La IA en el core de red se ha convertido en uno de los frentes más sensibles para las operadoras que buscan transformar su infraestructura en plataformas digitales programables. En ese terreno se sitúa el acuerdo anunciado en Madrid entre Telefónica y Mavenir Systems Limited, que han firmado un Memorando de Entendimiento para crear un centro conjunto de innovación en inteligencia artificial aplicado al núcleo de red.
El movimiento no llega en un momento casual. La presión competitiva en servicios empresariales, el despliegue avanzado de 5G y la progresiva virtualización del core están forzando a las operadoras a revisar la arquitectura y la lógica operativa de sus redes. La cuestión de fondo ya no es únicamente cómo desplegar capacidad, sino cómo automatizarla y monetizarla.
El denominado AI Innovation Hub funcionará como laboratorio colaborativo y banco de pruebas. Su objetivo declarado es acelerar la integración de capacidades avanzadas de IA en la evolución del core, un entorno tradicionalmente crítico, rígido y altamente regulado.
IA en el core de red: del laboratorio al entorno productivo
La iniciativa plantea un entorno que emula patrones de tráfico reales en condiciones controladas. Ese matiz técnico resulta relevante. Probar soluciones de orquestación autónoma o servicios intent-based en un laboratorio convencional tiene un alcance limitado; replicar dinámicas cercanas a producción permite validar rendimiento, latencia, resiliencia y seguridad antes de escalar comercialmente.
En este espacio se desarrollarán y optimizarán funciones como la orquestación autónoma impulsada por IA, la exposición automatizada de servicios y marcos de monetización habilitados por algoritmos. Son conceptos que el sector lleva años mencionando, aunque su adopción práctica ha sido desigual.
La promesa de redes «intent-aware», capaces de interpretar necesidades empresariales o de usuario y traducirlas en configuraciones automáticas, implica un cambio operativo profundo. Supone desplazar parte de la toma de decisiones desde equipos humanos hacia sistemas entrenados con datos de red en tiempo real. Aunque el discurso tecnológico es ambicioso, el reto reside en integrar estas capacidades sin comprometer estabilidad ni cumplimiento normativo.
Cayetano Carbajo, director de Core, Transporte y Ecosistemas en CTIO de Telefónica, lo formuló en términos de integración operativa: «Al integrar el core de la red y las plataformas de servicios cloud-native de Mavenir con nuestro entorno operativo real, podemos transformar el core de la red y operacionalizar rápidamente los servicios impulsados por IA, listos para su despliegue comercial».
Esa referencia al «entorno operativo real» sugiere que el laboratorio no será un espacio aislado, sino conectado con dinámicas y métricas que reflejan la complejidad de una red multinacional. Sin embargo, el paso de prueba a despliegue masivo siempre introduce variables adicionales: interoperabilidad con sistemas heredados, gestión del riesgo y alineamiento con las unidades locales.
Arquitectura cloud-native y apertura de interfaces
El papel de Mavenir en la alianza está vinculado a su posicionamiento como proveedor cloud-native con IA integrada desde el diseño. La compañía ha suministrado plataformas core, de voz y mensajería en varias operadoras del grupo Telefónica, lo que aporta una base tecnológica ya desplegada.
Pardeep Kohli, presidente y CEO de Mavenir, subrayó esa continuidad tecnológica: «Al exponer estas capacidades de red a través de interfaces abiertas, permitimos que la IA convierta la red en una plataforma de servicios programable». La alusión a interfaces abiertas conecta con una tendencia estructural del sector: la desagregación y virtualización de funciones de red para reducir dependencia de fabricantes tradicionales.
No obstante, abrir interfaces y habilitar programabilidad también amplía la superficie de exposición. La ciberseguridad y la protección de datos adquieren un papel central cuando algoritmos acceden a información sensible de tráfico o patrones de uso. El acuerdo menciona explícitamente prácticas líderes en seguridad de datos y cumplimiento normativo, un terreno especialmente delicado en mercados europeos.
