Nvidia y la IA: Transformando ingresos en telecomunicaciones

Tabla de contenidos

Hallazgos del informe

Estos puntos se desprenden del informe anual de Nvidia “State of AI in Telecommunications 2026”, basado en respuestas de operadores y participantes del ecosistema.

Tendencias Clave de IA en Redes

Hallazgo (encuesta Nvidia) Dato reportado Qué significa en la práctica
Impacto positivo en ingresos y costos ~9 de cada 10 La mayoría percibe beneficios comerciales y de eficiencia, no solo pilotos.
Prioridad de despliegue de IA Automatización de red > CX La IA se mueve al “core” operativo (configurar, reparar, optimizar).
IA generativa en operaciones 60% (vs 49% en 2024) Aumenta el uso/evaluación; pasa de experimento a parte del roadmap.
Presupuesto de IA al alza en 2026 ~9 de cada 10 La IA compite por recursos como línea estratégica.
Crecimiento esperado del gasto en IA 35% >10% YoY Para una parte relevante, el aumento es de dos dígitos.
Redes AI-native antes de 6G comercial 77% La transformación operativa se acelera antes del salto a 6G.
  • La IA ya está teniendo impacto comercial tangible en telecomunicaciones: impulsa ingresos y ayuda a gestionar costos.
  • La automatización de red se ha convertido en el principal foco de despliegue de IA, por delante de los casos clásicos de experiencia de cliente.
  • Crece el uso de IA generativa en operaciones: más organizaciones la usan o la evalúan que en 2024.
  • La mayoría de las telcos planea aumentar presupuestos de IA en 2026, con una parte relevante esperando crecimientos anuales de dos dígitos.

Impacto de la inteligencia artificial en las telecomunicaciones

La inteligencia artificial está dejando de ser una promesa para convertirse en un componente operativo y comercial en el sector telecom.

El cambio no es solo de herramientas, sino de prioridades. La encuesta refleja que la automatización de red ha superado a las aplicaciones tradicionales de experiencia de cliente como principal foco de despliegue de IA. En la práctica, esto apunta a redes capaces de autoconfigurarse, autorrepararse y autooptimizarse con mínima intervención humana, un giro que afecta desde la operación diaria hasta la preparación para servicios de próxima generación.

Automatización AI-native del núcleo
– “Red autónoma”: operación con bucles de automatización que detectan condiciones (fallas, congestión, degradación), ejecutan acciones (reconfigurar, balancear, aislar) y verifican el resultado.
– “AI-native”: la IA no es un “add-on”; se diseña para estar integrada en flujos de operación (observabilidad, assurance, optimización) y en la arquitectura de datos/telemetría.
– Por qué desplaza a CX como prioridad: cuando automatizas el núcleo (menos caídas, mejor rendimiento, menos trabajo manual), el efecto se propaga a calidad de servicio y, por extensión, a la experiencia del cliente.

En paralelo, el retorno de inversión (ROI) se asocia a palancas como redes autónomas, mejoras en atención al cliente y optimización de procesos internos. La lectura de fondo es clara: la IA se está integrando como “capa” transversal para reducir fricción operativa y habilitar nuevas capacidades, mientras los operadores se preparan para la evolución tecnológica que precede a la era 6G.

Resultados clave de la encuesta de Nvidia

El reporte de Nvidia, basado en respuestas de operadores y participantes del ecosistema, dibuja un mapa de adopción que combina impacto comercial, prioridades técnicas y expectativas de evolución de red. Dos señales destacan: la percepción de beneficios ya presentes (ingresos y costos) y la convicción de que las redes “nativas de IA” llegarán antes que el 6G comercial.

