Existe un dato que debería hacer repensar toda la arquitectura de cobranza en el sector financiero: 70% de los clientes con deuda vencida prefieren cambiar su número de teléfono antes que contestar una llamada de cobro. No desaparecen porque no quieran pagar. Desaparecen porque el canal los obliga a una confrontación para la que no están preparados.

El teléfono, que durante décadas fue el instrumento central de la recuperación de cartera, se ha convertido en el principal generador de fricción entre acreedor y deudor. La paradoja es que vivimos en la era de mayor conectividad de la historia. El problema no es el cliente. Es el canal.

El diseño de la fricción y sus consecuencias financieras

Desde la neurociencia del comportamiento, una llamada entrante de un número identificado como institución financiera activa de inmediato el sistema de respuesta a amenazas. El cerebro no procesa la deuda: procesa el riesgo social. La reacción es ansiedad, vergüenza y, en consecuencia, evasión.

Esto tiene consecuencias directas en los estados financieros. Un cliente que evade no es necesariamente un cliente que no puede pagar. Es un cliente que no quiere enfrentar la fricción emocional del proceso. Y cuando la cobranza está diseñada sobre ese modelo de confrontación, la cartera vencida se profundiza no por insolvencia, sino por diseño deficiente.

La variable crítica que el canal telefónico elimina es la autonomía. La investigación en economía conductual es consistente: las personas son significativamente más propensas a cumplir compromisos financieros cuando sienten que controlan el proceso. Cuando alguien llama, interrumpe y exige respuesta inmediata, la reacción natural es la fuga, no el pago.

El dispositivo como infraestructura de cobranza

Aquí es donde la tecnología redefine la ecuación. En América Latina, la penetración de suscriptores únicos de servicios móviles alcanzó 70% en 2024, con adopción de smartphones que pasará de 81% actual a 93% proyectado para 2030. Un porcentaje creciente de esos dispositivos llega a manos del usuario a través de financiamiento directo del operador o del retailer.

Ese mismo dispositivo financiado puede convertirse, con el consentimiento explícito del usuario, en el canal de comunicación más eficiente para la gestión de pagos. No mediante un SMS que se pierde entre decenas de notificaciones, sino a través de interacciones directas en pantalla que llegan en el momento adecuado, con información precisa y opciones de acción inmediata.

Plataformas especializadas en este modelo —como las que operamos e implementamos en PrimeQuest Solutions a través del portafolio de Datacultr (TrueDigi para comunicación y gestión en pantalla; Odyssey para control de cumplimiento del dispositivo)— transforman el dispositivo financiado en un canal de diálogo, no de presión. La contactabilidad real deja de ser un problema operativo para convertirse en una variable controlada.

La promesa de pago como arquitectura de comportamiento

Uno de los conceptos más sólidos en psicología del comportamiento financiero es el del compromiso elegido. Cuando una persona selecciona por sí misma una fecha de pago —sin que nadie la acorrale a responder en medio de una llamada incómoda— ese compromiso tiene un peso psicológico sustancialmente mayor que uno arrancado bajo presión.

Los flujos digitales de Promise to Pay (PTP) operan exactamente sobre este principio. El cliente ve su situación, procesa la información en privado y elige: “Pago el viernes.” No hay explicaciones que dar. No hay silencio incómodo al otro lado de la línea. Sólo una interfaz que pregunta cuándo puede, en lugar de exigir que pague ahora.

El resultado no es sólo recuperación de cartera. Es preservación de la relación comercial. En modelos como el BNPL (Buy Now, Pay Later), donde la promesa central al usuario es una experiencia de crédito digital fluida y casi invisible, la forma en que se gestiona el incumplimiento puede destruir —o reforzar— exactamente esa experiencia diferenciadora.

El marco regulatorio en América Latina: el consentimiento como eje técnico-legal

Este tipo de soluciones no operan en un vacío legal. La tecnología de gestión de dispositivos financiados —incluido el control de funcionalidades en caso de incumplimiento— requiere un fundamento contractual sólido. En América Latina ese fundamento existe, aunque con matices por país.

El principio operativo es uno: el consentimiento informado del usuario debe preceder cualquier interacción tecnológica sobre el dispositivo. Cuando el cliente firma el contrato de financiamiento y acepta explícitamente los términos —incluidas las notificaciones, recordatorios y, en última instancia, restricciones por incumplimiento total— esa gestión digital queda vinculada contractualmente al crédito y adquiere validez legal en el marco regulatorio regional.

Los países de la región han avanzado de forma consistente en esta dirección. México fue pionero con su Ley Fintech de 2018, que establece como principio central la obtención del consentimiento expreso del cliente antes de cualquier operación o modificación de condiciones a través de canales digitales. 

Chile promulgó su Ley Fintech (N.º 21.521) en enero de 2023, que exige firma electrónica certificada para garantizar la autenticidad de consentimientos y contratos digitales, bajo la supervisión de la Comisión para el Mercado Financiero (CMF). 

Colombia, por su parte, opera bajo la Ley 1581 de 2012 de protección de datos, que obliga a consentimiento informado para cualquier uso de información personal en entornos fintech. Su Superintendencia de Industria y Comercio ha emitido instrucciones específicas que prohíben expresamente las prácticas de cobranza bajo amenaza o constreñimiento. 

En Perú, la Ley de Firmas y Certificados Digitales (N.º 27269) establece la validez jurídica de los contratos digitales como base para este tipo de operaciones.

En todos los mercados donde se apliquen estas soluciones —incluidos Ecuador, Argentina y Costa Rica— el patrón es el mismo: transparencia contractual, consentimiento previo explícito y proporcionalidad en la respuesta al incumplimiento. El bloqueo de dispositivo, cuando existe, es el último recurso de una cadena de interacciones diseñada para evitar precisamente ese desenlace.

La tecnología de cobranza digital no es, en este esquema, un mecanismo de coerción. Es un mecanismo de comunicación preferida con respaldo contractual.

Eficiencia operativa como consecuencia, no como objetivo

Para los operadores de telecomunicaciones, las instituciones de crédito al consumo y los retailers que financian electrónica o muebles, la cobranza digital no es sólo un tema de recuperación. Es un tema de arquitectura operativa.

Un call center diseñado para perseguir clientes que no contestan es costoso, ineficiente y cada vez más indefendible ante una junta directiva en 2026. La automatización inteligente del proceso no reemplaza al equipo humano: lo reasigna. 

El canal digital absorbe el volumen —recordatorios, PTPs, gestión de planes de pago— mientras el equipo humano atiende los casos que genuinamente requieren juicio: negociaciones complejas, reestructuración de cartera, retención estratégica.

La cobranza como diseño de experiencia

En un mercado donde 62% de los latinoamericanos carece de acceso pleno a servicios financieros formales, las instituciones que otorgan crédito no compiten sólo en tasas y plazos. Compiten en confianza. Y la confianza se gana o se pierde en los momentos de fricción, no en los de venta.

Una cobranza diseñada tecnológicamente —con respeto a la privacidad, en canales que el usuario elige, en momentos que él controla— transforma la experiencia del incumplimiento en una oportunidad de retención en lugar de una causa de deserción.

El cliente que hoy te evita no quiere quedar mal contigo. Sólo necesita un canal que no le genere miedo para regularizarse. La tecnología, bien aplicada y con el marco contractual correcto, puede ser exactamente eso.

Referencias

GSMA — Mobile Economy Latin America 2025 https://noticias.frecuenciaonline.com/2025/03/06/latinoamerica-en-el-mobile-economy-report-2025-todo-sobre-latam/

Banco Mundial — Desconectados: los 240 millones de latinoamericanos que deciden no acceder a internet https://www.bancomundial.org/es/news/feature/2023/11/14/desconectados-los-240-millones-de-latinoamericanos-que-deciden-no-acceder-a-internet

Ley para Regular las Instituciones de Tecnología Financiera (México, 2018) — CNBV https://www.cnbv.gob.mx/Normatividad/Ley%20para%20Regular%20las%20Instituciones%20de%20Tecnolog%C3%ADa%20Financiera.pdf

Banco de México / CNBV — Disposiciones sobre consentimiento expreso en canales de instrucción digitales https://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5610487&fecha=28/01/2021

DLA Piper — Regulación Fintech: Finanzas Abiertas en Chile y México https://www.dlapiper.com/es-cl/insights/publications/2023/04/regulacion-fintech-finanzas-abiertas

Garrigues Digital — Así avanza la regulación de las fintech en Colombia, Chile, México y Perú https://www.garrigues.com/es_ES/garrigues-digital/asi-avanza-regulacion-fintech-colombia-chile-mexico-peru

Thomas Signe — Regulación fintech en Latinoamérica: confianza y ventaja competitiva https://www.thomas-signe.co/blog/regulacion-fintech-en-latinoamerica-como-cumplir-la-normativa-en-temas-de-confianza-y-convertirla-en-ventaja-competitiva

Superintendencia de Industria y Comercio de Colombia — Instrucciones para operaciones fintech y protección al consumidor https://www.sic.gov.co/slider/superindustria-imparte-instrucciones-para-las-operaciones-de-financiacion-traves-de-medios-tecnologicos-fintech

Foro Económico Mundial — Cómo una regulación centralizada impulsa la revolución fintech en América Latina https://es.weforum.org/stories/2025/07/como-una-regulacion-centralizada-esta-impulsando-la-revolucion-fintech-en-latinoamerica/

Guillermo Sólomon | Director de TMT-SME de Deloitte Hispanoamérica

Durante décadas, el negocio fijo de telecomunicaciones se construyó sobre una premisa aparentemente simple: desplegar infraestructura, conectar hogares y empresas, garantizar disponibilidad, vender capacidad y mantener la red funcionando. Esa lógica fue extraordinariamente valiosa para cerrar brechas de conectividad, habilitar Internet masivo, soportar la digitalización empresarial y sostener buena parte de la economía moderna.

Pero esa misma lógica también empujó al operador fijo hacia una trampa: mientras más madura se volvió la conectividad, más difícil fue diferenciarla. En muchos mercados, el cliente dejó de comprar “red” y empezó a comparar velocidad, precio, promociones, estabilidad percibida, instalación y atención. Para el operador, eso significó invertir más, transportar más tráfico y mantener estándares de disponibilidad cada vez más exigentes, sin necesariamente capturar una proporción equivalente del valor que fluye sobre su infraestructura.

La Inteligencia Artificial puede profundizar esa tensión o puede convertirse en el punto de inflexión que permita a los operadores redefinir su papel. La IA no sólo generará más tráfico. También cambiará dónde se procesa la información, cómo se consume la red, cómo se gestionan los servicios, cómo se garantiza la experiencia y cómo se monetizan capacidades que antes se trataban como parte invisible de la infraestructura.

El artículo base que sirvió como inspiración plantea precisamente esta transición: dejar de ver la red como una utilidad y empezar a pensarla como un producto programable, automatizado, expuesto por APIs, medible por desempeño y operado con inteligencia nativa.

Para los operadores fijos en América Latina, el reto no es simplemente “usar IA”. Eso sería demasiado genérico. El verdadero desafío es convertir la red en un producto inteligente: programable, medible, automatizado, expuesto por APIs, optimizado por IA y asociado a resultados concretos de negocio. Deloitte ha señalado que la industria telecom enfrenta una etapa donde la IA Generativa, la conectividad avanzada, la presión por monetización y la búsqueda de nuevos modelos de crecimiento están redefiniendo las prioridades del sector.

La pregunta de fondo ya no es si los operadores deben adoptar IA. La pregunta estratégica es otra: ¿qué parte de la cadena de valor de la IA puede capturar un operador fijo?

