueden tener utilidad industrial, pero ninguno de los anuncios publicados incorpora por ahora una inversión definida, una cartera relevante de contratos, unos márgenes esperados o un objetivo de ingresos capaz de compensar la reducción sufrida. Sin esas cifras, el discurso de la innovación corre el riesgo de convertirse en una cortina de humo que desplaza la atención desde el problema principal: Telefónica factura menos porque ha vendido una parte sustancial de su perímetro y todavía no ha creado actividades que ocupen ese vacío.
Los propios objetivos estratégicos de la empresa confirman la magnitud del problema. Un crecimiento anual de los ingresos de entre el 1,5 % y el 2,5 % hasta 2028, incluso en caso de cumplirse, no recompone rápidamente los miles de millones eliminados mediante las desinversiones. No se trata de una interpretación pesimista, sino de una comparación directa entre la facturación perdida y las tasas de crecimiento anunciadas. Con el perímetro actual y con esos ritmos previstos, Telefónica puede mejorar gradualmente su negocio restante, pero no recuperar dentro del horizonte del plan la escala que tenía antes de abandonar sus posiciones latinoamericanas.
Reducir deuda vendiendo activos puede aliviar el balance, pero no constituye por sí mismo una estrategia de crecimiento. La deuda se reduce una vez; los ingresos perdidos dejan de generarse todos los años. Esa es la diferencia que el relato corporativo intenta diluir cuando presenta cada nueva iniciativa tecnológica como una prueba de transformación. Estudiar los SLM no reemplaza una operación de telecomunicaciones con millones de clientes. Anunciar posibilidades futuras no equivale a recuperar facturación recurrente.
El balance de la presidencia de Marc Murtra debe medirse, por tanto, por lo que Telefónica conserva y por lo que es capaz de construir después de las ventas, no por el número de anuncios asociados a la inteligencia artificial. Hasta ahora, la evidencia disponible muestra una compañía más pequeña, con menor perímetro y sin un nuevo motor de ingresos que compense la salida de Hispanoamérica. Esa es la realidad que permanece cuando se retira la propaganda.
Mientras no cambie la estrategia, se concreten inversiones productivas y aparezcan negocios capaces de aportar ingresos relevantes, Telefónica seguirá administrando su reducción en lugar de revertirla. Los titulares pueden presentar el futuro; las cuentas siguen reflejando el encogimiento.
Ya lo dijo Leon C. Megginson: «No es la especie más fuerte la que sobrevive, ni la más inteligente, sino la que mejor se adapta al cambio.»