Interpretación responsable de resultados
Cómo leer estos resultados sin sobreinterpretarlos:
– Percepción vs. medición: varios hallazgos son “lo que los encuestados reportan” (impacto/ROI), no necesariamente auditorías financieras o KPIs estandarizados.
– Expectativas vs. despliegue real: “esperar AI-native antes de 6G” refleja intención/planificación; no implica que toda la red ya opere de forma autónoma.
– Quién responde importa: al incluir “operadores y participantes del ecosistema”, las respuestas pueden mezclar prioridades de operación, proveedores y partners.
– Útil para decisiones: toma los porcentajes como señal de tendencia (prioridades y dirección de inversión) y valida internamente con tus métricas (OPEX, fallas, energía, tiempos de resolución).

La encuesta también sugiere un reordenamiento de la agenda: la IA ya no se limita a “mejorar” funciones existentes, sino que se usa para rediseñar cómo se operan redes y procesos. En ese contexto, la automatización de red aparece como el principal destino de esfuerzos, por encima de los usos más conocidos en front-office.

Efectos positivos en ingresos y gestión de costos

El hallazgo más contundente del informe es la amplitud del consenso: aproximadamente nueve de cada diez encuestados afirman que la IA ha tenido un impacto positivo tanto en ingresos anuales como en gestión de costos. Es decir, el reporte refleja la percepción declarada por los participantes sobre impacto comercial y eficiencia, junto con las áreas a las que atribuyen ese retorno. En un sector donde el retorno suele exigirse con rapidez, esta percepción mayoritaria funciona como indicador de madurez: la IA se está evaluando por resultados, no por novedad.

Los encuestados atribuyen el ROI principalmente a tres motores. Primero, redes autónomas, que prometen eficiencias operativas al automatizar tareas repetitivas y reducir intervención manual. Segundo, mejoras en servicio al cliente, donde la IA puede acelerar respuestas y resolver consultas con menos fricción. Tercero, optimización de procesos internos, una categoría amplia que apunta a automatizar flujos y decisiones operativas.

En conjunto, el mensaje es que la IA está impactando el P&L por dos vías simultáneas: crecimiento (ingresos) y eficiencia (costos). Y lo hace no solo en el “borde” de la organización, sino en el núcleo de cómo se opera la red y se ejecutan procesos.

Expectativas sobre redes nativas de IA

La encuesta recoge una expectativa temporal relevante: alrededor del 77% de los operadores dice esperar que las redes nativas de IA se lancen antes del 6G comercial. La implicación es estratégica: la industria no está esperando a la próxima generación de estándar radio para transformar su operación; está empujando una evolución previa basada en automatización y capacidades de IA integradas.

Este enfoque se alinea con la idea de redes que se gestionan con mayor autonomía: sistemas que detectan condiciones, ajustan parámetros y optimizan desempeño con menor dependencia de intervención humana. En términos de preparación para servicios futuros, la “natividad” de IA sugiere que la inteligencia no será un añadido, sino parte del diseño operativo.

La encuesta también menciona que modelos y software de código abierto son considerados componentes críticos de las estrategias de IA de los operadores. Esto apunta a un ecosistema donde la flexibilidad tecnológica y la capacidad de adaptación pesan tanto como el rendimiento: las telcos buscan construir capacidades de IA que puedan evolucionar con rapidez, integrarse con sistemas existentes y sostenerse en el tiempo.

Adopción de la IA generativa en las operaciones

La IA generativa está ganando espacio en las operaciones de telecomunicaciones, no como experimento aislado, sino como herramienta en evaluación o uso activo. El informe de Nvidia indica que el 60% de los encuestados afirma que ya está usando o evaluando IA generativa en sus operaciones, frente al 49% en 2024. El salto sugiere una aceleración en la intención de despliegue y, sobre todo, una normalización del debate: la generativa pasa de “posibilidad” a “roadmap”.