1. Antes de transformar la red, hay que transformar el gobierno de la IA

La discusión sobre IA en telecom suele empezar por casos de uso: atención al cliente, automatización de operaciones, mantenimiento predictivo, análisis de tráfico, ciberseguridad, optimización energética o nuevos servicios digitales. Todo eso es relevante. Pero antes de hablar de aplicaciones, hay que hablar de gobierno.

La aparición de agentes de IA capaces de razonar, decidir, ejecutar tareas y coordinar flujos de trabajo está obligando a las empresas más avanzadas a crear nuevas responsabilidades ejecutivas alrededor de la IA agentiva. 

El concepto de Chief Agentic Officer surge para cubrir un vacío organizacional: los agentes de IA no pertenecen por completo al CTO, porque no son sólo infraestructura; tampoco al CDO, porque no son sólo datos; ni al COO, porque no son sólo procesos. Operan en la intersección de tecnología, operación, riesgo, datos, automatización y negocio.

David Armando López Noria lo plantea de forma clara: si una organización ya tiene agentes de IA tomando decisiones, alguien debe saber qué hacen, cómo se coordinan, quién arbitra conflictos entre agentes y bajo qué reglas pueden actuar. Su reflexión resume bien el problema: cuando el portafolio de agentes crece, la pregunta ya no es sólo qué agente funciona, sino quién gobierna el sistema completo.

En telecomunicaciones, este punto es crítico. Si la red evoluciona hacia un modelo AI-native, donde agentes puedan optimizar rutas, priorizar tráfico, detectar incidentes, activar servicios, configurar políticas o interactuar con clientes empresariales, el operador necesitará mucho más que modelos de IA. Necesitará gobierno, límites de autonomía, trazabilidad, auditoría, seguridad, ética, cumplimiento regulatorio y medición de valor.

El perfil para esta posición no debería ser únicamente técnico. Se requiere un ejecutivo híbrido, con capacidad de entender IA, arquitectura tecnológica, gobierno de datos, riesgos, regulación, ciberseguridad, automatización de procesos y estrategia de negocio. 

Debe poder conversar con el CTO sobre infraestructura y APIs; con el CDO sobre calidad, linaje y gobierno de datos; con el COO sobre procesos operativos; con el CISO sobre seguridad; con Legal y Compliance sobre responsabilidad y auditoría; y con las áreas comerciales sobre monetización, experiencia del cliente y nuevos productos.

En un operador fijo, además, este perfil necesita entender la red: OSS/BSS, operación, SLA, telemetría, automatización, atención al cliente, privacidad, continuidad, inventarios, configuración, seguridad y exposición de capacidades mediante APIs. No se trata de nombrar a “alguien de innovación” para coordinar pilotos aislados. Se trata de crear una función ejecutiva capaz de convertir la IA Agentiva en una capacidad gobernada, segura, escalable y monetizable.

Por eso, el Chief Agentic Officer no debe verse como “el jefe de los bots”. Su función sería definir el portafolio de agentes, priorizar casos de uso, establecer límites de autonomía, diseñar esquemas de supervisión humana, medir valor, evitar duplicidad de iniciativas, asegurar trazabilidad de decisiones y garantizar que los agentes operen bajo reglas claras.

Deloitte proyectó que 25% de las empresas que usan GenAI lanzarían pilotos o pruebas de concepto de IA Agentiva en 2025, creciendo a 50% hacia 2027. 

Esto confirma que la conversación ya no está limitada a modelos conversacionales; se está moviendo hacia agentes que ejecutan procesos, coordinan acciones y participan en decisiones empresariales.

Antes de que una red pueda comportarse como producto inteligente, la organización debe saber quién gobierna los agentes de IA que la van a operar, optimizar y eventualmente monetizar.

2. El problema no es ser “pipe”; es vender la red como si fuera invisible

Durante años, la industria repitió que el peor destino de un operador era convertirse en un “dumb pipe”. La reacción natural fue buscar negocios adyacentes: contenido, publicidad, fintech, Cloud, IoT, ciberseguridad, entretenimiento, servicios administrados y, ahora, IA. El problema es que esa búsqueda llevó a veces a subestimar el activo más poderoso que ya tenía el operador: la red.

La red no es el problema. El problema es venderla como si fuera un recurso plano: tantos megas, tanta disponibilidad, tanto precio mensual. Bajo esa lógica, el operador compite en una dimensión que el cliente entiende rápidamente y presiona constantemente: precio por velocidad.

El enfoque de “red como producto” propone otra cosa. La conectividad no debe venderse únicamente como capacidad, sino como un conjunto de atributos diferenciados: latencia, jitter, disponibilidad, aislamiento, seguridad, telemetría, priorización, experiencia, resiliencia, ubicación del procesamiento y capacidad de respuesta ante eventos.

Un ejemplo: para una oficina administrativa, 500 Mbps pueden ser suficientes la mayor parte del tiempo. Para una operación de atención con agentes de voz basados en IA, la conversación ya no debería ser “¿cuántos megas necesita?”, sino “¿qué latencia, estabilidad, continuidad y calidad de experiencia necesita para que sus agentes funcionen sin interrupciones?”

Para una fábrica conectada, el valor no está solamente en tener Internet, sino en garantizar que sensores, cámaras, robots, sistemas de seguridad y plataformas de analítica funcionen con parámetros predecibles.

En la era de la IA, la red fija no puede seguir vendiéndose como un insumo indiferenciado. Debe venderse como una plataforma de desempeño.

3. De infraestructura estática a infraestructura dinámica

La red fija tradicional se ha operado muchas veces como infraestructura relativamente estática. Se instala capacidad, se configura el servicio, se asignan recursos, se monitorea el enlace y se atienden fallas. Ese modelo funcionó mientras la demanda era relativamente predecible y los servicios eran menos dinámicos.

Pero la IA cambia el patrón de consumo. Las cargas pueden ser más variables, más sensibles a la latencia y más dependientes del contexto. Una empresa puede tener horas de alta actividad en contact centers con agentes de IA; una universidad puede requerir picos de capacidad durante exámenes remotos o laboratorios virtuales; un hospital puede necesitar priorización para aplicaciones clínicas; una cadena de retail puede exigir analítica en tiempo real durante campañas o temporadas de alto tráfico.

En este entorno, la infraestructura debe comportarse menos como una carretera de carriles fijos y más como un sistema elástico. La red debe “respirar”: ajustar capacidad, priorización y rutas de acuerdo con la demanda, la aplicación, el cliente, el horario o el evento.

Para un operador fijo, esto significa evolucionar hacia arquitecturas donde SDN, automatización, orquestación, telemetría y políticas inteligentes permitan que el servicio se adapte a la necesidad. No se trata de prometer capacidad infinita, sino de usar mejor los recursos existentes y empaquetarlos de forma más inteligente.

El cambio comercial es igual de importante que el técnico. En lugar de vender enlaces rígidos, el operador puede vender perfiles dinámicos: conectividad crítica durante ventanas operativas, baja latencia para aplicaciones específicas, priorización temporal para eventos, respaldo automatizado, conectividad aislada para IoT o servicios de continuidad para aplicaciones empresariales.

La IA puede acelerar este cambio porque permite detectar patrones, anticipar congestión, recomendar ajustes, automatizar decisiones y optimizar recursos en tiempo real.

4. La IA no debe ser un chatbot sobre un portal legado

Uno de los mayores riesgos en la conversación actual sobre IA en telecom es reducirla a asistentes conversacionales. Claro que los chatbots pueden mejorar la atención, reducir llamadas y resolver dudas frecuentes. Pero eso no transforma el corazón del negocio de red.

La IA que realmente importa para un operador fijo debe estar dentro de la operación: en la telemetría, el control plane, la orquestación, el assurance, la planeación, el mantenimiento, la seguridad y la experiencia del cliente.

La red fija genera una enorme cantidad de datos: degradación óptica, pérdida de paquetes, latencia, jitter, saturación por zona, desempeño por aplicación, cortes de fibra, alarmas de equipo, reincidencias, rutas alternas, tickets, tiempos de reparación, comportamiento de consumo y experiencia percibida. En muchos operadores, esa información existe, pero está fragmentada entre OSS, BSS, NOC, sistemas de inventario, plataformas de monitoreo, herramientas de campo, CRM y sistemas de facturación.

La IA puede convertir esa fragmentación en inteligencia operativa si se construye sobre una base de datos confiable. No basta con poner una capa de GenAI para consultar documentos o resumir tickets. El cambio profundo ocurre cuando la IA puede observar la red, razonar sobre el estado del servicio, recomendar acciones y eventualmente ejecutar cambios bajo políticas definidas.

Ericsson describe las redes autónomas como una evolución habilitada por IA, gestión de datos, automatización closed-loop, operaciones basadas en intención, APIs abiertas e interfaces estandarizadas entre dominios autónomos.

Ese es el punto crítico: una red AI-native no es una red con un chatbot. Es una red que usa IA para operar, proteger, optimizar y monetizar la experiencia desde adentro.

5. Operaciones por intención: del “cómo” al “qué”

La operación tradicional de red está llena de instrucciones técnicas: configurar VLANs, ajustar rutas, provisionar CPEs, crear políticas, abrir tickets, revisar alarmas, escalar incidentes y coordinar áreas. En un modelo de red como producto, el cliente o el área comercial no deberían tener que traducir una necesidad de negocio a tareas técnicas. Deberían poder expresar una intención.

Por ejemplo: “necesito conectividad segura y aislada para 500 sensores IoT con 99.99% de disponibilidad”. O bien: “necesito baja latencia garantizada para 300 agentes de voz con IA durante horario laboral”. También: “necesito continuidad operativa para mis sucursales críticas durante la temporada de ventas”. O: “necesito telemetría visible para demostrar que mis aplicaciones regulatorias están cumpliendo su SLA”.

En una operación basada en intención, el sistema interpreta el resultado esperado y lo traduce en configuración, políticas, monitoreo y assurance. Ericsson plantea que las operaciones intent-based capturan objetivos de negocio, los traducen en KPIs, políticas y recursos, automatizan configuración, optimización y assurance y usan monitoreo continuo para alimentar modelos de IA que detectan desviaciones y detonan acciones correctivas.

Esto es especialmente relevante para operadores fijos, porque muchos servicios empresariales siguen dependiendo de procesos manuales, inventarios incompletos o configuraciones específicas por cliente. El resultado suele ser lentitud comercial, complejidad operativa y altos costos de atención.

El modelo por intención no elimina la ingeniería. La eleva. Libera a los expertos de tareas repetitivas y permite que se concentren en diseñar políticas, modelos de servicio, arquitecturas de resiliencia y reglas de negocio.

6. De vender megabits a vender resultados medibles

La trampa del ancho de banda es conocida: el tráfico crece, las inversiones continúan y el ingreso por unidad de capacidad tiende a presionarse. Si el operador sólo vende más velocidad, corre el riesgo de que cada mejora tecnológica termine trasladándose al cliente como mayor capacidad al mismo precio o a un precio apenas incremental.

La IA obliga a repensar este modelo. Muchas aplicaciones no necesitan simplemente “más ancho de banda”; necesitan calidad específica. Un agente de voz con IA necesita baja latencia y estabilidad conversacional. Una plataforma de video analítico necesita procesamiento cercano y flujo continuo. Un sistema de seguridad requiere priorización y disponibilidad. Una operación financiera necesita trazabilidad, seguridad y continuidad.

