Los operadores de telecomunicaciones saben bien lo que supone impulsar una revolución tecnológica y comprobar cómo muchos de los nuevos y grandes focos de rentabilidad surgen en otros lugares. Un informe de PwC revela que las telecos están bien posicionadas para aprovechar la IA. El reto es emplearla para optimizar el negocio actual mientras construyen el del futuro.
El sector desplegó las infraestructuras de banda ancha que hicieron posible la adopción masiva de internet. También construyó las redes móviles que pusieron la economía de las aplicaciones al alcance de millones de personas. Además, sus redes canalizaron el tráfico que convirtió el streaming, las redes sociales y la computación en la nube en servicios de uso cotidiano. Cada una de estas oleadas de inversión en infraestructuras reforzó el papel esencial de la conectividad. A su vez, todas ellas permitieron el crecimiento de nuevos modelos de negocio sobre esa infraestructura. Sin embargo, gran parte del valor generado acabó en manos de las compañías que controlaban la experiencia de cliente, la capa de software o las plataformas digitales.
Las empresas de telecomunicaciones se encuentran ahora en una posición privilegiada para evitar que la inteligencia artificial repita esta historia. Para lograrlo, deberán transformar sus sólidas capacidades iniciales en IA en cambios reales tanto en sus operaciones como en sus modelos de negocio.
La presión es enorme. Los operadores afrontan un desafío ya conocido: el tráfico de datos sigue creciendo, las redes exigen inversiones continuas y los ingresos tradicionales por conectividad avanzan a un ritmo insuficiente para absorber esta demanda. La IA puede ayudar a las telecos a operar con mayor eficiencia. No obstante, la principal oportunidad consiste en utilizar esta tecnología para impulsar nuevas vías de crecimiento. Este enfoque responde a una preocupación que muchos primeros ejecutivos del sector consideran crítica para su futuro: el 55% de los consejeros delegados de las compañías de telecomunicaciones que participaron en la Encuesta Global de CEO de PwC de 2025 aseguró que su empresa no será económicamente viable dentro de una década si mantiene su trayectoria actual.
El estudio sobre el funcionamiento de la IA de PwC, basado en una encuesta realizada a 1.217 altos directivos de 25 sectores en todo el mundo, ayuda a dimensionar la magnitud de esta oportunidad. El análisis muestra que el 20% de las empresas con mejores resultados aglutina el 74% del retorno generado por la inteligencia artificial. Además, las compañías con mayores niveles de madurez en IA, aquellas que han desarrollado las capacidades necesarias para escalar su uso, integrado esta tecnología en el trabajo diario y aprovechado su potencial para impulsar el crecimiento en ámbitos donde se difuminan las fronteras sectoriales, experimentan un incremento de sus ingresos y mejoras de eficiencia vinculadas a la IA, 7,2 veces superiores a las del resto de compañías.
Las operadoras de telecomunicaciones cuentan con los activos necesarios para competir en ese grupo de cabeza. Durante años, el sector ha tratado de parecerse cada vez más a las empresas tecnológicas. Sin embargo, esa aspiración puede no ser ya tan relevante. El estudio de PwC revela que las telecos ya disponen de unas bases en inteligencia artificial comparables a las de muchas compañías tecnológicas. Aun así, siguen por detrás de las organizaciones que más valor generan con la IA en aquellas capacidades que permiten escalar su impacto en toda la empresa.
Ese es, precisamente, el reto estratégico que afrontan ahora: reforzar los cimientos que facilitan la adopción de la IA a gran escala y aprovecharlos tanto para mejorar el negocio actual como para construir las fuentes de crecimiento del futuro.
¿Cuáles son los nueve factores de madurez en IA?
Las telecos cuentan con los ingredientes, pero necesitan el motor adecuado
La transformación que trae la inteligencia artificial comienza por los cimientos: las capacidades que permiten que esta tecnología sea fiable y escalable. Sin embargo, no todos los cimientos tienen el mismo valor. Las compañías de telecomunicaciones superan a la media de las empresas de otros sectores en las capacidades necesarias para poner en marcha la IA. No obstante, todavía están por detrás de las empresas que obtienen los mayores retornos de esta tecnología, los denominados líderes en IA, en aquellos ámbitos que permiten aplicar su uso a gran escala.
