Cuando nos hemos referido a la (IA) como una tecnología casi centenaria, es debido a que su origen más primigenio se remonta a la década de los 30 del pasado siglo, ya de manos de una figura muy relevante en el desarrollo de las que conocemos hoy día como nuevas tecnologías: Alan Turing.
Alan Turing no solo es considerado el padre de la inteligencia artificial, sino como el precursor de la informática moderna. Ingenió numerosas soluciones basadas en computación y el uso de algoritmos para la previsión y prevención de casuísticas ya en la primera mitad de siglo, siendo una de ellas relevante para que el bando aliado ganara la II GM al ser capaz de descifrar los mensajes ocultos que los nazis se enviaban a través de la máquina Enigma.
En cuanto al campo de la inteligencia artificial que nos ocupa, Turing ya afirmaba en la década de los 50 en su estudio “Computing machinery and intelligence” que las máquinas eran “capaces de pensar”: “Si una máquina tiene un comportamiento inteligente en todos los aspectos, entonces es inteligente”. Para poder teorizar con esta afirmación, ideó el aún vigente “Test de Turing” o juego de imitación, mediante el cual se prueba la eficacia de una IA sometiendo a juicio ciego las respuestas escritas de un ser humano y de una computadora. Se considera (IA) si el sistema electrónico consigue confundir al juez.
El sector de las telecomunicaciones es y ha sido históricamente fundamental para toda innovación tecnológica: conecta, configura y facilita la colaboración a nivel global. El sector de las telecomunicaciones ha experimentado una transformación en los últimos años debido a la aparición de tecnologías como: el 5G, la computación en el borde y el Internet de las Cosas (IoT), etc. Pero ahora, con este ecosistema en constante expansión, cada vez más complejo y con un uso intensivo de datos, la Inteligencia Artificial (IA) de Red se ha convertido en la clave definitiva. La IA de Red no solo mejora los sistemas existentes en el borde, sino que representa el futuro de las telecomunicaciones, ofreciendo niveles de eficiencia, escalabilidad e inteligencia sin precedentes en el sector.
La inteligencia artificial (IA) para redes es un subconjunto de (AIOps) específico para aplicar técnicas de (IA) para optimizar el rendimiento y las operaciones de la red. Los sistemas de red se vuelven cada vez más complejos debido a las iniciativas de transformación digital, la multi nube, la proliferación de dispositivos y datos, el trabajo híbrido y los ciberataques más sofisticados. A medida que la complejidad de la red crece y evoluciona, las organizaciones también necesitan que las habilidades y capacidades de los operadores de red evolucionen. La escasez de talento y las limitaciones presupuestarias agravan este desafío. Para superar estos desafíos, las compañías están adoptando la (IA) para redes. La (IA) para redes mejora la experiencia tanto del usuario final como del operador de TI, al simplificar las operaciones, aumentar la productividad y la eficiencia, y reducir los costos. Optimiza y automatiza los flujos de trabajo, minimizando los errores de configuración y acelerando los tiempos de resolución. Al proporcionar información proactiva y práctica, la IA para redes permite a los operadores abordar los problemas de red antes de que provoquen costosos tiempos de inactividad o malas experiencias de usuario. En lugar de buscar soluciones que buscan "agujas en un pajar", los operadores de TI recuperan tiempo para centrarse en iniciativas más estratégicas https://tinyurl.com/bd79xh9x
Fuente: McKinsey
La adopción de la (IA) en la industria de las telecomunicaciones está en alza, lo que indica su carácter transformador. Se prevé que el mercado global de la (IA) en telecomunicaciones supere los 14.000 millones de dólares para 2028, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 40 % desde 2023. La proliferación de estos casos de uso pone de manifiesto cómo la (IA) de red se está convirtiendo rápidamente en una necesidad imprescindible para las compañías de telecomunicaciones que buscan reducir costes, optimizar sus operaciones y asegurar un futuro prometedor en el mercado. Decir que el sector de las telecomunicaciones se encuentra en un período de crecimiento tecnológico explosivo es quedarse corto. El enorme volumen de datos que millones de dispositivos generan cada segundo complica considerablemente la gestión de las redes. Posteriormente, llegó la implementación del 5G, lo que presenta otra dificultad, ya que las compañías ahora exigen una latencia muy reducida, conectividad de alta velocidad y una fiabilidad robusta. Los operadores de red se ven sometidos a una presión cada vez mayor para satisfacer ambos requisitos, a la vez que gestionan los costes, minimizan los tiempos de inactividad y cumplen con las estrictas normas regulatorias.