En ese contexto, el operador puede crear SKUs de desempeño: baja latencia para aplicaciones críticas, telemetría visible para auditoría de SLA, conectividad aislada para IoT empresarial, priorización temporal para eventos o campañas, continuidad para sucursales críticas, edge inference para procesamiento local, seguridad integrada para tráfico sensible y experiencia garantizada para voz, video o aplicaciones empresariales.

La diferencia es que el cliente paga por el resultado, no por el insumo. Esa es la esencia del cambio de utilidad a producto.

Un contact center con agentes de voz basados en IA, por ejemplo, podría pagar por un perfil de baja latencia, jitter controlado y telemetría visible. Si el agente virtual se corta, tarda en responder o degrada la experiencia, el valor del caso de negocio cae. Por lo tanto, el operador no está vendiendo “Internet empresarial”; está vendiendo continuidad de la experiencia conversacional.

7. APIs: si no se puede consumir, no es producto

Un producto moderno debe poder consumirse de forma sencilla. Si cada activación requiere una negociación comercial larga, múltiples áreas técnicas, configuraciones manuales y tiempos de provisión impredecibles, entonces la red sigue operando como infraestructura, no como producto.

La exposición por APIs es fundamental para cambiar esta realidad. Una API no es sólo una interfaz técnica; es una forma de empaquetar capacidades para que terceros las usen, integren y paguen.

En 2024, Ericsson y doce grandes operadores globales (incluidos América Móvil, AT&T, Bharti Airtel, Deutsche Telekom, Orange, Reliance Jio, Singtel, Telefónica, Telstra, T-Mobile, Verizon y Vodafone) anunciaron una iniciativa para crear una compañía enfocada en combinar y vender APIs de red a escala global. El objetivo es que desarrolladores y empresas puedan acceder más fácilmente a capacidades avanzadas de red y que los operadores encuentren nuevas vías de monetización.

El concepto suele asociarse más con redes móviles, pero el operador fijo también tiene mucho que exponer: disponibilidad, identidad de acceso, calidad, seguridad, telemetría, ubicación de edge, estado de servicio, configuración bajo demanda, priorización, inventario empresarial y políticas de conectividad.

Para América Latina, el punto es importante: muchos clientes empresariales no quieren comprar tecnología por silos. Quieren integrar capacidades de conectividad dentro de sus procesos digitales. Un banco, una cadena de tiendas, una empresa logística o una plataforma de salud no necesariamente quiere hablar con un ingeniero de red cada vez que activa un nuevo flujo. Quiere consumir capacidades confiables mediante procesos simples.

Si la red no puede integrarse al software del cliente, difícilmente podrá capturar el valor del software del cliente.

8. Edge e inferencia: cuando los bits pueden ganar valor en el camino

La IA también cambia la conversación sobre edge. Durante años, edge computing fue una promesa en busca de casos de uso masivos. Con la IA, el caso se vuelve más claro: no todo puede procesarse en una Nube central y no todo debe procesarse en el dispositivo final.

La inferencia (es decir, el uso de modelos de IA para generar respuestas, clasificar información, detectar patrones o tomar decisiones) puede ocurrir en diferentes lugares: dispositivo, gateway, sucursal, central, Data Center regional, Nube pública o edge del operador. Cada ubicación implica un balance distinto entre costo, latencia, privacidad, consumo energético y control.

Para el operador fijo, esto abre una oportunidad: posicionar su infraestructura como la capa local de inferencia para empresas. No necesariamente para competir frontalmente contra hyperscalers, sino para complementar su modelo con proximidad, baja latencia, operación local, soberanía de datos y conectividad crítica.

Imaginemos algunos casos: una cadena de retail procesa video en el borde para detectar filas, inventario, seguridad o comportamiento de tienda sin enviar todo el tráfico a la Nube. Una planta industrial analiza datos de sensores en tiempo real para anticipar fallas, pero mantiene información sensible dentro de una infraestructura local o regional. Una ciudad procesa video de seguridad en nodos cercanos para reducir la latencia y costos de transporte. Una institución educativa usa IA para laboratorios virtuales, asistencia personalizada o análisis de desempeño, con servicios alojados localmente para mejorar experiencia y privacidad.

Deloitte proyectó que en 2025 la participación de smartphones con capacidades de GenAI podría superar 30% de los envíos, además de alrededor de 50% de laptops con procesamiento local de GenAI. Ese dato apunta a una arquitectura donde la IA ya no vive sólo en grandes Nubes, sino también en dispositivos, endpoints y entornos distribuidos.

En estos escenarios, la red no sólo transporta. La red participa en el procesamiento, en la priorización, en la seguridad y en la calidad del resultado. Ese es el cambio hacia “bits con valor”.

9. Eficiencia energética: la IA también debe bajar costos

La IA no sólo crea nuevos ingresos potenciales. También genera presión sobre energía, enfriamiento, espacio, capacidad y resiliencia. La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo eléctrico de Data Centers podría duplicarse hacia 2030, alcanzando alrededor de 945 TWh en su caso base, con un crecimiento anual cercano a 15% entre 2024 y 2030.

Para operadores fijos en América Latina, esto importa por dos razones. Primero, porque cualquier estrategia seria de IA, edge o Data Centers debe considerar energía como una variable estratégica. Segundo, porque la IA puede usarse para optimizar la infraestructura existente y reducir costos operativos.

Telefónica ofrece un ejemplo cercano a la industria: implementó gemelos digitales basados en IA para optimizar la gestión térmica en Data Centers, con evaluaciones iniciales que apuntan a reducciones de 15% a 20% en consumo energético de sistemas de enfriamiento. La iniciativa se enmarca en su plan de automatización y busca mejorar eficiencia energética, OpEx y operación de infraestructura crítica.

La lectura para operadores fijos es directa. Antes de pensar en IA sólo como producto externo, conviene pensarla como una herramienta para operar mejor: reducir consumo energético, anticipar fallas, evitar inversiones innecesarias, mejorar utilización de capacidad, automatizar mantenimiento y priorizar intervenciones.

En mercados con presión sobre márgenes, la eficiencia operativa puede ser tan valiosa como una nueva línea de ingresos.

10. Auto-reparación: la confiabilidad como característica del producto

La promesa histórica de las telecomunicaciones ha sido la confiabilidad. Pero en un modelo tradicional, esa confiabilidad depende mucho de monitoreo, cuadrillas, escalaciones y procesos de mantenimiento. En la era de la IA, la confiabilidad debe convertirse en una característica integrada del producto.

Una red auto-reparable usa telemetría en tiempo real para detectar degradaciones, anticipar fallas, activar rutas alternas, reasignar capacidad, priorizar tráfico crítico y proteger SLAs. No espera a que el cliente reporte el problema; actúa antes de que el impacto sea visible.

Por ejemplo, ante un corte de fibra, la red puede identificar servicios afectados, evaluar rutas disponibles, priorizar tráfico empresarial crítico, activar contingencias, notificar al cliente con información clara y abrir automáticamente una orden de campo. En paralelo, puede alimentar modelos predictivos para identificar si esa zona tiene patrones de reincidencia, riesgo físico o necesidad de rediseño.

El valor no está sólo en reparar más rápido. Está en convertir la confiabilidad en una función del producto. El cliente no compra simplemente conectividad; compra una experiencia que se monitorea, se protege y se corrige continuamente.

11. Confianza digital: el operador como capa de validación

La IA también está amplificando el fraude. Deepfakes, suplantación de voz, documentos falsos, robo de identidad, automatización de ataques y fraude transaccional aumentan la presión sobre bancos, fintechs, retailers, gobiernos y plataformas digitales.

Aunque este tema suele asociarse más al móvil, el operador fijo también puede participar en confianza digital. Las redes empresariales, los accesos residenciales, la identidad de dispositivos, los patrones de tráfico, la geolocalización aproximada, los servicios gestionados, la ciberseguridad y el edge pueden aportar señales para proteger transacciones y operaciones.

En América Latina ya se observan pasos en esta dirección. En Colombia, Claro, Movistar y Tigo lanzaron herramientas bajo GSMA Open Gateway enfocadas en verificación de identidad de usuarios, incluidos SIM Swap y Number Verification para combatir fraude digital.

El principio detrás de estos casos es relevante para toda la industria: los operadores tienen señales únicas. La oportunidad está en convertir esas señales en servicios de confianza digital, siempre bajo esquemas adecuados de privacidad, consentimiento, regulación y seguridad.

Para operadores fijos, el campo natural puede estar en ciberseguridad gestionada, identidad empresarial, protección de sucursales, seguridad para IoT, acceso seguro, monitoreo de comportamiento anómalo y validación de tráfico crítico.

12. El reto oculto: modernizar el “core operativo”

La visión de red como producto suena atractiva, pero no se logra con una capa cosmética. Requiere modernizar el core operativo: inventario, datos, OSS/BSS, orquestación, assurance, facturación, catálogo de productos, APIs, automatización y gobierno.

Muchos operadores tienen una complejidad heredada considerable: sistemas duplicados, catálogos fragmentados, inventarios incompletos, procesos manuales, dependencias de conocimiento individual y áreas que operan con información distinta. En ese contexto, lanzar productos programables se vuelve difícil, porque la fábrica interna no está preparada.

El cambio hacia red como producto exige algo parecido a una limpieza industrial: simplificar, estandarizar, documentar, automatizar y gobernar. No todo tiene que resolverse de una sola vez, pero sí debe existir una ruta clara. Los servicios más valiosos —baja latencia, edge, seguridad, telemetría, conectividad aislada, continuidad, inferencia— requieren precisión operativa.

Si el operador no sabe con certeza qué activos tiene, dónde están, cómo se relacionan, qué capacidad disponible existe y qué políticas aplican, la IA tendrá poco margen para actuar de forma confiable.

La IA necesita datos. La automatización necesita inventario. La monetización necesita catálogo. Y el cliente necesita evidencia.

13. Qué deberían hacer los operadores fijos en América Latina

El primer paso no es lanzar una gran transformación abstracta. El primer paso es escoger casos de uso donde la IA, la red fija y el valor de negocio se crucen claramente.

Primero, crear gobierno ejecutivo de IA agentiva. Antes de escalar agentes, se debe definir quién es responsable del portafolio, las reglas de autonomía, la trazabilidad, los riesgos y la medición de valor.

Segundo, convertir servicios empresariales en productos medibles. No vender sólo enlaces, sino perfiles de desempeño: baja latencia, continuidad, telemetría, seguridad, aislamiento y experiencia.

Tercero, insertar IA en la operación. Usar IA para assurance, mantenimiento predictivo, optimización de capacidad, detección de degradación, eficiencia energética y priorización de incidentes.

Cuarto, exponer capacidades por APIs. Permitir que clientes, integradores y plataformas consuman funciones de red de forma más simple y automatizada.

Quinto, desarrollar edge e inferencia con foco práctico. No hablar de edge en abstracto, sino vincularlo con video, seguridad, retail, manufactura, salud, educación y analítica local.

No se trata de que todos los operadores se conviertan en hyperscalers, ni de que cada red fija sea una fábrica de IA. Se trata de identificar dónde sus activos físicos, operativos y comerciales pueden capturar valor en la nueva economía digital.

Conclusión: la IA devuelve protagonismo a la red, si el operador sabe monetizarla

La Inteligencia Artificial no reduce la importancia de la red. La aumenta. Pero no necesariamente aumenta automáticamente el ingreso del operador. Esa es la diferencia crítica.

Si la red sigue vendiéndose como una utilidad indiferenciada, el operador transportará cada vez más valor creado por otros. Si la red se convierte en un producto inteligente, programable, automatizado y medible, el operador podrá capturar una parte más relevante de la cadena de valor de la IA.