Las telecos han avanzado de forma significativa en la preparación de sus organizaciones para aprovechar la inteligencia artificial. En comparación con la empresa media, cuentan con bases más sólidas en aspectos como la estrategia, el gobierno corporativo y la implicación de la plantilla. Esta posición les ofrece una ventaja a la hora de capturar valor de sus iniciativas de IA. El estudio sobre funcionamiento de la IA de PwC demuestra que, cuando las empresas con fundamentos sólidos incrementan el uso de esta tecnología, obtienen el doble de retorno que aquellas que parten de una base más débil.
En algunos de estos ámbitos, las telecos ya se encuentran al nivel de los líderes en IA. Sus prácticas de gobierno, gestión de riesgos y supervisión destacan especialmente por estar al nivel de las compañías más avanzadas. Algunas empresas del sector ya han transformado esta ventaja en nuevas oportunidades de negocio.
Tras convertirse en la primera operadora canadiense en adherirse al código voluntario de conducta sobre IA promovido por el Gobierno, TELUS ha aprovechado su credibilidad en materia de gobernanza para impulsar la primera fábrica soberana de IA de Canadá. Esta instalación ya opera a plena capacidad y constituye uno de los pilares de infraestructuras de la estrategia nacional de inteligencia artificial del país.
Por su parte, Deutsche Telekom ha capitalizado su posición como operador de confianza para clientes industriales alemanes y europeos con el lanzamiento de una nueva línea de negocio empresarial: Industrial AI Cloud. La compañía ha convertido la soberanía de los datos y la seguridad en elementos diferenciales de su propuesta de valor frente a los grandes proveedores de servicios en la nube.
Las telecos igualan a los líderes en IA en prácticas de gobierno y gestión del riesgo
Las empresas de telecomunicaciones también cuentan con un activo especialmente valioso: enormes volúmenes de datos propios. Disponen de información procedente de las redes, los clientes, los dispositivos, la calidad del servicio, la facturación, la localización, los patrones de uso y los servicios empresariales. El estudio PwC refleja esta ventaja: el 71% de los directivos del sector afirma que su organización utiliza datos propios para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial, frente al 60% de los líderes en IA y apenas el 40% del resto de las compañías.
Sin embargo, las telecos continúan por detrás de los líderes en IA en la mayoría de los ámbitos, especialmente en aquellas prácticas fundamentales que permiten convertir la preparación inicial en capacidades repetibles y escalables. Aunque disponen de grandes cantidades de información, esos datos suelen encontrarse dispersos en múltiples silos, tales como sistemas de red, plataformas de facturación, catálogos de productos, registros de atención al cliente, herramientas de campo y sistemas empresariales, desarrollados en momentos distintos y para finalidades diferentes.
Esta fragmentación sigue siendo un obstáculo relevante. De hecho, solo el 46% de los ejecutivos del sector señala que los empleados pueden localizar y utilizar con rapidez datos de calidad para iniciativas de IA, frente al 57% de los líderes en esta tecnología. Asimismo, únicamente el 45% afirma disponer de un registro único y fiable para los datos críticos accesible en toda la organización, porcentaje que asciende al 59% entre las compañías líderes. La existencia de silos no impide necesariamente que un proyecto piloto tenga éxito, pero sí dificulta que la inteligencia artificial pueda implantarse de forma repetible y a gran escala.
Las operadoras que han abordado este desafío ya están obteniendo resultados. Es el caso de SK Telecom, en Corea del Sur, que ha desarrollado un modelo propio de lenguaje de gran tamaño entrenado con sus datos específicos del sector de telecomunicaciones e integrado en una plataforma corporativa de agentes de IA. Gracias a esta iniciativa, la compañía aspira a superar los 3.500 millones de dólares de ingresos anuales vinculados a la inteligencia artificial en 2030.