De Evaluación a Operación de IA
Ruta corta para pasar de “evaluar” a “operar” IA generativa (con checkpoints):
1) Seleccionar 1–2 casos de uso de alto volumen (p. ej., resumen de tickets, asistencia a agentes, búsqueda en base de conocimiento).
– Checkpoint: ¿hay datos suficientes y un “dueño” del proceso (Ops/CX/IT)?
2) Piloto con métricas simples (tiempo de resolución, recontactos, tasa de escalamiento a humano, calidad de respuesta).
– Checkpoint: define qué es “mejor” antes de probar.
3) Integración mínima con sistemas (tickets/CRM/KB) para evitar que el piloto sea solo “chat”.
– Checkpoint: ¿el flujo deja trazabilidad (qué se respondió y por qué)?
4) Controles operativos (human-in-the-loop, límites de acción, monitoreo de errores y sesgos).
– Checkpoint: ¿qué pasa cuando el modelo no sabe o se equivoca?
5) Paso a producción por etapas (por motivo, por canal, por segmento) y revisión mensual de métricas.

Aunque el reporte no detalla casos específicos por operador, sí enmarca el retorno en ámbitos donde la generativa puede encajar: mejoras de atención al cliente, optimización de procesos internos y soporte a iniciativas de automatización. En telecom, donde abundan interacciones repetitivas y procedimientos estandarizables, la generativa se perfila como complemento para acelerar flujos, resumir información operativa o asistir en tareas de soporte.

La adopción, sin embargo, convive con un cambio de foco: la automatización de red se posiciona por delante de la experiencia de cliente como prioridad de IA. Esto no elimina el frente de atención, pero sí sugiere que la industria está moviendo parte del esfuerzo hacia el “backbone” operativo: si la red se vuelve más autónoma, los beneficios pueden propagarse a toda la cadena, incluyendo calidad de servicio y, por extensión, experiencia del usuario.

En ese marco, la IA generativa aparece como una pieza más dentro de una estrategia más amplia: construir operaciones más automatizadas, con menos fricción y con capacidad de adaptación continua.

Aumento de la inversión en inteligencia artificial

La inversión acompaña el cambio de prioridades. El informe de Nvidia señala que casi nueve de cada diez empresas de telecomunicaciones planean incrementar sus presupuestos de IA en 2026. Más allá del porcentaje, el dato refleja una convicción: la IA ya no se trata como gasto discrecional, sino como línea estratégica para sostener competitividad, eficiencia y preparación tecnológica.

Decisiones Clave de Inversión IA
Trade-offs típicos cuando sube el presupuesto de IA (y por qué importan):
– Capex vs Opex: más infraestructura propia puede bajar costos unitarios a escala, pero sube la inversión inicial y la carga operativa.
– Edge vs Cloud: edge ayuda en latencia/soberanía de datos y resiliencia local; cloud acelera despliegue y elasticidad. Muchas telcos terminan en híbrido.
– Modelos open source vs vendor cerrado: open source da flexibilidad y control (y exige capacidad interna); vendor reduce esfuerzo de operación, pero puede aumentar dependencia y costos recurrentes.
– Automatización de red vs CX: automatizar el core suele dar ROI por continuidad/energía/OPEX; CX suele impactar NPS/retención. La prioridad depende de dónde “duele” más hoy.

La encuesta también vincula inversión con arquitectura: los operadores están reforzando capacidades para ejecutar IA en entornos que requieren baja latencia y cercanía al usuario, lo que empuja decisiones sobre infraestructura de red, computación y despliegues en el borde (edge). En paralelo, el reporte destaca el papel de modelos y software open source como componentes críticos, lo que sugiere estrategias que combinan inversión en infraestructura con decisiones de stack tecnológico.

Proyecciones de crecimiento del presupuesto

El aumento presupuestario no es marginal. Según la encuesta, el 35% de los operadores espera un crecimiento del gasto en IA superior al 10% interanual. En un entorno donde las telcos suelen equilibrar inversiones entre espectro, red, modernización y operación, esta expectativa indica que la IA está compitiendo con fuerza por recursos.

El dato también encaja con el giro hacia automatización de red: si el objetivo es habilitar redes más autónomas —capaces de autogestionarse—, el gasto no se limita a licencias o pilotos, sino que puede abarcar plataformas, integración y capacidades de cómputo.