Para los operadores fijos en América Latina, la oportunidad es clara: combinar fibra, Data Centers, edge, operación local, clientes empresariales, telemetría, automatización e IA para vender algo más valioso que conectividad. Vender experiencia. Vender continuidad. Vender baja latencia. Vender confianza. Vender capacidad inteligente.

Pero para lograrlo, el cambio no empieza sólo en la red. Empieza en el gobierno de la IA, en la claridad de responsabilidades, en la calidad de los datos, en la modernización operativa y en la decisión estratégica de dejar de vender infraestructura como si fuera invisible.

En la era de la IA, el valor del operador fijo ya no estará en transportar más bits, sino en convertir la red en una plataforma inteligente, programable y monetizable.

Fuentes

• Artículo base proporcionado por el usuario: The Network as the Product: 10 Strategic Pillars for the Transition to AI-Native, Sebastian Barros, 9 de mayo de 2026.

• Deloitte, 2025 Global Telecommunications Outlook. https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/telecommunications-industry-outlook-2025.html

• Deloitte, Global 2025 Predictions Report: Generative AI and agentic AI. https://www.deloitte.com/global/en/about/press-room/deloitte-globals-2025-predictions-report.html

• Deloitte, Agentic AI and autonomous workforce planning. https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/talent/future-of-workforce-planning/autonomous-workforce-planning.html

• David Armando López Noria, publicación sobre Chief Agentic Officer. https://www.linkedin.com/posts/dalopeznoria_gobernanzaia-agentesia-chiefagenticofficer-share-7462147538230333440-QApg

• Ericsson, Autonomous networks explained. https://www.ericsson.com/en/ai/autonomous-networks

• Ericsson, Intent-based autonomous operations. https://www.ericsson.com/en/managed-services/ai-intent-based-operations

• Ericsson, Global leaders redefine telecom industry with network APIs. https://www.ericsson.com/en/press-releases/2024/9/global-telecom-leaders-join-forces-to-redefine-the-industry-with-network-apis

• GSMA, Open Gateway Colombia. https://www.gsma.com/about-us/regions/latin-america/es/open-gateway-colombia/

• International Energy Agency, Energy demand from AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai• Telefónica, AI-based digital twin for data center energy efficiency. https://www.telefonica.com/en/communication-room/press-room/telefonica-drives-energy-efficiency-data-centers-ai-based-digital-twin/

El salto que ya no se puede posponer

Hace apenas dos décadas, cuando el Wi-Fi empezó a extenderse en oficinas y hogares, era difícil imaginar que se convertiría en el sistema nervioso de la economía digital. Sin embargo, hoy resulta imposible pensar en trabajar, viajar, estudiar o recibir atención médica sin esta tecnología. La pandemia terminó de evidenciarlo: sin conectividad inalámbrica estable, el mundo simplemente se detiene.

Ahora, la industria da un nuevo paso con la llegada de Wi-Fi 7, también conocido como IEEE 802.11be. No se trata de una actualización más en la lista de estándares, sino de un cambio de paradigma que promete velocidades inéditas, menor latencia y una estabilidad que redefine lo que una red inalámbrica puede hacer por los negocios.

El debate de fondo no es si necesitamos Wi-Fi 7, sino cuándo y cómo lo adoptaremos. Porque lo que en un hogar podría considerarse un lujo, en una empresa se convierte en un factor de competitividad.

Qué hay detrás del nuevo estándar

Wi-Fi 7 lleva la etiqueta de “Extremely High Throughput” por una razón. La tecnología incorpora canales de hasta 320 megahercios, el doble de lo que ofrecía Wi-Fi 6E, lo cual amplía enormemente la capacidad de transmisión. 

Su modulación 4096-QAM permite empaquetar hasta 20% más de datos en cada símbolo, un salto que parece técnico, pero que en la práctica se traduce en más usuarios conectados sin sacrificar calidad.

La verdadera joya es la operación multienlace. Por primera vez, los dispositivos pueden comunicarse de manera simultánea a través de las bandas de 2.4, 5 y 6 gigahercios, combinando frecuencias para aumentar el rendimiento y reducir la latencia. 

Esto significa que un hospital, un hotel o una universidad con cientos de usuarios y dispositivos conectados puede mantener un servicio estable sin que la red colapse.

En pruebas empresariales recientes se han registrado conexiones sostenidas de uno a dos gigabits por usuario, con picos que alcanzan hasta diez gigabits en condiciones ideales. Más allá de los números, el avance radica en la posibilidad de ofrecer esa calidad de servicio a muchos usuarios al mismo tiempo, en entornos densos donde antes era común experimentar saturación.

De la técnica al negocio

El gran error sería pensar en Wi-Fi 7 sólo como una cuestión de velocidad. Lo que está en juego es la capacidad de los negocios para mantenerse competitivos en un mundo cada vez más digital. 

Una red más robusta significa, para empezar, que una oficina con cientos de empleados pueda operar sin interrupciones en videoconferencias de alta definición, sin que la descarga de grandes archivos afecte a los demás usuarios. Pero va mucho más allá: abre la puerta a nuevos modelos de negocio.

En hotelería, por ejemplo, la conectividad dejó de ser un servicio adicional para convertirse en un criterio de selección. Un huésped puede tolerar una habitación pequeña, pero no un Wi-Fi lento. Con Wi-Fi 7, los hoteles pueden ofrecer planes diferenciados de conectividad: un servicio estándar incluido en la estancia y opciones premium para clientes que demandan transmisiones en 8K, videojuegos en línea o experiencias de realidad aumentada. 

Además, el mismo sistema puede alimentar la domótica de las habitaciones, desde el control de luces hasta el aire acondicionado, creando experiencias personalizadas que incrementan la satisfacción y el gasto del cliente.

En el comercio minorista, la red inalámbrica ya no sólo conecta cajas registradoras. Con Wi-Fi 7 es posible desplegar probadores virtuales en los cuales el cliente se ve con una prenda mediante Realidad Aumentada, o conocer en tiempo real cómo se mueven las personas dentro de la tienda para optimizar la ubicación de productos y promociones. 

La misma red soporta terminales de pago móvil, sistemas de inventario digital y aplicaciones que integran la experiencia física con la digital.

La educación también se beneficia. Universidades en Estados Unidos ya transmiten clases híbridas en calidad 4K y realizan laboratorios virtuales con estudiantes conectados de manera simultánea. 

Un campus con decenas de miles de alumnos no puede arriesgarse a tener caídas de red. La adopción de Wi-Fi 7 garantiza no sólo una mejor experiencia de aprendizaje, sino la capacidad de atraer a nuevas generaciones de estudiantes que esperan infraestructura digital avanzada.

En salud, la promesa es aún más crítica. Desde consultas de telemedicina hasta monitoreo de pacientes en tiempo real, la latencia mínima puede marcar la diferencia en una intervención quirúrgica asistida por sistemas de realidad aumentada. Una red confiable y de alta capacidad no sólo es conveniente: puede salvar vidas.

En manufactura, la conectividad inalámbrica robusta permite que robots, sensores y sistemas de control trabajen en tiempo real. Wi-Fi 7 facilita la creación de gemelos digitales que reflejan procesos de producción al instante, ofreciendo a los gerentes información precisa para tomar decisiones rápidas. Aquí, la inversión se traduce en reducción de tiempos muertos, mayor eficiencia y ahorros tangibles.

Quién lidera la carrera

El negocio de las redes inalámbricas está marcado por la competencia de gigantes. Cisco mantiene una presencia dominante, HPE Aruba ha logrado consolidarse en sectores clave y Extreme Networks se ha posicionado con fuerza en proyectos de gran escala. Sin embargo, en los últimos años un jugador ha logrado diferenciarse: Juniper Networks.

La compañía ha introducido un enfoque basado en Inteligencia Artificial con su plataforma Mist AI, que permite a los equipos de TI detectar y resolver problemas antes de que impacten al usuario final. 

Esto no sólo simplifica la gestión, también garantiza la calidad de la experiencia. La visión ha sido reconocida por Gartner, que ha colocado a Juniper como líder indiscutible en su Cuadrante Mágico de infraestructura LAN inalámbrica durante seis años consecutivos.

Ese reconocimiento no es sólo un premio de mercadotecnia. Representa la confianza de clientes globales que ven en Juniper un socio tecnológico capaz de anticiparse a los desafíos de la conectividad moderna. Frente a competidores que apuestan más por la robustez de hardware, su apuesta por la automatización y la analítica avanzada marca la diferencia.

El reto de implementarlo

Si algo queda claro es que adoptar Wi-Fi 7 no se limita a instalar un nuevo punto de acceso. Requiere un rediseño integral que abarque cableado, switches, políticas de seguridad y compatibilidad con dispositivos heredados. La transición implica costos y decisiones estratégicas, y muchas empresas carecen del personal o el conocimiento para llevarla a cabo de forma exitosa.

Aquí entran en escena los integradores especializados. Beyond Technology, con más de treinta y tres años de experiencia en diseño e implementación de redes, se posiciona como un aliado natural para las empresas que buscan dar este salto. 

La compañía no sólo ofrece el suministro de equipos de los fabricantes líderes, sino que acompaña todo el proceso: desde el diseño de la red hasta la integración con sistemas existentes y el soporte posterior.

En palabras de sus consultores, el reto no es instalar equipos más modernos, sino construir infraestructuras que aseguren continuidad operativa y abran espacio a la innovación. Wi-Fi 7 no se adopta para resolver un problema puntual, sino para preparar a la organización para los próximos diez años de transformación digital.

La mirada hacia adelante

El debate sobre si Wi-Fi 7 es un exceso tecnológico ya quedó atrás. En un hogar con pocos dispositivos, puede parecerlo. En una empresa con cientos o miles de conexiones simultáneas, con operaciones críticas y clientes que exigen experiencias digitales impecables, la adopción se vuelve una necesidad.

Las organizaciones que lo incorporen no sólo asegurarán productividad y eficiencia, también descubrirán nuevas formas de monetizar la conectividad. La hotelería, el retail, la educación y la salud apenas están explorando cómo transformar el Wi-Fi en una fuente de ingresos y diferenciación.

La conectividad, al igual que la electricidad hace más de un siglo, ha dejado de ser un lujo para convertirse en un servicio esencial. La pregunta ya no es si Wi-Fi 7 llegará, sino qué empresas estarán listas para aprovecharlo desde el primer día. 

Y en esa transición, con Juniper como referente tecnológico y Beyond Technology como socio estratégico, el futuro de la red inalámbrica se perfila más como una oportunidad de negocio que como un simple cambio de estándar.

Hace unos meses, la Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN) se enfrentó a una pregunta inédita: ¿cómo debía entenderse la Inteligencia Artificial (IA) dentro de un proceso penal? El caso parecía sencillo: se trataba de la utilización de imágenes alteradas con ayuda de programas automatizados. 

La Corte, en su resolución, adoptó una definición de IA muy estrecha, vinculada casi exclusivamente a la manipulación digital de imágenes. Lo que parecía un tecnicismo judicial en realidad puso en evidencia un problema de fondo: si el máximo tribunal del país fija una definición tan limitada, ¿qué pasará cuando esa definición deba aplicarse a otros contextos, como un accidente causado por un vehículo autónomo, un despido decidido por un algoritmo o una obra generada por una máquina creativa?

El dilema no es menor. Definir jurídicamente la Inteligencia Artificial equivale a trazar los límites de un territorio todavía en exploración. Una definición muy abierta puede resultar imprecisa y riesgosa; una definición demasiado cerrada puede dejar fuera fenómenos que ya forman parte de nuestra vida cotidiana. Y lo más grave: si la ley se queda corta desde el inicio, no habrá forma de proteger adecuadamente los derechos de las personas ni de ofrecer certeza a quienes desarrollan y usan estas tecnologías.