No obstante, el principal freno no reside únicamente en los sistemas heredados o legacy IT, como suele suponerse. Las telecos se sitúan cerca de los líderes en IA en la eliminación de infraestructuras tecnológicas obsoletas y costosas. El verdadero desafío es que una parte importante de los flujos de trabajo, los registros de datos y los componentes de inteligencia artificial siguen diseñados como si esta tecnología fuese a utilizarse únicamente en proyectos aislados.
El sector continúa rezagado en aquellas capacidades que permiten transformar casos de uso puntuales en fuentes de valor repetibles y escalables. Entre ellas destacan la redefinición de procesos y la creación de componentes reutilizables de IA, como las capas de integración y los conductos de datos. Solo el 38% de las telecos afirmó contar con componentes reutilizables de inteligencia artificial catalogados de forma centralizada para evitar que los equipos tengan que desarrollar herramientas desde cero, frente al 51% de los líderes en IA.
Los líderes en IA organizan sus datos y capacidades tecnológicas de manera más eficaz para escalar la inteligencia artificial
Para las compañías de telecomunicaciones, la siguiente fase de adopción debe medirse por su capacidad para reutilizar, integrar y ampliar aquellas iniciativas que generan resultados. Alcanzar este objetivo exige disponer de datos fiables y activos reutilizables, pero también incorporar la disciplina de gestión necesaria para determinar dónde debe escalar la IA, quién asume la responsabilidad de los resultados y qué cambios requiere la forma de trabajar. En definitiva, se trata de las decisiones de liderazgo que permiten que la inteligencia artificial deje de ser un conjunto de herramientas para convertirse en un verdadero modelo operativo.
La actividad en torno a la IA no es el problema; las prácticas de gestión sí lo son
El sector de las telecomunicaciones no carece de iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial. Lo que escasea son las prácticas que permitan orientarlas de forma eficaz. En el estudio de PwC, solo el 38% de los directivos del sector afirma que la IA había impulsado una transformación significativa o muy significativa del modelo operativo de su organización, frente al 66% registrado entre los líderes en IA.
Las compañías de telecomunicaciones muestran niveles elevados de experimentación. El 93% de los encuestados señaló que había participado en proyectos piloto de inteligencia artificial, por encima del 88% registrado entre las empresas con mejor desempeño impulsado por la IA y del 85% correspondiente al resto de las organizaciones.
Sin embargo, la implantación a gran escala y el impacto en toda la organización siguen siendo objetivos difíciles de alcanzar. Solo alrededor de una cuarta parte de las telecos afirmó haber integrado o escalado la inteligencia artificial en sus principales funciones de negocio, frente a porcentajes superiores al 40% entre los líderes en IA.
La diferencia resulta especialmente visible en áreas como marketing y ventas, donde el 23% de las telecos ha desplegado la IA a escala, frente al 44% de las compañías líderes. En las funciones de soporte, la brecha también es significativa: el 26% de las empresas de telecomunicaciones ha logrado escalar estas capacidades, frente al 42% de los líderes en inteligencia artificial.
Solo una de cada cuatro telecos integra la IA en los eslabones clave de su cadena de valor
Como consecuencia, las operadoras de telecomunicaciones registran retornos de la inversión en inteligencia artificial significativamente inferiores a los obtenidos por los líderes en IA. Las telecos señalaron que el 14% de sus ingresos empresariales procede de iniciativas relacionadas con la IA, frente al 40% registrado por las compañías líderes. Las diferencias también son notables en términos de reducción de costes y mejoras de eficiencia: las empresas de telecomunicaciones atribuyen a la inteligencia artificial el 20% de sus incrementos de eficiencia actuales y el 16% de sus ahorros de costes, mientras que entre los líderes en IA estas cifras alcanzan el 43% y el 40%, respectivamente.
Un elevado número de proyectos piloto y retornos positivos dentro de áreas concretas del negocio puede indicar que una organización aprende con rapidez. Sin embargo, también puede reflejar que la adopción de la IA avanza más deprisa que las capacidades de gestión necesarias para gobernarla. Los datos del estudio de PwC apuntan precisamente en esa dirección.