Además, hay otro factor que presiona si cabe más a las compañías de telecomunicaciones, son las expectativas de los clientes que nunca han sido tan altas. Los consumidores esperan un rendimiento perfecto de la red y la resolución inmediata de cualquier problema. Una encuesta ha demostrado que el 77% de los clientes de telecomunicaciones están hartos, ya que podrían desear el soporte proactivo de sus proveedores, lo que refuerza aún más los recursos de los operadores. En este contexto, la (IA) de Red ofrece soluciones revolucionarias y cruciales. Los operadores pueden automatizar procesos, predecir y prevenir interrupciones, optimizar el ancho de banda y ofrecer servicios personalizados en tiempo real al integrar inteligencia en su infraestructura de red. La industria de las telecomunicaciones, preparada para el futuro, ha construido una base sólida con la ayuda de la IA de Red.
La (IA) de red es una de las herramientas más potentes: puede analizar ingentes cantidades de datos y predecir problemas antes de que ocurran. En el acelerado panorama actual, los enfoques reactivos tradicionales para la gestión de redes se han vuelto inadecuados. El análisis predictivo impulsado por (IA) permite a las empresas de telecomunicaciones predecir interrupciones, identificar cuellos de botella y solucionar problemas sin intervención humana, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la fiabilidad del servicio. Un ejemplo, la compañía norteamericana AT&T utiliza sistemas basados en (IA) para monitorear su extensa red en tiempo real. Estos sistemas monitorean miles de millones de eventos de red a diario y detectan anomalías para alertar al operador a que tome medidas correctivas. La estrategia de minimizar las interrupciones ha dado resultados extraordinarios, permitiendo que millones de clientes se mantengan conectados con poco o ningún tiempo de inactividad.
La (IA) de red está transformando la eficiencia operativa al automatizar tareas redundantes y extensas, como la configuración y optimización de la red. El sistema reduce la intervención humana y elimina errores, acelerando así la implementación y mejorando el rendimiento. Mediante bots basados en (IA), los fabricantes de telecomunicaciones automatizan la atención al cliente, el mantenimiento de la infraestructura y la asignación de recursos para brindar un mejor servicio a sus clientes, permitiendo que sus equipos se concentren en iniciativas más estratégicas. Además, estas soluciones de red nativas de (IA) (NVIDIA + Ericsson) permiten la gestión automática del tráfico de red en tiempo real, lo que permite a los operadores de telecomunicaciones asignar recursos dinámicamente según la demanda. Utilización de red rentable, automatizada y eficiente: El enrutamiento automático del tráfico permite una asignación inteligente de la capacidad de red, lo que garantiza que la entrega de datos sea rentable y esté alineada con los objetivos operativos.
Una de las cuestiones que más se beneficiará con esta tecnología es la experiencia del cliente (CX). Esta se ha convertido en un campo de batalla clave para los proveedores de telecomunicaciones en un mercado saturado en la era digital. Los diseñadores de (IA) de redes superan las expectativas de los clientes ofreciendo servicios a medida mediante soporte proactivo. La Inteligencia Artificial (IA) se utiliza en herramientas de análisis que monitorizan el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que permite a los operadores personalizar las ofertas según sus necesidades individuales. La (IA) también se está integrando en el trabajo de oficina, empresas como Vodafone están adaptando chatbots y asistentes virtuales con (IA) para responder a las consultas de los clientes. Impulsados por el procesamiento del lenguaje natural (PLN), estos chatbots resuelven problemas sencillos al instante y derivan casos más complejos a agentes presenciales. También se implementan algoritmos de (IA) para monitorizar la actividad de la red e identificar y resolver estos problemas, lo que impacta en la experiencia del usuario, incluso antes de que los clientes lo noten, haciendo que su experiencia sea fluida y satisfactoria.