La importancia de las definiciones jurídicas

El derecho no es un diccionario técnico, pero las definiciones legales cumplen una función esencial: delimitan el campo de aplicación de la norma. Una palabra mal definida puede desatar efectos jurídicos enormes. En materia penal, por ejemplo, el principio de legalidad exige que las conductas sancionadas estén descritas con precisión; lo mismo ocurre en el derecho civil, donde la responsabilidad depende de qué conducta se considera negligente o indebida.

En el caso de la Inteligencia Artificial, el riesgo de una definición deficiente es doble. Por un lado, deja huecos que los jueces no siempre podrán llenar con interpretaciones. Por el otro, condena a la legislación a una obsolescencia prematura. 

Si la ley mexicana se limita a asociar la IA con imágenes alteradas, ¿cómo responderá cuando un banco utilice algoritmos de crédito para discriminar a mujeres o minorías? ¿Cómo se aplicará cuando un sistema de reconocimiento facial falle y cause la detención indebida de una persona inocente? 

La respuesta es que no habrá marco jurídico claro, y cada caso dependerá de la creatividad judicial.

El reto global de definir la IA

El problema no es exclusivo de México. En el mundo los legisladores se preguntan lo mismo: ¿qué es exactamente la Inteligencia Artificial? No hay consenso absoluto ni en la academia ni en la industria.

La Unión Europea, tras años de debates, aprobó en 2024 la llamada Ley de Inteligencia Artificial, que define la IA como sistemas diseñados para operar con cierto grado de autonomía y que pueden producir resultados como predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos físicos o virtuales. 

La definición europea es amplia, flexible y no depende de una tecnología en particular, lo que le da cierta capacidad de adaptación.

La OCDE adopta un marco parecido: IA es todo sistema basado en algoritmos que, con base en objetivos definidos, puede generar resultados que afectan su entorno. 

Mientras tanto, la UNESCO insiste en que cualquier definición debe incluir principios éticos y de derechos humanos, recordando que lo importante no es sólo la técnica sino sus impactos sociales.

Lo interesante es que todas estas aproximaciones parten de un mismo reconocimiento: la IA no es una herramienta única, sino una familia de tecnologías en constante evolución. Por eso, más que intentar definirla de forma exhaustiva, lo importante es diseñar una definición que resista el paso del tiempo y pueda contextualizarse según el ámbito en que se aplique.

Una definición para México

¿Cómo debería definirse en México? Una buena definición legal debe cumplir con cuatro criterios fundamentales.

El primero es la neutralidad tecnológica. La ley no puede depender de términos técnicos como “redes neuronales profundas” o “Machine Learning supervisado”, porque esas tecnologías podrían volverse obsoletas en cuestión de años.

El segundo criterio es la flexibilidad contextual. La misma definición debe poder servir en materia penal, civil, administrativa y de derechos de autor. No se trata de inventar definiciones distintas para cada rama del derecho, sino de establecer un marco general que cada disciplina pueda precisar.

El tercer criterio es la claridad jurídica. No basta con definiciones elaboradas por ingenieros; la ciudadanía debe poder entender con certeza si una tecnología determinada cae o no dentro del concepto de IA.

El cuarto criterio es el enfoque en riesgos y efectos. Más que atarse a cómo funciona internamente el algoritmo, la ley debe reconocer qué capacidades tiene y qué riesgos genera.

Una propuesta viable podría redactarse así:

“Se entenderá por Inteligencia Artificial todo sistema, programa, modelo o conjunto de algoritmos que, mediante el procesamiento automatizado de datos, presente capacidades de aprendizaje, inferencia, predicción o generación autónoma de contenido o decisiones, con impacto en entornos físicos o digitales.”

Esta redacción es suficientemente amplia para abarcar chatbots, sistemas de diagnóstico médico, algoritmos de crédito o plataformas de reconocimiento facial, pero excluye programas básicos que no aprenden ni deciden, como una hoja de cálculo.

Implicaciones en el derecho penal

En el ámbito penal, una definición robusta de IA permitiría diferenciar entre usos legítimos y usos indebidos. La preocupación central es que los algoritmos puedan emplearse para cometer delitos: manipulación de pruebas digitales, producción de pornografía no consentida, fraudes financieros o ciberataques masivos.

El uso de IA como medio para delinquir debería considerarse un agravante, del mismo modo en que lo es emplear armas o medios especialmente dañinos. Además, la definición permitiría a los jueces determinar cuándo una conducta entra dentro de la esfera penal y cuándo se trata simplemente de un uso neutral de la tecnología.

Implicaciones en el derecho civil

En materia civil, la clave está en la responsabilidad por daños. Pensemos en un vehículo autónomo que atropella a un peatón. ¿Quién responde: el conductor, el fabricante, el programador, el proveedor del software? Una definición clara de IA ayuda a establecer desde el inicio que se trata de un sistema con autonomía relativa y, por lo tanto, que el análisis debe centrarse en la diligencia de quienes lo desarrollaron y lo pusieron en circulación.

Sin una definición legal, los jueces mexicanos tendrían que improvisar, lo que genera incertidumbre para las víctimas y para las empresas. Una definición general, combinada con principios de responsabilidad objetiva, puede ofrecer mayor certeza y proteger mejor a la sociedad.

Implicaciones en los derechos de autor y la intervención humana significativa

La irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa ha puesto contra la pared las leyes de propiedad intelectual. En México, como en la mayor parte del mundo, la Ley Federal del Derecho de Autor protege únicamente obras con “creación humana”. 

La pregunta es entonces: ¿qué ocurre con un cuadro pintado por un algoritmo, una novela redactada por ChatGPT o una canción compuesta por un modelo entrenado con miles de obras previas?

Aquí entra la noción de intervención humana significativa. No se trata de un término nuevo: la Oficina de Copyright de Estados Unidos ya lo utiliza al evaluar solicitudes de registro de obras generadas con IA. En esencia, significa que la aportación humana debe ir más allá de pulsar un botón o introducir una instrucción genérica (“píntame un paisaje al estilo de Van Gogh”).

¿Qué cuenta entonces como significativo? Podríamos pensar en al menos tres niveles de participación:

La concepción creativa: cuando el ser humano define de manera detallada la idea, el estilo, la estructura y los elementos centrales de la obra. Un guionista que utiliza IA como apoyo para generar diálogos, pero que decide la trama, los personajes y la atmósfera, aporta creatividad sustancial.

La selección y curaduría: si la IA produce múltiples variantes y el autor humano escoge, edita y ensambla las piezas para darles unidad, esa selección también constituye un acto creativo. El criterio aquí es similar al de la fotografía: la máquina captura la imagen, pero la mirada humana decide el ángulo, el encuadre y el momento.

La transformación y edición posterior: cuando el resultado generado por IA sirve como base, pero el autor realiza cambios sustanciales, ya sea en el lenguaje, la composición musical o los trazos plásticos. En este caso, la obra final se entiende como una creación híbrida en la que la contribución humana pesa lo suficiente para reclamar autoría.

En cambio, no es significativa la intervención mínima o meramente instrumental. Dar una instrucción vaga, elegir un modelo predeterminado o aceptar sin cambios la primera salida de un algoritmo, no genera un derecho de autor. 

En esos supuestos, la obra carece de originalidad atribuible a una persona física y debería considerarse de dominio público o, en su caso, protegerse bajo otras figuras contractuales, como licencias de uso de software.

Definir con mayor precisión qué constituye “significativo” será tarea de los tribunales y de la legislación futura. Una pauta útil podría ser exigir que la aportación humana modifique sustancialmente el resultado en aspectos de forma, contenido o expresión y que pueda acreditarse como fruto de la creatividad personal.

De esta manera, se evita tanto la injusticia de otorgar derechos exclusivos a quien no creó nada, como la tentación de negar protección a quienes, apoyados en la IA, logran producir obras genuinamente originales.

Implicaciones en protección de datos

En el terreno de la privacidad, la definición es clave para garantizar que los mexicanos puedan ejercer el derecho a saber cuándo una decisión que les afecta ha sido tomada por un algoritmo. Si un banco niega un crédito con base en un modelo de IA, el ciudadano debe tener derecho a pedir una explicación y a exigir la revisión de un humano.

Este principio, conocido como “transparencia algorítmica”, depende de que la ley reconozca claramente qué es la IA. Sin esa definición, las empresas podrían argumentar que sus modelos no son “inteligentes” y, por lo tanto, que no están sujetos a reglas de transparencia.

Implicaciones en el derecho administrativo

La administración pública también está adoptando IA: desde sistemas de reconocimiento facial en aeropuertos hasta algoritmos para detectar evasión fiscal. Una definición clara permitirá establecer qué usos son legítimos y cuáles deben prohibirse por atentar contra los derechos humanos.

Por ejemplo, se podría permitir el uso de IA para detectar patrones de evasión, pero prohibir su aplicación en vigilancia masiva sin orden judicial. La definición, en este caso, no sólo protege derechos, también da legitimidad a las instituciones que usan IA de manera responsable.

Hacia una Ley General de Inteligencia Artificial

Todo lo anterior apunta a una conclusión: México necesita una Ley General de Inteligencia Artificial. No basta con parches en el Código Penal o en la Ley de Protección de Datos; se requiere un marco integral que articule principios, definiciones y responsabilidades.

Una ley de este tipo debería incluir, al menos, seis elementos: una definición amplia y flexible de IA, una clasificación de riesgos (bajo, medio, alto, prohibido), principios rectores de uso responsable, reglas de responsabilidad civil y penal, la creación de un Consejo Nacional de Inteligencia Artificial y mecanismos de fomento a la innovación nacional.

El reto es diseñar un marco que no asfixie el desarrollo tecnológico, pero que tampoco deje a los ciudadanos desprotegidos. La definición legal es la piedra de toque de todo ese edificio normativo.

El debate abierto por la Suprema Corte es apenas el inicio de una conversación mucho más amplia. Definir jurídicamente la Inteligencia Artificial no es un ejercicio académico: es un paso crucial para que el Estado mexicano pueda responder a los retos tecnológicos de este siglo.

Si la Corte y el legislador optan por definiciones estrechas, ligadas a casos concretos, la ley nacerá vieja y resultará inútil. Pero si se adopta una definición neutral, flexible y enfocada en riesgos, México tendrá la oportunidad de construir un marco legal moderno, capaz de proteger derechos, fomentar innovación y brindar certeza a todos los actores involucrados.

En el fondo, lo que está en juego no es sólo cómo describimos a la Inteligencia Artificial, sino cómo garantizamos que su uso, inevitable en la vida diaria, sea compatible con una sociedad democrática, justa y respetuosa de los derechos humanos.

La Inteligencia Artificial (IA) dejó de ser promesa para convertirse en una fuerza que reconfigura, en tiempo real, los procesos productivos, los modelos de negocio y la estructura del empleo. 

No es un fenómeno lejano: bancos, retailers, manufactureras y medios en México ya despliegan asistentes generativos, automatizan flujos de trabajo y reorganizan tareas. La pregunta central ya no es si la IA desplazará empleos, sino a qué ritmo, en qué ocupaciones y —sobre todo— si el país será capaz de convertir la disrupción en un salto de productividad con inclusión laboral. 

Las cifras globales marcan el tono: el Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial estima que, a la vez que la IA y tecnologías afines crearán millones de puestos, también reemplazarán funciones en otras categorías, con 40% de los empleadores anticipando reducciones allí donde la automatización lo permita. La película completa no es de pérdida neta inmediata, sino de rotación acelerada de tareas que exige reconversión masiva de habilidades. 