Aunque las telecos se encuentran relativamente cerca de los líderes en IA en la capacidad para medir el impacto empresarial de esta tecnología, muestran un retraso en otras prácticas clave que permiten transformar iniciativas dispersas en cambios reales a escala corporativa. Entre ellas destacan la existencia de hojas de ruta priorizadas, la alineación de los casos de uso con objetivos de negocio de alto valor, la asignación de responsabilidades claras sobre los resultados y la revisión periódica de las inversiones para decidir qué proyectos deben escalarse y cuáles deben descartarse.
La brecha más evidente se observa en la gestión de la cartera de iniciativas de IA. Solo el 38% de las telecos afirmó realizar revisiones frecuentes para priorizar proyectos de inteligencia artificial, frente al 56% de los líderes en esta tecnología. Sin un elevado nivel de disciplina organizativa, la IA corre el riesgo de convertirse en miles de experimentos aislados en lugar de consolidarse como un verdadero modelo operativo.
Los agentes de IA permiten poner a prueba el modelo operativo
Las prácticas de gestión ayudan a las telecos a identificar dónde conviene escalar la IA. Los agentes, por su parte, permiten descubrir qué cambios son necesarios para que esa escalabilidad sea efectiva. Ambos elementos son complementarios: las prácticas de gestión orientan las prioridades de inversión y los agentes muestran dónde falla el modelo operativo cuando se enfrenta a situaciones reales de trabajo.
Por ello, el imperativo estratégico consiste en desplegar agentes de IA en procesos concretos de alto valor, donde la tarea esté claramente definida, los límites de actuación sean explícitos y los resultados puedan medirse con precisión. En estos entornos, los agentes son capaces de revelar los obstáculos prácticos que dificultan la escalabilidad, como la falta de contexto, errores en los traspasos de información, normas contradictorias, integraciones frágiles o responsabilidades poco definidas.
Por ejemplo, cuando un agente necesita transferir de forma recurrente una tarea a una persona, el problema no siempre reside en la propia tecnología. En muchos casos, la causa se encuentra en un catálogo de productos inconsistente, un historial de cliente incompleto o deficiencias en la integración de los sistemas.
El beneficio es doble: por un lado, permite identificar qué cambios son necesarios para escalar la inteligencia artificial; por otro, facilita la obtención de valor inmediato mediante la automatización y coordinación de tareas específicas.
Pocos sectores se encuentran en una posición tan favorable para aprovechar esta oportunidad. Las compañías de telecomunicaciones gestionan un gran número de procesos repetitivos, de alto volumen y sujetos a reglas definidas, distribuidos además entre múltiples áreas de actividad. Una incidencia de cliente, por ejemplo, puede implicar aspectos relacionados con el rendimiento de la red, la facturación, la atención al cliente, las operaciones de campo y la gestión de productos. Del mismo modo, un pedido empresarial puede requerir la coordinación de los equipos de ventas, la disponibilidad del servicio, la fijación de precios, el aprovisionamiento y la garantía de calidad.
Los agentes de IA pueden coordinar actuaciones entre todos estos ámbitos, una tarea que los equipos organizados en silos suelen tener dificulta es para gestionar de forma consistente.
Sin embargo, las telecos todavía no han desplegado estos agentes con la intensidad necesaria para generar un impacto significativo o extraer aprendizajes relevantes. Su uso se concentra principalmente en aplicaciones destinadas a asistir a los empleados, redactar contenidos, analizar información, realizar predicciones o formular recomendaciones. En cambio, presentan un retraso en las aplicaciones más avanzadas basadas en agentes autónomos.
Solo el 18% de las compañías del sector afirma que su caso de uso más sofisticado de inteligencia artificial es capaz de ejecutar múltiples tareas dentro de límites previamente establecidos, frente al 31% registrado entre los líderes en IA. Asimismo, apenas el 7% señaló que su aplicación más avanzada funciona de forma autónoma y optimiza su propio desempeño, en comparación con el 15% de las organizaciones líderes.
Las telecos aún están dando sus primeros pasos en el desarrollo de agentes de IA
La diferencia es relevante. Un copilot basado en IA puede ayudar a que un empleado trabaje con mayor rapidez. Un agente de IA, en cambio, puede transformar la forma en que se realiza el trabajo. Sin embargo, la evolución del modelo operativo representa solo una parte del desafío. La otra consiste en cambiar la forma en que las telecos generan crecimiento.