La combinación de cloud-native, automatización y exposición de APIs apunta a un modelo en el que la red deja de ser únicamente infraestructura para convertirse en plataforma. En ese tránsito, la monetización depende de la capacidad de ofrecer servicios diferenciales a empresas, desarrolladores y verticales industriales.
Monetización y modelos de negocio en transición
La alianza contempla la exploración de nuevos modelos de negocio vinculados a la IA en el core. El desafío histórico de las operadoras ha sido capturar valor más allá de la conectividad básica. Aunque el 5G abrió expectativas en sectores como industria, logística o salud, la generación de ingresos adicionales ha sido más gradual de lo previsto.
Integrar inteligencia artificial en la gestión del core podría facilitar ofertas personalizadas, acuerdos de nivel de servicio dinámicos o servicios de red bajo demanda. También permitiría optimizar costes operativos mediante automatización avanzada. Sin embargo, la rentabilidad de estas iniciativas dependerá de la escala y de la adopción por parte de clientes empresariales.
La referencia a la alineación con unidades operativas indica que el proyecto no se limitará a una prueba conceptual. Implica coordinación con mercados concretos, adaptación regulatoria y validación comercial. El equilibrio entre innovación centralizada y ejecución local suele marcar la diferencia en este tipo de transformaciones.
Además, la competencia no permanece estática. Otros grandes grupos europeos y asiáticos están experimentando con IA aplicada a operaciones de red y automatización. La velocidad de despliegue y la capacidad de industrialización serán factores determinantes.
Escaparate en el Mobile World Congress 2026
El acuerdo tendrá visibilidad pública durante el Mobile World Congress 2026, en Barcelona, donde ambas compañías presentarán demostraciones de casos de uso avanzados. Las demos incluirán comunicaciones enriquecidas con IA, exposición automatizada de servicios y operaciones orientadas a la intención.
Este tipo de demostraciones cumplen una doble función. Por un lado, permiten mostrar viabilidad tecnológica ante clientes y socios. Por otro, sirven como señal estratégica al mercado sobre la dirección que toma la operadora. Aunque las pruebas en entornos controlados pueden ofrecer resultados sólidos, el verdadero test llegará con despliegues a escala y métricas de rendimiento sostenidas.
El congreso barcelonés suele concentrar anuncios sobre automatización, Open RAN y nuevas arquitecturas core. La presencia conjunta de Telefónica y Mavenir refuerza la narrativa de colaboración entre operador y proveedor especializado, en contraste con modelos más verticalizados del pasado.
Una red más autónoma, pero bajo supervisión
El discurso sobre redes autónomas y autooptimizadas se ha intensificado en los últimos años. Sistemas capaces de aprender, anticipar y adaptarse en tiempo real evocan un escenario de mínima intervención humana. Sin embargo, la regulación, la gestión del riesgo y la responsabilidad operativa exigen mantener mecanismos de supervisión.
La evolución hacia una red «altamente autónoma» plantea interrogantes técnicos y organizativos. ¿Qué grado de decisión se delega en algoritmos? ¿Cómo se auditan los modelos de IA en entornos críticos? ¿Qué ocurre ante comportamientos inesperados?
El AI Innovation Hub funcionará como espacio para abordar esas cuestiones antes de su adopción masiva. La colaboración entre operador y proveedor especializado sugiere una estrategia de compartición de riesgo y conocimiento. Aun así, la transición hacia un core plenamente gobernado por inteligencia artificial será gradual y, previsiblemente, heterogénea entre mercados.
Telefónica sitúa esta iniciativa dentro de su trayectoria de transformación de red hacia una plataforma digital programable. La ambición es clara. La ejecución, como suele ocurrir en telecomunicaciones, dependerá de la integración técnica, la disciplina operativa y la aceptación por parte del ecosistema empresarial.
El anuncio abre una fase de experimentación intensiva. Queda por observar cómo evolucionará el laboratorio hacia despliegues comerciales sostenidos y qué métricas concretas acompañarán esa transición. En un sector acostumbrado a ciclos largos y decisiones prudentes, la velocidad de aprendizaje puede convertirse en ventaja competitiva.