Una función en estos momentos que se está volviendo crucial ante la proliferación global de las redes 5G es la IA de red. Y el 5G se basa en redes ultradensas: miles de pequeñas celdas distribuidas en cada zona urbana y rural, a diferencia de las generaciones anteriores de tecnología inalámbrica. Es prácticamente imposible gestionar manualmente esta red distribuida, por lo que la IA es un componente necesario para poder controlar la misma. Se utilizan algoritmos de (IA) que analizan los patrones de uso de las celdas 5G y los factores ambientales para determinar la ubicación de las celdas y gestionarlas. Esto proporciona una cobertura uniforme y minimiza el consumo de energía. Además, la IA de red permite la gestión dinámica del espectro, asignando inteligentemente el ancho de banda en tiempo real según la demanda y ayudando a los propietarios responsables a maximizar la eficiencia y el rendimiento de sus redes. En el futuro, la aparición de la (IA) indica que la aplicación de la tecnología en las redes 6G elevará la inteligencia artificial en las telecomunicaciones a un nuevo nivel. El futuro de las redes 6G nativas de (IA) utilizará algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para proporcionar niveles sin precedentes de latencia, fiabilidad y adaptabilidad en áreas como las redes de vehículos autónomos y la realidad aumentada.
La (IA) de red no es simplemente una evolución tecnológica en las telecomunicaciones, sino una necesidad estratégica en un entorno competitivo y dinámico. A medida que se desarrollan las capacidades de la (IA), el futuro de las telecomunicaciones se caracterizará por redes que no solo ofrezcan mayor velocidad y fiabilidad, sino que también aprendan y se adapten. Para el año 2030, se estima que el ahorro en costes gracias a la automatización impulsada por (IA) en el sector de las telecomunicaciones alcanzará los 27.000 millones de dólares anuales a nivel mundial, lo que permitirá a los operadores reinvertir en I+D e infraestructura. Además, la aparición de redes nativas de (IA) facilitará nuevos modelos de negocio, como la red como servicio NaaS (es un modelo de servicio en la nube en el que los clientes alquilan servicios de red a los proveedores de la nube) y los mercados de conectividad basados en (IA), donde las compañías podrán utilizar servicios de red personalizados mediante pago por uso. Estos avances también tendrán amplias ramificaciones para sectores ajenos al de las telecomunicaciones. Los sistemas de transporte autónomo, la atención médica basada en (IA) y una serie de tecnologías innovadoras serán accesibles y escalables gracias a las redes que se conocerán como las redes inteligentes del futuro.
El 10 de abril se celebró la Junta General de Accionistas de Telefónica, en la misma en el discurso pronunciado por el presidente Murtra afirmó lo siguiente:
Segundo, mantendremos una disciplina financiera de hierro y simplificaremos la compañía.
Tercero, operaremos bajo excelencia tecnológica y operativa. Haremos de la eficiencia y la eficacia una ventaja competitiva” https://tinyurl.com/2zw6x4et
Para terminar el post quiero volver al comienzo, Alan Turing pronosticó en su momento con su famoso test, la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente similar al de un ser humano. En esencia, la prueba consistía en que un humano conversará con una máquina y otra persona, sin saber quién es quién. Si el humano no puede distinguir entre la máquina y la persona, se considera que la máquina ha pasado el test, indicando que ha logrado imitar la inteligencia humana. La (IA) que hoy está disponible en redes de telecomunicaciones supera con mucho aquellos comienzos de Turing. Para las compañías que buscan la eficacia y eficiencia como Telefónica en sus operaciones… Dicha herramienta es la prueba del algodón de una gestión brillante y optima con los recursos que dispone.
Ya lo dijo Alan Turing: “La pregunta no es si las máquinas piensan, sino si lo hacen mejor que los humanos”.
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