El verdadero premio está en el crecimiento
Mejorar la eficiencia operativa es una prioridad para cualquier compañía de telecomunicaciones en el contexto actual. No obstante, la capacidad de crecer representa una oportunidad aún mayor y es, precisamente, el ámbito que gran parte del sector todavía no ha conseguido aprovechar plenamente.
Según el estudio sobre el funcionamiento de la IA de PwC, solo el 29% de los directivos de telecomunicaciones afirmó que la inteligencia artificial había contribuido de forma significativa a transformar su modelo de negocio, frente al 59% registrado entre los líderes en IA. Se trata de la mayor diferencia observada entre todos los resultados empresariales analizados en el estudio.
Los datos también muestran con claridad el camino que podrían seguir las telecos. Las compañías líderes utilizan la inteligencia artificial para identificar nuevas fuentes de valor, extraer oportunidades de los ecosistemas empresariales y redefinir sus cadenas de valor y capacidades de negocio a un ritmo aproximadamente dos veces superior al de las empresas de telecomunicaciones.
Asimismo, tienen casi el doble de probabilidades que las telecos de emplear la IA para colaborar con organizaciones ajenas a su propio sector. Este patrón sugiere que los líderes en IA no se limitan a desplegar más tecnología. Lo que hacen es dirigirla hacia las oportunidades que surgen de la convergencia entre industrias.
Mientras muchas telecos utilizan la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de su actividad actual, las compañías líderes la emplean para identificar, diseñar y competir en los nuevos negocios que emergen en la intersección entre distintos sectores económicos.
Los líderes en IA aprovechan mejor las oportunidades de crecimiento que surgen de la convergencia sectorial
Los ejemplos que están surgiendo en el sector muestran con claridad cómo pueden materializarse estas oportunidades. En la India, Airtel utiliza inteligencia artificial y capacidades de análisis a nivel de red para alertar a los clientes cuando los códigos de verificación bancaria de un solo uso pueden verse comprometidos durante llamadas sospechosas. Por su parte, TELUS aplica infraestructuras de confianza y plataformas habilitadas por IA para optimizar procesos asistenciales a través de TELUS Health y de su alianza con League. En Europa, Telefónica y Nokia están experimentando con agentes de IA para simplificar el uso de las API de red en casos de uso intersectoriales, como la prevención del fraude bancario.
Es probable que las próximas fuentes de crecimiento para las telecos surjan precisamente en estos puntos de conexión entre industrias. A medida que los clientes demandan capacidades cada vez más integradas, las compañías mejor posicionadas serán aquellas capaces de utilizar la IA para coordinar servicios, procesos y socios a través de distintos sectores. Los centros de datos constituyen actualmente el ejemplo más claro de esta tendencia.
Los centros de datos muestran el alcance de la oportunidad
La inteligencia artificial está convirtiendo los centros de datos en uno de los mercados de infraestructuras más relevantes del mundo. Sin embargo, estos activos han dejado de ser simples instalaciones que alojan servidores. Hoy evolucionan hacia ecosistemas complejos en los que convergen compañías energéticas, fabricantes de equipamiento industrial, productores de semiconductores, inversores, proveedores de conectividad y numerosos actores especializados.
Se trata precisamente del tipo de mercado en el que las empresas de telecomunicaciones necesitan utilizar la IA para obtener una visión transversal, coordinar múltiples socios y avanzar hacia posiciones de mayor valor dentro de la cadena.
Muchas compañías del sector ya participan en este ámbito. El 68% de los directivos de telecomunicaciones encuestados afirma que su organización forma parte de la oferta de servicios vinculados a la economía de los centros de datos, frente al 36% registrado entre las empresas de otros sectores.
No obstante, los datos muestran que esta presencia continúa concentrándose principalmente en las capas de infraestructura. Cerca de dos tercios de las telecos son propietarias y operadoras de centros de datos, mientras que el 50% presta servicios de redes e interconexión.
