El modelo telco se reinventa para financiar la infraestructura digital del futuro
El modelo tradicional telco dejó de existir, y ante la pregunta sobre cómo financiar la infraestructura digital del futuro, los acuerdos directos con hiperescaladores y proveedores de Inteligencia Artificial (IA) son señalados como el camino más viable para sostener el despliegue de redes.
Así lo aseguró Diego Santos, director de Asuntos Regulatorios e Institucionales de Claro Argentina, Uruguay y Paraguay, quien durante su participación en Argentina Digital Summit 2026 dijo que los operadores de telecomunicaciones exploran actualmente la negociación directa con estas empresas para el financiamiento de las nuevas infraestructuras.
Un ejemplo es el acuerdo entre Claro y Meta, en línea con el Fair Share. Santos afirmó que este tipo de negociaciones son la solución dentro de la regla del mercado y de la regulación que van a permitir el despliegue exitoso.
Hernán Colombo, gerente de Regulación y Negocio Mayorista de Personal, destacó que con la Inteligencia Artificial, ahora no sólo las personas demandan capacidad de red. “Demandan los agentes, demandan las máquinas, y las redes que soportan ese tráfico están bajo tensión y bajo una necesidad de crecimiento”, explicó.
Por ello, además del Fair Share y el aporte de hiperescaladores, mencionó el IoT y la monetización de activos digitales como nuevas vías de financiamiento.
Sin embargo, ante esta nueva configuración de la industria se suma un desafío más: el regulatorio. Colombo aseveró que no se puede enfrentar el futuro con reglas del pasado, por lo que la prioridad debe ser la simplificación, la desregulación; “necesitamos principios que trasciendan la coyuntura y que permitan acompañar este momento de cambio”.
Pedro Betancourt, vicepresidente de Asuntos Externos, Económicos y Regulatorios de WAIKEN ILW, continuó con el discurso al señalar que si bien están mejorando las condiciones de conectividad en Argentina, ciertos sectores de la población aún no acceden a la Inteligencia Artificial debido a las altas cargas regulatorias.
“En la medida en que tengamos más posibilidad de trabajar sin las anclas de reglamentos pasados basados en un mundo que no existe más y que será más diferente en el futuro, podremos prestar más y mejores servicios y tener la sustentabilidad”, declaró.
Asimismo, recalcó la necesidad de habilitar a las personas que no tienen suficiente capacidad económica para que puedan entrar al proceso para lograr sociedades más prósperas.
En su turno, Luis Quinelli, presidente de SION, reconoció que la industria telco se encuentra bajo presión respecto a las inversiones, ya que está en un proceso de desmonetización. También destacó el reto que empresas como la suya tienen para llevar servicios de calidad al interior de Argentina, debido a su dispersión geográfica.
Quinelli indicó que SION impulsa las redes neutrales o redes compartidas, ya que permite que los modelos de negocios sean viables en esas localidades.
El riesgo del bypass: cuando los hiperescaladores construyen sus propias redes
Un riesgo más que enfrenta la industria telco en la era de la Inteligencia Artificial es la posibilidad de que los grandes hiperescaladores decidan construir sus propias redes y prescindir de los operadores tradicionales.
La IA requiere una gran demanda de energía y capacidad de red, y eso crea un incentivo real para que grandes proveedores como Meta o Google busquen controlar toda la cadena, desde la generación de datos hasta su entrega al usuario final. “Existe un riesgo muy grande de que los hiperescaladores hagan un bypass de las telcos para poder ofrecer IA y construir sus propias redes”, advirtió Carlos Islas, vicepresidente de Soluciones y Éxito al Cliente para las Américas de Ookla.
Enfatizó que los operadores no pueden tomar un papel pasivo de conectar Data Centers o brindar conectividad solamente. Por ello, dijo, “hay que trabajar de forma conjunta para que las telcos jueguen un papel más relevante”.
Como una oportunidad para la industria telco, Islas mencionó que deben comenzar a monetizar en aspectos como la latencia, ya que la Inteligencia Artificial requiere el menor retardo posible para alimentar y educar a los modelos en tiempo real.