Además, el énfasis en código abierto como componente crítico sugiere que parte del presupuesto puede orientarse a adaptar, integrar y operar modelos y software con mayor control, en lugar de depender exclusivamente de soluciones cerradas. En términos de estrategia, esto puede interpretarse como búsqueda de flexibilidad y de una base tecnológica que permita iterar rápido conforme cambian necesidades y servicios.

Inversión en infraestructura de red y computación en el borde

El informe también apunta a un destino concreto de inversión: edge computing e infraestructura inalámbrica nativa de IA. La lógica es operativa y comercial: acercar el procesamiento a los usuarios ayuda a soportar aplicaciones emergentes y a responder a exigencias de latencia y rendimiento, mientras la IA integrada en la infraestructura puede habilitar automatización y optimización más finas.

Los contribuyentes de la industria citados en el reporte describen a las redes autónomas como una vía de ROI rápido por su capacidad de reducir interrupciones, bajar consumo energético y automatizar flujos repetitivos. Esos beneficios, aunque no cuantificados en la nota, explican por qué la inversión se dirige a capas profundas de la red: si se reduce la incidencia de fallas y se optimiza energía, el impacto se refleja en costos operativos y continuidad del servicio.

En conjunto, la inversión en edge y en infraestructura nativa de IA sugiere una transición: no se trata solo de “usar IA”, sino de construir una red y una operación preparadas para que la IA sea parte del funcionamiento cotidiano.

Transformación de las funciones de red mediante la automatización

La automatización de red emerge como el eje de la transformación. El informe de Nvidia indica que este enfoque ha superado a las aplicaciones tradicionales de experiencia de cliente como principal prioridad de despliegue de IA, con énfasis en redes capaces de auto-configurarse, auto-repararse y auto-optimizarse con mínima intervención humana. El cambio es significativo: implica mover la inteligencia hacia el corazón de la operación, donde se gestionan configuración, mantenimiento, optimización y respuesta ante incidentes.

Autonomía de Red por Función
Mapa rápido: “autoconfigurar / autorreparar / autooptimizar” aterrizado a funciones reales de red
– Configuración (autoconfigurar): provisión de servicios, cambios de parámetros, políticas; objetivo: menos errores humanos y despliegues más consistentes.
– Assurance (autorrep.): detección de anomalías, correlación de alarmas, aislamiento de causa raíz; objetivo: menos MTTR y menos interrupciones.
– Optimización (autooptimizar): balanceo de carga, ajuste de capacidad, priorización de tráfico; objetivo: mejor rendimiento con los mismos recursos.
– Energía (optimización continua): apagado/hibernación inteligente, ajuste dinámico; objetivo: bajar consumo sin degradar SLAs.
Lectura práctica: cuanto más madura la telemetría y la automatización, más “autónoma” puede ser la red sin perder control.

La promesa de las redes autónomas —según lo recogido en el reporte— es operar con mínima intervención humana, con capacidades de autoconfiguración, autorreparación y autooptimización. En términos prácticos, esto se traduce en menos tareas manuales repetitivas y en una operación más consistente, especialmente en entornos complejos donde la red combina múltiples capas y tecnologías.

Los beneficios esperados se conectan con el ROI mencionado por los encuestados: reducción de interrupciones, menor consumo energético y automatización de flujos. Aunque el reporte no entra en métricas, sí deja claro el sentido de la apuesta: automatizar funciones centrales para liberar capacidad operativa, reducir costos y sostener niveles de servicio.

La transformación también se vincula con el calendario tecnológico. Si la mayoría espera redes nativas de IA antes del 6G comercial, la automatización se convierte en “puente” hacia la próxima etapa: una red más inteligente no solo por velocidad o estándar, sino por su capacidad de gestionarse y adaptarse de forma continua.