En cambio, la participación resulta menor en aquellas actividades que requieren menos inversión en capital y ofrecen potencialmente márgenes más elevados. Solo el 38% de las telecos proporciona servicios de ciberseguridad y apenas el 30% ofrece servicios de operación y gestión de capacidad.
La presencia de las telecos en los centros de datos sigue concentrada en la infraestructura, no en los servicios de mayor margen
Una teleco que conciba los centros de datos principalmente como una actividad vinculada a instalaciones, fibra o servicios de interconexión puede ganar escala y volumen, pero corre el riesgo de dejar escapar una oportunidad mucho mayor. En cambio, una teleco que utilice la inteligencia artificial para prever la demanda, optimizar alianzas relacionadas con la energía y la refrigeración, diseñar soluciones en el edge, reforzar sus servicios de ciberseguridad, coordinar socios tecnológicos en la nube y desarrollar propuestas de infraestructura de IA para empresas puede ocupar posiciones de mayor valor dentro de la cadena.
Esto no significa que todos los operadores deban transformarse en un hyperscaler. Sin embargo, sí implica que cada compañía debe decidir si quiere limitarse a ser un proveedor de la expansión de las infraestructuras para la IA o si aspira a desempeñar un papel activo en su configuración.
¿Sigue siendo acertado aspirar a convertirse en una techco?
Durante más de una década, los directivos de telecomunicaciones han planteado la transformación del sector como un proceso orientado a parecerse cada vez más a una empresa tecnológica: más enfocada en el desarrollo de productos, más apoyada en los datos y más relevante dentro de los ecosistemas digitales. Sin embargo, el estudio de PwC sobre el funcionamiento de la IA sugiere que este planteamiento puede estar perdiendo vigencia.
En algunos de los pilares fundamentales de la inteligencia artificial, las telecos ya presentan características muy similares a las de las compañías tecnológicas. Experimentan con la IA al mismo nivel que las empresas de software y servicios tecnológicos, obtienen retornos comparables en determinadas funciones de negocio y muestran una mayor fortaleza en el uso de datos propios..
No obstante, continúan rezagadas en aquellos elementos que resultan decisivos para escalar la IA: la disponibilidad de componentes reutilizables, la redefinición de procesos, el acceso a datos fiables en toda la organización y la disciplina de gestión necesaria para transformar proyectos piloto en cambios empresariales a gran escala. Precisamente, esos son los mismos ámbitos en los que también quedan por detrás de los líderes en IA de otros sectores.
En otras palabras, la brecha no responde a una diferencia entre telecos y compañías tecnológicas. Se trata de una diferencia en los sistemas de gestión, un desafío que aparece en todas las industrias. Además, las empresas que lideran la adopción de la IA no son necesariamente tecnológicas. Son organizaciones de cualquier sector que han aprendido a orientar esta tecnología hacia las oportunidades de crecimiento que surgen cuando convergen distintas industrias.
Esta realidad apunta hacia una ambición diferente. El objetivo no consiste en convertirse en una empresa tecnológica, sino en una organización capaz de competir en aquellos espacios donde empiezan a solaparse sectores como las telecomunicaciones, la tecnología, la energía, los servicios financieros y la salud. Los centros de datos representan uno de esos espacios. En el futuro surgirán muchos más.
Qué deberían hacer ahora los líderes del sector
La transformación del modelo operativo y la generación de nuevas vías de crecimiento están estrechamente vinculadas, ya que ambas dependen de los mismos fundamentos. Para desarrollarlos, las compañías deberían avanzar en cuatro líneas de actuación que, aunque mantienen una secuencia lógica, pueden ejecutarse de forma simultánea.
Construir capacidades reutilizables en lugar de empezar siempre desde cero
Todas las demás recomendaciones dependen de este paso. Los directivos de telecomunicaciones deben priorizar la creación de las bases que permitan escalar la IA entre distintos mercados, marcas, canales y funciones. Esto incluye disponer de datos fiables y accesibles, componentes reutilizables de inteligencia artificial, procesos rediseñados y modelos de integración comunes.