En el horizonte de 1 a 5 años, la sustitución se concentrará en tareas repetitivas intensivas en información: back-office administrativo, captura y validación de datos, atención de primer nivel en contact centers, soporte documental en áreas legales y de cumplimiento, funciones básicas de análisis descriptivo y redacción de piezas estándar (briefs, minutas, FAQs, reportes). 

Estos trabajos no desaparecerán de golpe, pero gran parte de sus tareas serán absorbidas por sistemas generativos y agentes de software; los roles supervivientes se reconfigurarán hacia supervisión, curaduría y control de calidad. 

En la industria manufacturera, la conjunción de visión computacional e IA predictiva reducirá mermas y tiempos muertos, desplazando tareas de inspección visual y programación rutinaria de líneas, al tiempo que elevará la demanda de técnicos capaces de integrar sensores, datos y mantenimiento predictivo. 

La evidencia de la OCDE sugiere que, cuando la IA se implementa con rediseño del trabajo, los efectos en satisfacción y salarios pueden ser positivos; el problema surge cuando la adopción se limita a exprimir intensidad sin invertir en capacidades humanas. 

En el horizonte de 6 a 10 años, el impacto avanza hacia ocupaciones de cualificación media-alta donde la IA combina múltiples modalidades (texto, imagen, voz, video, datos industriales) para orquestar procesos de punta a punta: planificación logística, compras estratégicas, evaluación de riesgos, mercadotecnia de desempeño, diseño asistido y una fracción creciente del desarrollo de software. 

No implica prescindir de profesionales, sino aumentarlos con herramientas cada vez más autónomas: quienes dominen métricas, datos y diseño de prompts complejos escalarán su productividad; quienes se queden en tareas rutinarias verán mermado su valor de mercado. 

Aquí la política pública incide en si ese salto se da dentro de las empresas mexicanas o si la captura de valor se deslocaliza. Los indicadores del AI Index 2025 muestran una aceleración de inversión y adopción; países que institucionalizan la formación permanente y promueven infraestructura de cómputo accesible capturan más de esos beneficios. 

Las empresas en México no tienen que elegir entre despedir o estancarse. Hay una tercera vía: reconvertir a su plantilla con una hoja de ruta de tres capas. Primero, alfabetización en IA para todos: seguridad, límites, privacidad, flujo de trabajo con copilotos, evaluación de sesgos y resultados. 

Segundo, especializaciones por dominio: finanzas con IA para conciliaciones y detección de fraudes; operaciones con visión e IoT; mercadotecnia con automatización creativa y medición causal; jurídico con búsquedas semánticas y resúmenes probatorios auditables. 

Tercero, equipos de producto interno capaces de ensamblar agentes, conectores y datos propios con gobierno de modelos, para evitar dependencias y riesgos reputacionales. El caso de BBVA, que escaló licencias de ChatGPT Enterprise e impulsó formación transversal, ilustra cómo un corporativo puede liberar horas de tareas repetitivas y reasignarlas a labores de mayor valor, siempre que la adopción venga acompañada de capacitación y métricas de impacto. 

Para que este viraje sea sistémico, el gobierno debe alinear programas, regulación e incentivos con un objetivo claro: que capacitar a los actuales empleados sea, fiscal y financieramente, más atractivo que sustituirlos. Tres líneas de acción son urgentes. 

La primera, cuentas individuales de formación a lo largo de la vida —un “SkillsFuture a la mexicana”— que otorguen créditos anuales canjeables por cursos acreditados en IA y datos, con cofinanciamiento empresarial y portabilidad entre empleos. 

Singapur financia hasta 70-90% del costo de cursos para personas y empresas, combinando subsidios, créditos y un catálogo curado; la fórmula ha probado ser un acelerador de adopción y reconversión. 

La segunda, subsidios salariales temporales durante la capacitación —a la manera del “Qualifizierungsgeld” alemán— para que las empresas formen a su gente sin absorber íntegramente el costo de salarios mientras estudian; Alemania cubre un porcentaje del sueldo del trabajador en formación y cofinancia el curso.

La tercera, compra pública y sandboxes que exijan planes de upskilling al contratar soluciones de IA y regulen con enfoque pro-innovación: estándares de transparencia, auditoría y seguridad de datos, con incentivos a proyectos que documenten reducción de tareas repetitivas y reasignación laboral interna. 

Reino Unido ofrece una referencia de regulación pro-innovación y estrategias nacionales que combinan inversión, compute y desarrollo de talento. 

¿Dónde está México hoy? El país carece aún de una estrategia nacional integral de IA, aunque en el Congreso se han presentado decenas de iniciativas y se anticipa una discusión de una ley marco. 

Organizaciones de la sociedad civil y la academia (como ANIA) propusieron una Agenda Nacional 2024-2030 con ejes de talento, ética e innovación y la transformación del Conacyt en Secihti ha traído programas de becas y estímulos desconectados, valiosos pero todavía insuficientes para el reto de reconversión laboral a escala. 

El balance es claro: hay movimiento, pero falta coordinación nacional, metas medibles y, sobre todo, un mecanismo de financiamiento perenne para el upskilling. 

El sector privado ya deja señales: además de bancos que estandarizan copilotos y entrenan a decenas de miles de empleados, grandes tecnológicas activaron becas y rutas de aprendizaje en español para Hispanoamérica —Google anunció 120,000 becas en 2025 con foco en habilidades digitales e IA— y Microsoft comprometió inversiones y una Iniciativa Nacional de Habilidades en IA orientada a millones de personas en México y la región. 

Estas iniciativas ayudan, pero requieren anclaje institucional y cofinanciamiento público-privado para llegar a pymes y trabajadores fuera de las capitales. 

¿Qué deben hacer las empresas desde hoy para no perder competitividad ni su talento? Primero, mapear tareas, no puestos: identificar qué porcentaje del tiempo en cada rol es automatizable y diseñar rutas de transición con metas trimestrales de adopción y aprendizaje. Segundo, certificar competencias —no sólo cursos— y documentar productividad y calidad tras la implementación de IA. 

Tercero, crear equipos mixtos (operaciones, TI, jurídico, recursos humanos) que gobiernen datos, riesgos y seguridad; el error estratégico es delegar la IA únicamente al área de sistemas. 

Cuarto, establecer compromisos explícitos de “no despido por adopción” durante periodos definidos, condicionados a la participación en rutas de recualificación. Este tipo de pactos, combinados con subsidios temporales, es lo que ha permitido en Alemania y otros países amortiguar impactos y preservar la relación laboral mientras se transforman las tareas. 

Una propuesta concreta para México podría combinar: (1) crédito fiscal de 150% sobre gasto en formación certificada en IA y datos para trabajadores en nómina; (2) deducción acelerada de inversiones en software/infraestructura de IA condicionada a un plan de upskilling verificado por terceros; (3) bono de productividad compartida: si la empresa eleva productividad documentada sin reducir plantilla en áreas afectadas por IA durante 24 meses, accede a un reembolso parcial del impuesto sobre la renta corporativo; (4) vouchers regionales de capacitación, administrados por cámaras empresariales y universidades tecnológicas para pymes; y (5) líneas de compra pública que prioricen proyectos con “componentes de reconversión” avalados por métricas. 

Complementariamente, una ley de IA debería enfocarse en seguridad, transparencia y evaluación de impacto, al tiempo que facilita sandboxes sectoriales y alianzas con industria y academia. Así se alinea el incentivo: formar y retener sale más barato que despedir y volver a contratar.

El tiempo apremia. La ventana de 2025-2030 definirá si México escala en la cadena global de valor o queda proveedor de tareas “comoditizadas”. 

La buena noticia es que la evidencia internacional muestra que, con reglas adecuadas y financiamiento inteligente, la IA aumenta a las personas. La mala noticia es que, sin política pública y liderazgo empresarial, también puede excluirlas. La elección —y su urgencia— es nuestra. Y empieza hoy.

Referencias 

— World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025. Datos sobre creación y desplazamiento de empleos y expectativas de empleadores. World Economic Forum ReportsWorld Economic Forum
— OECD, Employment Outlook 2023, capítulo sobre IA y empleo: efectos en satisfacción, riesgos y organización del trabajo. OECD+1
— Stanford HAI, AI Index Report 2025: adopción, inversión y gobernanza de la IA a nivel global. Stanford HAI+1
— Daron Acemoglu y Simon Johnson, Power and Progress (2023): por qué la tecnología no garantiza prosperidad compartida sin instituciones y políticas adecuadas.
— Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee, The Second Machine Age (2014): marco sobre digitalización, automatización y trabajo.

Notas de política y programas citados

• Singapur – SkillsFuture: subsidios de 70–90% para individuos y empresas, créditos portables y catálogos acreditados. SkillsFuture SingaporeSkillsFuture SGskillsfuture.gobusiness.gov.sg
• Alemania – Qualifizierungsgeld y cofinanciamiento de formación durante el empleo. IamExpat in GermanyCareerFoundry
• Reino Unido – Estrategia Nacional de IA y enfoque pro-innovación en regulación. GOV.UKGOV.UK
• México – panorama: múltiples iniciativas legislativas sin marco integral; propuesta de ANIA 2024–2030; programas de SECIHTI/Conahcyt aún fragmentados. Global Policy WatchOECD AISECIHTI+1
• Iniciativas privadas en México: Google con 120,000 becas regionales en 2025; Microsoft con inversión y plan de habilidades en IA en México; BBVA extendiendo IA generativa a miles de empleados con formación asociada. blog.googleSourceNEWS BBVA

El monitoreo en la agroindustria animal es, hasta hoy, el único proceso que aún carece de automatización. 

A pesar de los avances tecnológicos en la cadena productiva, la supervisión del estado de salud y comportamiento de los animales sigue dependiendo en gran medida del ojo humano. En este contexto, Farm Guardian, una solución desarrollada por Beyond Technology y orgullo de la innovación mexicana, se posiciona como un sistema único en su clase, al ofrecer monitoreo automatizado, en tiempo real y basado en Inteligencia Artificial.

La integración de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA), las cámaras inteligentes y la conectividad en la Nube está revolucionando la agroindustria. 

En particular, el monitoreo con cámaras de video en la cría y engorda de animales ha iniciado un proceso de transformación que promete mejorar la calidad, productividad y sostenibilidad en la producción pecuaria. Aunque los primeros avances se están dando en granjas porcinas, esta tecnología es perfectamente escalable y adaptable a ganado vacuno, equino, ovino e incluso a producción aviar.

En la actualidad, uno de los grandes retos de la agroindustria es la detección temprana de enfermedades y la prevención de comportamientos agresivos entre animales. En una granja industrial, una sola infección puede causar pérdidas millonarias. 

Los sistemas tradicionales como RFID han demostrado ser costosos e imprácticos, especialmente en explotaciones medianas. En cambio, el uso de cámaras combinadas con IA permite monitorear el comportamiento, la temperatura, el movimiento, la alimentación y el peso estimado de los animales con una precisión cada vez mayor y a un costo razonable.

Hoy en día, soluciones como Farm Guardian, desarrolladas por Beyond Technology, ya están

siendo implementadas en granjas porcinas en México. Estas plataformas utilizan cámaras equipadas con doble lente -una óptica HD y otra térmica- que, junto con algoritmos de aprendizaje profundo, permiten detectar posibles focos de infección o agresividad en tiempo real. 

La tecnología monitorea la temperatura de cada animal mediante la imagen térmica, su actividad diaria, estornudos, comportamientos agresivos como mordeduras y mide visualmente las dimensiones del animal, con lo cual se infiere su peso actual y se predice con gran exactitud la fecha en la que alcanzará su peso óptimo para procesamiento. 

