Las tecnologías de Big Data e inteligencia artificial (IA) están modificando profundamente el modo en que se planifica, gestiona y refuerza la red 5G en España. Gracias a la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos históricos sobre el comportamiento del tráfico digital en tiempo real, los operadores están introduciendo modelos predictivos para adaptar su infraestructura a la demanda específica de cada región, especialmente durante los periodos de alta movilidad como el verano.
Esta evolución técnica ha permitido identificar con precisión las zonas donde el consumo de datos se incrementa de forma estacional, como municipios costeros, enclaves rurales y nodos logísticos. El resultado es una red más ágil, capaz de anticiparse a los picos de uso y ofrecer una cobertura más fiable y estable en contextos de alta demanda.
Optimización algorítmica del despliegue 5G en entornos turísticos
Un ejemplo destacado de esta aplicación es el plan de despliegue ejecutado por MasOrange, operador de telecomunicaciones, que ha utilizado herramientas avanzadas de análisis de datos e IA para mapear los patrones de tráfico digital en más de 8.000 municipios. A partir de ese análisis, se identificaron los 1.000 municipios con mayor crecimiento estacional de consumo de datos entre los meses de junio y septiembre, muchos de ellos con menos de 10.000 habitantes.
El operador diseñó un refuerzo específico de red en estas localidades, priorizando núcleos costeros y zonas con alta concentración de visitantes. Según los datos de cobertura reportados, la red 5G alcanza actualmente más del 90% de las playas de la península, con cobertura casi total en municipios de entre 10.000 y 25.000 habitantes.
Algunos de los casos más representativos del refuerzo incluyen localidades como Carnota (La Coruña), O Vicedo (Lugo), La Pola de Gordón (León) y Navia (Asturias), donde la cobertura 5G alcanza cifras cercanas al 95%. Asimismo, en provincias como Málaga y Cádiz, puntos turísticos como Rincón de la Victoria o El Rompidillo superan el 97% de cobertura.
Tecnología predictiva aplicada a movilidad y transporte
La optimización del servicio 5G no se ha limitado a las áreas turísticas. Mediante el análisis de flujos de desplazamiento y congestión de red, MasOrange ha completado los despliegues vinculados a la adjudicación de frecuencias en la banda de 700 MHz, extendiendo cobertura a 87 principales carreteras y autovías, así como a 44 hubs de transporte que incluyen 22 aeropuertos, 12 puertos y 10 estaciones ferroviarias.
Además, en colaboración con operadores ferroviarios, se ha implementado una solución técnica pionera en los trenes de la compañía Iryo, basada en antenas externas y repetidores internos. Este sistema reduce la tasa de llamadas interrumpidas en más de un 60% al mejorar la propagación de señal dentro de los vagones, optimizando la conectividad durante el trayecto.
Adaptación dinámica y refuerzo en tiempo real
Las herramientas de inteligencia artificial también permiten una adaptación dinámica de la infraestructura en eventos temporales. Durante los meses de verano, MasOrange desplegará estaciones móviles para reforzar la cobertura en festivales, conciertos y fiestas populares, lugares donde la densidad de usuarios se multiplica de forma temporal.
Este refuerzo se basa en modelos de predicción basados en históricos de datos, geolocalización y comportamiento de consumo, lo que permite dimensionar la red de forma eficiente y reducir la congestión en entornos de alta demanda puntual.
Eficiencia operativa y planificación centrada en el dato
La utilización combinada de Big Data e IA permite a los operadores móviles transitar de modelos de planificación reactivos a esquemas de gestión proactiva. Esta transformación repercute directamente en la calidad del servicio percibida por los usuarios, al reducir las caídas de conexión, mejorar la velocidad de transmisión y asegurar la disponibilidad en momentos críticos de uso.
Según ha declarado Miguel Santos, director técnico (CTO) de MasOrange, el refuerzo de red ha sido diseñado “gracias a la utilización de nuevas tecnologías como el Big Data para la identificación de los municipios con mayores crecimientos del tráfico durante el verano, y el uso de algoritmos avanzados de automatización apoyados en Inteligencia Artificial”.
Esta planificación basada en datos permite optimizar recursos, reducir costes operativos y responder de forma más precisa a las necesidades de conectividad de los usuarios en entornos urbanos, rurales o turísticos, contribuyendo a la eficiencia técnica y la sostenibilidad del modelo.
Perspectiva del despliegue inteligente en redes móviles
El uso de tecnologías predictivas y de aprendizaje automático en redes móviles representa un cambio de paradigma en la gestión de infraestructuras de telecomunicaciones. No se trata únicamente de aumentar el número de antenas o la capacidad de transmisión, sino de alinear el despliegue con los hábitos reales de movilidad, conectividad y uso de servicios digitales por parte de la población.
La experiencia de operadores como MasOrange en la aplicación de estas tecnologías ilustra cómo el uso del dato puede convertirse en una herramienta clave para mejorar la calidad del servicio, tanto en grandes núcleos urbanos como en zonas con menor densidad poblacional, especialmente en periodos de alto movimiento como el verano.