Transforme su experiencia al cliente con Suricata Cx

Optimización de costos y eficiencia operativa

Suricata Cx es una plataforma omnicanal de experiencia de cliente impulsada por IA, diseñada específicamente para ISPs y operadores de telecomunicaciones. Su enfoque combina automatización con flujos “human-in-the-loop”, buscando reducir el costo por interacción y acelerar tiempos de respuesta y resolución, especialmente en consultas repetitivas de alto volumen.

Mejora en la satisfacción del cliente

Al unificar canales como WhatsApp, webchat y redes sociales en una operación trazable, Suricata Cx apunta a disminuir la fragmentación y mejorar la continuidad conversacional. La automatización se complementa con escalamiento controlado a agentes humanos cuando se requiere criterio o validación, manteniendo el control operativo.

Escalabilidad y adaptación a futuras necesidades

En un contexto donde la industria acelera la adopción de IA —incluida la IA generativa—, Suricata Cx se plantea como una base para escalar operaciones sin depender exclusivamente de modelos humanos. La combinación de automatización, supervisión y métricas operativas permite ajustar la operación conforme crecen volúmenes y complejidad.

Integración de tecnología avanzada en telecomunicaciones

Suricata Cx está orientada a integraciones operativas profundas, con arquitectura API-first y sincronización en tiempo real con sistemas del operador (clientes, deudas, servicios, tickets). Además, incorpora flujos de pagos y recupero con Pagoralia, un gateway especializado en ISPs y telecom, para habilitar recordatorios, cobros conversacionales y reactivación de servicio tras el pago.

Un enfoque centrado en el cliente para el crecimiento sostenible

La tesis operativa es híbrida: automatizar lo predecible, mantener humanos en control donde importa y medir el desempeño con indicadores de operación (tiempos de respuesta y resolución, recontactos, SLAs por motivo). En un sector donde la IA ya se asocia a impacto comercial, este enfoque busca convertir eficiencia y consistencia operativa en retención, crecimiento y una experiencia de cliente más confiable.

Métricas clave de implementación
Qué “evidencia operativa” conviene mirar (y reportar) al implementar Suricata Cx en un ISP/telco:
– Antes / después (KPIs de contacto): tiempo de primera respuesta, tiempo de resolución, tasa de recontacto, % de conversaciones resueltas sin agente.
– Calidad y control: % de escalamiento a humano por motivo, motivos con mayor error, auditoría de conversaciones (trazabilidad).
– Impacto en costos: costo por interacción, horas de agente liberadas en motivos repetitivos, cumplimiento de SLA por canal.
– Impacto en ingresos/cobranza (si aplica Pagoralia): tasa de promesa de pago, tasa de pago efectivo, tiempo a reactivación tras pago.
Ejemplos de casos de uso típicos (medibles):
– Soporte: reinicio/diagnóstico guiado, estado de incidencia, seguimiento de ticket.
– Cuenta y facturación: saldo, fecha de corte, duplicado de factura, acuerdos.
– Cobranza conversacional: recordatorios, links de pago, confirmación y reactivación.

“Nvidia y la IA: Transformando ingresos en telecomunicaciones” confirma que el impacto ya se mide en P&L, con automatización de red y operaciones más eficientes como prioridades reales. Desde Suricata Cx, esta misma lógica se traduce en llevar IA aplicada a la operación omnicanal con integraciones profundas y control humano, para convertir eficiencia y consistencia en una experiencia de cliente más confiable y sostenible.

Este análisis se enmarca en el enfoque de Suricata Cx sobre IA aplicada a operaciones de telecom e ISPs: automatizar lo predecible, mantener control humano donde importa y priorizar integraciones operativas para que el impacto se refleje en métricas de servicio y eficiencia.

Los porcentajes y conclusiones sobre adopción e inversión reflejan respuestas y expectativas declaradas por los participantes y pueden no representar resultados reales. En la práctica, los resultados pueden variar según el mercado, la madurez de la red, la disponibilidad de datos y la integración con sistemas existentes. Esta información se basa en datos públicos disponibles al momento de redactarse y puede cambiar conforme se actualicen planes y divulgaciones.