Esto permite optimizar el calendario logístico y reducir los costos de alimentación al evitar sobreengordas innecesarias.

Lo más destacable es que esta solución puede ser adaptada con relativa facilidad a otras especies de ganado. Por ejemplo, en el caso de ganado vacuno o equino, los sensores y cámaras podrían monitorear el estado emocional, la alimentación o signos tempranos de cojera o fiebre. 

En producción aviar, podrían detectar patrones anormales de comportamiento y caídas de peso que indiquen problemas sanitarios o nutricionales. El enfoque es modular y escalable, lo cual permite ajustar los algoritmos y sensores según la especie y el tipo de explotación.

Desde la perspectiva económica, los beneficios son claros. Se estima que una reducción de apenas 2% en la tasa de mortalidad en una granja de 70 mil cabezas puede significar ahorros de hasta 3 millones de dólares anuales. 

Además, la tecnología permite documentar el cumplimiento de regulaciones de bienestar animal cada vez más estrictas en el mercado internacional, como las impuestas en EE.UU. o la Unión Europea.

Reflexión sobre el marco regulatorio en México

Uno de los mayores desafíos para la adopción masiva de estas tecnologías en la agroindustria mexicana es el marco regulatorio. Si bien existen normas sobre sanidad animal y bienestar, aún no se han desarrollado lineamientos claros que incentiven o regulen el uso de Inteligencia Artificial y

monitoreo remoto en este sector. 

Es urgente que instituciones como la Sagarpa, el Senasica y las secretarías estatales comiencen a trabajar en protocolos específicos para la certificación de soluciones tecnológicas agropecuarias. Esto permitiría garantizar la integridad de los datos, la ciberseguridad de las plataformas y el cumplimiento con principios éticos y de bienestar animal.

También sería deseable la creación de incentivos fiscales o programas piloto cofinanciados público-privados que permitan acelerar la adopción de estas soluciones en zonas rurales, donde el impacto podría ser mayor. La regulación no debe ser un freno, sino un catalizador que impulse la competitividad de la agroindustria mexicana en un mundo cada vez más tecnificado.

Una evolución necesaria y colaborativa

La IA, el videoanálisis y la conectividad están redefiniendo la manera como se cuida y produce el alimento del futuro. Estas soluciones pueden operar con distintas tecnologías de conexión -celular 4G o 5G e incluso conectividad satelital- dependiendo de las condiciones de infraestructura local. 

Dado que muchas granjas están ubicadas en zonas rurales con conectividad limitada, gran parte del procesamiento de video se realiza localmente en servidores dentro de la propia granja. Esto evita la necesidad de transmitir grandes volúmenes de datos a la Nube, lo cual sería lento y costoso. 

Sin embargo, sí se transmite metadata a plataformas en la Nube para afinar los modelos de IA y mejorar la precisión del monitoreo en tiempo real.

En este contexto, el papel de los integradores tecnológicos como Beyond Technology es clave. No se trata sólo de vender soluciones, sino de acompañar a los productores en un proceso de transformación digital integral que incluye conectividad, plataformas, Inteligencia Artificial, cámaras, soporte y capacitación. 

La colaboración entre actores del ecosistema agroalimentario, tecnológico y gubernamental será indispensable para que esta revolución digital se consolide.

Estamos ante una oportunidad histórica para que México lidere una nueva era en la agroindustria. Una era donde los datos, la automatización y el cuidado animal vayan de la mano para alimentar al mundo con responsabilidad y eficiencia.

Mientras el despliegue global de 5G sigue en marcha, la industria de las telecomunicaciones ya tiene la vista puesta en su próxima gran evolución: 5G-Advanced (5G-A). Este paso intermedio, que muchos consideran la antesala de 6G, no sólo representa una mejora técnica incremental, sino un cambio radical en la forma como las redes operan, se adaptan y responden. 

Si 5G fue sobre velocidad y latencia, 5G-A se centra en la inteligencia, la precisión y la transformación del mundo real. 

¿Qué define a 5G-Advanced? 

No se trata de un simple cambio de nombre ni de una actualización menor. 5G-A introduce capacidades nativas de Inteligencia Artificial, integración de sensores, mayor soporte para escenarios de alta movilidad y automatización avanzada de redes. En conjunto, conforman una infraestructura mucho más adaptativa y lista para los retos de las siguientes décadas. 

Líderes que están impulsando 5G-A 

– Huawei: promueve su visión 5.5G con RAN inteligente e IoT pasivo. 

– Ericsson: enfocado en redes energéticamente eficientes, Edge AI y conectividad empresarial en tiempo real. 

– Nokia: potencia su Cloud RAN y redes Digital Twin mediante APIs Network-as-Code.

 – ZTE: desarrolla superficies inteligentes reconfigurables y conectividad con capacidades de sensado.

Impacto empresarial: casos de uso concretos 

– Manufactura: líneas de producción totalmente automatizadas con latencias de milisegundos. 

– Retail: análisis de video inteligente en tiendas, inventario en tiempo real y señalética digital inmersiva. 

– Salud: cirugías remotas, monitoreo de pacientes con IoT pasivo y diagnóstico más preciso. 

– Logística y transporte: coordinación de tráfico, vehículos conectados y entregas con drones. 

– Energía: detección de fallos en tiempo real, mantenimiento predictivo y gestión sostenible de infraestructura. 

¿Y en la vida cotidiana? 

5G-A no sólo será más rápido: hará que el mundo funcione de forma distinta. Entre sus beneficios para el usuario común: 

– Realidad Aumentada/Virtual fluida en entretenimiento y formación. 

– Ciudades más seguras y eficientes, con sensores conectados para energía, seguridad y tráfico. 

– Vehículos y carreteras más inteligentes con infraestructura conectada. 

– Experiencias móviles mejoradas incluso en estadios o trenes. 

– Servicios bancarios, de streaming y atención al cliente más inmediatos gracias a inteligencia en el borde. 

Reflexión regulatoria: el espectro como motor de desarrollo 

La verdadera adopción de 5G-A dependerá no sólo de la tecnología, sino de un entorno regulatorio adecuado. En este sentido, el nuevo enfoque del gobierno mexicano de priorizar la cobertura y el

desarrollo económico sobre la recaudación en la asignación de espectro radioeléctrico es un cambio de paradigma positivo. 

Este modelo busca impulsar el despliegue en zonas rurales, sectores productivos y verticales industriales clave como la manufactura, la minería, la logística o el agro. De concretarse, abrirá nuevas oportunidades para que 5G-A no sólo sea viable en las grandes ciudades, sino en todo el ecosistema productivo del país. 

México tiene hoy la oportunidad de posicionarse como líder regional en la adopción de esta tecnología avanzada, siempre que se facilite el acceso a espectro, se impulse la innovación en aplicaciones y se fomenten alianzas entre el sector público, privado y académico. 

Reflexión final 

5G-A es la generación donde las redes cobran inteligencia real. Si 5G conectó el mundo, 5G-Advanced hará que ese mundo entienda y actúe sobre lo que sucede. 

Para México y América Latina, este es un momento clave: empezar a desarrollar casos de uso y alianzas alrededor de 5G-A posicionará a la región no sólo como consumidora, sino como protagonista en el futuro de las telecomunicaciones. 

En un mundo donde la tecnología avanza a un ritmo vertiginoso, Neuralink, la empresa fundada por Elon Musk, representa uno de los desarrollos más ambiciosos e inquietantes de nuestra era: una interfaz cerebro-computadora (BCI) que promete restaurar funciones motoras y cognitivas en personas con discapacidades, e incluso fusionar la mente humana con la Inteligencia Artificial. 

La propuesta inmediata de Neuralink es profundamente humanitaria: ayudar a personas con parálisis, ceguera o dificultades del habla a recuperar movilidad, visión o capacidad de comunicación mediante un implante cerebral. 

Pero la visión a largo plazo es mucho más audaz: ampliar las capacidades del cerebro humano, permitiendo eventualmente descargar recuerdos, aumentar la inteligencia o comunicarse con máquinas sólo con el pensamiento. 

El dispositivo se implanta mediante cirugía robótica de alta precisión y transmite señales neuronales a dispositivos externos. Su diseño invasivo -aunque de tamaño microscópico- permite un mayor ancho de banda que alternativas no invasivas. Su capacidad técnica lo convierte en pionero, pero también genera cuestionamientos éticos y legales que no pueden ignorarse. 

¿Una tecnología para todos o solo para algunos? 

El acceso a esta tecnología será inicialmente limitado por su costo y complejidad médica. Países con sistemas de salud públicos eficientes como Canadá o Alemania podrían integrarlo antes que regiones con sistemas deficientes. Sin embargo, la historia de la tecnología indica que con el tiempo la masificación reduce los precios y aumenta la accesibilidad. 

Además, la competencia crece: empresas como Synchron, Paradromics o Neurable desarrollan

soluciones alternativas, algunas de ellas menos invasivas, como los implantes intravasculares, que ofrecen ciertas ventajas en seguridad pero menor capacidad de transmisión. Esta diversidad de enfoques abre la puerta a un mercado competitivo que podría acelerar el desarrollo y bajar los costos. 

El debate ético: ¿quién decide sobre tu cerebro? 

Los desafíos éticos son tan importantes como los técnicos. El cerebro es considerado el último bastión de la privacidad humana. ¿Qué ocurre si terceros acceden a tus pensamientos? ¿Qué pasa si un implante cerebral es hackeado? ¿Podría el Estado usar esta tecnología para vigilancia? Las posibilidades distópicas no son ciencia ficción. 

En este contexto, la autodeterminación cobra importancia. El derecho a decidir sobre tu propio cerebro debe ser protegido, pero también reglamentado. La humanidad enfrenta una carga creciente de enfermedades mentales; tecnologías como Neuralink podrían ofrecer soluciones sin precedentes, siempre que se implementen con responsabilidad y supervisión adecuada. 

Una nueva agenda regulatoria urgente 

La irrupción de la neurotecnología demanda una respuesta clara desde el ámbito regulatorio. Actualmente, no existen marcos legales específicos que contemplen la protección de datos neuronales o el consentimiento informado en la interacción directa cerebro-máquina. Es necesario que organismos internacionales y gobiernos desarrollen normativas que garanticen la privacidad mental, la ciberseguridad cerebral y la equidad en el acceso a estas tecnologías. 

Así como en el pasado surgieron reglas para la biotecnología o la IA, la neuroética deberá traducirse en leyes concretas que acompañen estos avances sin reprimir su potencial transformador.

Riesgos y beneficios de Neuralink: un balance necesario 

Los riesgos físicos -como infecciones o daño cerebral- son inherentes a la cirugía. También hay efectos a largo plazo desconocidos, así como desafíos sobre la seguridad de los datos cerebrales. La desigualdad en el acceso a la tecnología podría crear nuevas brechas sociales. 

Pero los beneficios son igualmente transformadores: restaurar funciones sensoriales y motoras, tratar enfermedades neurológicas y avanzar en la investigación cerebral a niveles nunca antes vistos. Un solo avance en esta área podría mejorar la calidad de vida de millones de personas. 

El futuro: ¿curar, mejorar o evolucionar? 

La neurotecnología podría permitirnos superar límites físicos y mentales. Un futuro donde recordemos todo, descarguemos conocimientos o transfiramos recuerdos podría sonar a ciencia ficción, pero es técnicamente plausible. Este futuro nos emociona tanto como nos asusta. 