El objetivo no consiste en modernizar toda la organización de una sola vez, sino en conseguir que cada nuevo caso de uso resulte más sencillo de desarrollar, gobernar y desplegar que el anterior.
Escalar la IA por dominios de negocio, no mediante proyectos piloto aislados
Un proyecto piloto demuestra que una aplicación concreta puede funcionar. La integración de la IA en un dominio de negocio transforma el rendimiento de una parte de la organización.
Este cambio requiere prácticas de gestión que conviertan iniciativas dispersas en ventajas operativas reales: hojas de ruta priorizadas, responsables de negocio con objetivos definidos y revisiones periódicas de las inversiones que permitan decidir si una iniciativa debe ampliarse o cancelarse.
Las telecos deberían concentrar sus esfuerzos en un número limitado de ámbitos donde el valor generado sea significativo, medible y repetible. Entre ellos destacan la gestión y supervisión de redes, las operaciones de campo, la atención digital al cliente, la gestión del valor de cliente, la prevención del fraude y las amenazas de ciberseguridad, las ventas a empresas, la coordinación de pedidos y la planificación de inversiones.
Cada uno de estos ámbitos debería contar con un responsable de negocio, objetivos financieros definidos y una estrategia para extender los resultados a otros mercados y funciones. Si una iniciativa no mejora indicadores concretos, como la pérdida de clientes, las incidencias de red, las visitas de técnicos, el coste de servicio, la productividad de las inversiones, la velocidad de lanzamiento al mercado o las tasas de éxito comercial, no debería seguir absorbiendo recursos.
Desplegar agentes de IA para transformar el modelo operativo
Como se ha señala do anteriormente, los agentes de IA cumplen una doble función. Por una parte, generan valor directo en los procesos donde se utilizan. Por otra, permiten evaluar las limitaciones del modelo operativo de una forma que los proyectos piloto no consiguen.
El primer efecto justifica la inversión. El segundo multiplica su impacto.
Las telecos deberían desplegar agentes en procesos de gran volumen, altamente regulados por reglas y repartidos entre distintas áreas de negocio. Algunos ejemplos incluyen la supervisión de redes y sistemas tecnológicos, la gestión de pedidos complejos, las campañas de retención de clientes, los análisis de cobertura y disponibilidad, la detección de fraude relacionado con cambios de tarjeta SIM o portabilidades, la planificación de instalaciones y la validación de pedidos empresariales.
Utilizar la IA para avanzar en la cadena de valor y generar nuevas fuentes de ingresos
Esta recomendación determinará si una teleco responde a la disyuntiva entre ser proveedor o impulsor del cambio de forma deliberada o por simple inercia.
Las compañías deberían emplear la inteligencia artificial para identificar nuevas propuestas de valor, modelos de precios, oportunidades dentro de ecosistemas empresariales y fuentes adicionales de ingresos, especialmente en aquellos ámbitos donde la conectividad converge con la nube, la ciberseguridad, el edge computing, los centros de datos, los servicios gestionados y la IA para empresas.
Los centros de datos constituyen actualmente la prueba más evidente. Las telecos ya participan en este mercado a través de la propiedad de infraestructuras, la operación de instalaciones, las redes y los servicios de interconexión. Sin embargo, la verdadera oportunidad reside en coordinar una parte mayor de la cadena de valor: cargas de trabajo empresariales seguras, soluciones de IA en el edge, infraestructuras soberanas, servicios gestionados de inteligencia artificial, supervisión de servicios, optimización energética y gestión de ecosistemas de colaboración.
Las empresas de telecomunicaciones han impulsado anteriores etapas de crecimiento digital, aunque no siempre han logrado capturar una parte proporcional del valor generado. La inteligencia artificial les ofrece la posibilidad de modificar esa dinámica, siempre que la consideren algo más que una herramienta para ganar eficiencia.
Los operadores que construyan capacidades preparadas para escalar, utilicen agentes de IA para orientar su implantación y transformar la manera de trabajar, y dirijan esta tecnología hacia las nuevas fuentes de valor que están surgiendo, estarán mejor posicionados para diseñar su próximo negocio, en lugar de limitarse a optimizar el actual.