Redes autónomas son la apuesta de las telcos para reducir costos operativos: Ciena
Barcelona, España. Las redes de telecomunicaciones avanzan hacia mayores niveles de automatización impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA), aunque el camino hacia una operación completamente autónoma todavía es incipiente, especialmente en América Latina. Así lo explicó Fernando Capella, Country Manager de Brasil de Ciena, durante una entrevista con DPL News realizada en el marco del Mobile World Congress 2026.
De acuerdo con el ejecutivo, los operadores están evaluando diferentes aplicaciones de IA para optimizar el rendimiento, automatizar la gestión de redes y generar nuevas fuentes de ingresos, aunque todavía no se observan en la región despliegues plenamente autónomas.
“Hoy vemos múltiples pruebas y algunos casos ya desplegados, pero no creo que ningún operador en América Latina haya alcanzado todavía el nivel máximo de automatización”, señaló Capella. Aun así, la presión por gestionar redes cada vez más complejas y con mayores volúmenes de tráfico está acelerando el interés de las compañías por estas tecnologías.
Uno de los principales incentivos para avanzar hacia redes autónomas es el impacto económico. El tráfico de datos crece entre 20 y 30% anual, lo que obliga a los operadores a ampliar continuamente su infraestructura, pero sin un crecimiento proporcional de los ingresos. En este contexto, la automatización aparece como una herramienta clave para reducir costos operativos.
“Cuando se analiza la estructura financiera de los operadores, el gasto operativo puede ser entre tres y cinco veces el nivel de inversión. Allí hay un enorme potencial de ahorro mediante la automatización”, explicó Capella. Además, el auge de la Inteligencia Artificial está cambiando el perfil del tráfico, lo que exige sistemas capaces de reaccionar en tiempo real a patrones cada vez más dinámicos.
Desde la perspectiva tecnológica, el ejecutivo destacó que el primer paso hacia redes autónomas es lograr una visibilidad completa de los recursos de red. “Hay una frase que usamos mucho: You can’t AI what you can’t see”, afirmó. Esto implica consolidar y actualizar los sistemas de inventario de red, ya que muchos operadores aún gestionan la información en múltiples plataformas que no siempre están sincronizadas.
En paralelo, la evolución de la infraestructura, incluidos Centros de Datos preparados para cargas de Inteligencia Artificial, también está redefiniendo las necesidades de conectividad, con demandas crecientes de capacidad, menor latencia y arquitecturas ópticas más eficientes para sostener el crecimiento del tráfico y los nuevos servicios digitales.