El rol del consultor tecnológico 

A medida que estas tecnologías avanzan, el papel de los integradores y consultores tecnológicos será clave. Desde la creación de plataformas de monitoreo, hasta la integración de soluciones personalizadas en salud, manufactura o atención al cliente, su trabajo será traducir el potencial de Neuralink en aplicaciones prácticas y seguras. 

Neuralink representa un paso acelerado en la evolución humana. Su éxito dependerá tanto de la tecnología como de la colaboración entre empresas, gobiernos, expertos en ética y la sociedad en general. Estamos en el umbral de una nueva era, y el desafío será decidir cómo, cuándo y con qué propósito cruzamos esa puerta.

La industria manufacturera vive una transformación profunda con la llegada de la Industria 4.0, donde la conectividad confiable y de baja latencia es un habilitador fundamental para la automatización, el monitoreo en tiempo real y la toma de decisiones basada en datos. Dos tecnologías encabezan esta revolución: WiFi 6 y 5G. Aunque ambas ofrecen beneficios significativos, WiFi 6 presenta claras ventajas para entornos de manufactura por razones técnicas, económicas y operativas. 

1. Eficiencia de costos y control total 

Una de las principales ventajas de WiFi 6 es su rentabilidad. A diferencia de 5G, que usualmente requiere suscripciones con operadores, WiFi 6 puede implementarse y gestionarse internamente por el propio personal de la empresa. Esto reduce costos operativos recurrentes y ofrece mayor predictibilidad financiera. Además, permite a los fabricantes tener control absoluto de su infraestructura sin depender de terceros. 

2. Personalización y adaptabilidad a las necesidades industriales 

WiFi 6 brinda la flexibilidad necesaria para diseñar redes ajustadas a las condiciones particulares de cada planta: desde el soporte a sensores IoT, máquinas CNC y robots colaborativos, hasta vehículos guiados automáticamente (AGVs). En contraste, desplegar una red privada 5G con características similares suele implicar inversiones elevadas y complejidad técnica. 

3. Superioridad en entornos de alta densidad de dispositivos

Las plantas de producción modernas albergan cientos o miles de dispositivos conectados. WiFi 6 está diseñado para manejar redes de alta densidad, minimizando interferencias y garantizando conectividad estable. Aunque 5G también soporta gran cantidad de conexiones, su rendimiento puede verse afectado por la ubicación de las celdas y condiciones del entorno. 

4. Baja latencia y confiabilidad en redes locales 

El control de procesos críticos como inspección de calidad automatizada o sincronización de robots requiere comunicaciones en tiempo real. WiFi 6 ofrece latencias ultra bajas y conexiones robustas, ideales para escenarios locales donde la fiabilidad es primordial. Aunque 5G también promete baja latencia, su dependencia de infraestructura externa lo hace más vulnerable a interrupciones. 

5. Facilidad de implementación y escalabilidad 

Instalar una red WiFi 6 en una planta industrial es considerablemente más sencillo que desplegar 5G privado. Requiere menos inversión, menor conocimiento especializado y se integra con mayor facilidad a sistemas ya existentes. Esta simplicidad permite una escalabilidad más eficiente a medida que crecen las necesidades de conectividad. 

6. Optimizado para entornos interiores 

Las instalaciones manufactureras están repletas de maquinaria, estructuras metálicas y barreras físicas. WiFi 6 ha sido mejorado para operar de forma confiable en estos entornos, ofreciendo buena penetración de señal. Por su parte, el 5G está principalmente optimizado para espacios abiertos y requiere infraestructura adicional (small cells) para rendir adecuadamente en interiores.

7. Escalabilidad en la era del IoT industrial 

A medida que las fábricas adoptan más sensores y dispositivos IoT, la capacidad de escalar se vuelve esencial. WiFi 6 está preparado para soportar miles de conexiones simultáneas con eficiencia. Aunque 5G también puede manejar altas densidades, su costo de entrada y operación suele hacerlo menos viable para despliegues industriales pequeños o medianos. 

8. Seguridad avanzada para redes privadas 

WiFi 6 integra el estándar de seguridad WPA3, que fortalece la protección de datos y operaciones industriales. Esto permite construir redes privadas altamente seguras, sin exponer datos críticos a proveedores externos. Si bien el 5G cuenta con medidas de seguridad robustas, su dependencia de operadores introduce posibles vulnerabilidades. 

9. Casos de uso comunes donde WiFi 6 brilla 

– Monitoreo de activos en tiempo real. 

– Mantenimiento predictivo mediante sensores. 

– Trazabilidad de productos y materias primas. 

– Automatización robótica en líneas de ensamblaje. 

– Conectividad para trabajadores en planta (tabletas, escáneres, etc.). 

10. Reflexión regulatoria: una oportunidad para México y América Latina 

La adopción de conectividad industrial avanzada debe ir acompañada de una evolución regulatoria que facilite el despliegue de redes privadas empresariales, especialmente en el sector manufacturero. En México, por ejemplo, la política emergente de asignar espectro con fines de

cobertura social y desarrollo económico, más que recaudatorios, abre la puerta a modelos colaborativos público-privados para redes industriales. 

América Latina debe observar el camino de países más avanzados: 

– Alemania ha destinado espectro específico para uso privado en la industria 4.0, impulsando redes locales seguras y personalizadas. 

– Japón permite a las empresas acceder a bandas compartidas para redes privadas de baja latencia. 

– Estados Unidos, a través del modelo de espectro compartido CBRS, facilita que empresas medianas accedan a conectividad tipo carrier sin depender de un operador. 

La regulación moderna no sólo debe proteger, también habilitar la transformación digital con incentivos para la inversión en tecnologías como WiFi 6 y 5G privado. 

Ambas tecnologías -WiFi 6 y 5G- tienen un lugar en el ecosistema industrial del futuro. Sin embargo, WiFi 6 destaca como la opción más práctica, rentable y flexible para la mayoría de las plantas manufactureras actuales. Su capacidad para ofrecer conectividad confiable, segura y adaptable en entornos interiores lo convierte en el aliado perfecto para acelerar la transformación digital de la industria. 

Adoptar WiFi 6 no sólo mejora la productividad y reduce tiempos de inactividad, sino que allana el camino hacia un modelo de fábrica inteligente verdaderamente conectado y competitivo en el contexto global de la Industria 4.0.

La industria hotelera ha estado entre las más afectadas por la pandemia de coronavirus en los últimos dos años y medio. Dado que grandes partes del mundo se están abriendo una vez más a los viajes y el turismo, la industria tiene una oportunidad sin precedentes para reconstruir mejor e inclusive reinventarse con la ayuda de la robótica, el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA).

Según un informe reciente de “Global Market Estimates”, el futuro de la IA en la hotelería es una nueva referencia. Este informe prevé una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 10 por ciento de 2021 a 2026.

Si bien la mayor parte de la tecnología se está implementando en el sector de alimentos y bebidas en este momento, es seguro que el alojamiento experimente un crecimiento más rápido de la IA dentro del segmento.

Parte de este crecimiento, como comenté, se debe a la pandemia. 

Como los clientes prefieren una interacción humana limitada para minimizar la transmisión del coronavirus, la IA es la mejor alternativa. 

Imitar la interacción humana sin enfrentar el riesgo de enfermedad se convertirá en un factor importante en la recuperación y reinvención de la industria.

La personalización de la solución y el avance tecnológico serán el enfoque principal, aunado a que el alto gasto de los hoteles para optimizar sus operaciones comerciales y hacer frente a la dinámica cambiante debido al coronavirus dará como resultado una gran adopción.

Ahora bien, dentro de esta industria, el segmento más afectado y en el que se prevé un cambio definitivo son los viajeros de negocios, puesto que las empresas y sus clientes han roto el tabú de que los negocios se deben hacer en persona. 

Gran parte de los trabajadores ya no han regresado a las oficinas y operan virtualmente, y muchos negocios, juntas y hasta presentaciones de ventas se hacen y cierran de manera remota. 

Esto ha golpeado muy fuerte a la industria del transporte (líneas aéreas) y a los hoteles que están localizados en lugares que no tienen un foco turístico.

Esto ha provocado que haya menos viajeros con el mismo número de hoteles de negocios, lo que significa una competencia más dura. La mayoría de los hoteles pueden estar enfrentando una guerra de precios para atraer a estos clientes y para evitar eso, la lealtad y el atractivo se vuelven esenciales.

Veamos algunos datos sobre viajeros de negocios:

• El 45 por ciento de las personas que viajan por trabajo en EE. UU. son mujeres. El 55 por ciento son hombres.
• Alrededor de 55 por ciento de todos los viajes de trabajo son realizados por personas de 30 a 49 años (muchos de ellos son millennials y esta tendencia sólo irá en aumento).
• El 65  por ciento de los millennials que viajan por negocios ven los viajes corporativos como un símbolo de estatus.
• El 78 por ciento de los millennials dedica tiempo al ocio en viajes de negocios.
• El 69 por ciento de los millennials quiere alargar sus viajes de trabajo por ocio.
• El 56 por ciento de los millennials crean razones para realizar viajes corporativos.
• Cuatro viajes cada año es la cantidad promedio de viajes de negocios para un millennial.

Los millennials quieren viajar, mientras que la generación X está siendo más reacia a hacerlo por la Covid. Además, los millennials quieren tomarse tiempo adicional para conocer y divertirse, y esto es una oportunidad no explotada por los hoteles de negocios.

La tecnología hotelera inteligente ofrece una variedad de ahorros de costos y oportunidades de ingresos, que le permite a los propietarios de hoteles alcanzar nuevos niveles de rentabilidad.

Comenzamos a ver algunas cadenas hoteleras que están adoptando tecnología, ya sea para optimizar procesos o para mejorar la experiencia de esta ola generacional, pero veo que los esfuerzos han sido muy poco completos.

Cadenas grandes de hoteles premium han adoptado medidores de luz y agua inteligentes para ahorrar costos, algunos ya tienen servicio a cuartos vía su aplicación móvil e incluso la cerradura sin llave donde se usa el celular para abrir la puerta de la habitación. 

Otros están lanzando hoteles donde el lobby asemeja los negocios de espacios de trabajo compartidos, en lugar de transformar los hoteles de negocios existentes para que el millenial tenga una experiencia tecnológica extraordinaria, lo cual tiene un costo mucho menor que crear una nueva rama de hoteles.

Hay soluciones para todo, sobre todo en las áreas de gestión inteligente de la energía, mantenimiento predictivo (para todo lo que use energía y plomería), experiencia inteligente y servicios inteligentes (como la llave en el celular, check in y check out remoto, manejo de la temperatura del cuarto inteligente y desde el celular, control remoto de TV en el celular, tecnología de gestión de la reputación en línea, prácticas de marketing inteligente (y explotar esa necesidad de ocio de los millennials a través de venta de excursiones y experiencias, la venta de noches adicionales en fines de semana con este objeto, y anunciar marcas con las que se tengan alianzas vía su app, el teléfono celular y el contenido de la TV, y cobrar por ello), así como manejo de Big Data y protección de datos.

Lo más interesante es que nadie le ofrece todo esto en conjunto a los hoteleros, por lo que van adoptando poco a poco algunas de ellas y les es difícil tener un manejo centralizado, ágil y que se traduzca en una ventaja verdaderamente diferenciadora. 

Los integradores de sistemas como Beyond Technology son la solución a esta problemática, con lo que la industria hotelera podría hacer una reinvención rápida y con un bajo costo.

_____

1. Disponible en: https://www.globalmarketestimates.com/market-report/ai-in-hospitality-market-3546.
2. Disponible en: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/transportation/business-travel-trends-outlook-2022.html.