La industria de las telecomunicaciones ha alcanzado un punto de fricción donde la inteligencia artificial generalista, a pesar de su ubicuidad, no logra integrarse en el núcleo de las operaciones críticas. Mientras el mercado empresarial en España y el resto de Europa adopta soluciones de lenguaje a gran escala, las redes de transporte de datos y los sistemas de gestión de infraestructuras requieren un nivel de precisión que los modelos actuales no alcanzan. En este escenario, la GSMA ha anunciado el lanzamiento de Open Telco AI, una iniciativa de colaboración abierta que busca cerrar la brecha entre la capacidad de procesamiento y la operatividad real en el sector.
La propuesta no surge como una declaración de intenciones aislada, sino como una respuesta estructural a una realidad estadística que condiciona la eficiencia del sector. Según datos de un informe de GSMA Intelligence publicado a principios de este año, apenas el 16% de los despliegues de IA generativa en las telecos se han aplicado directamente a las operaciones de red. El resto permanece en capas superficiales como la atención al cliente o el marketing, dejando el corazón del negocio, la gestión del espectro, el mantenimiento predictivo y la optimización de latencia, fuera de la revolución automatizada.
«Los modelos de IA actuales todavía no alcanzan la complejidad, precisión y fiabilidad que exige la industria de las telecomunicaciones. En pocas palabras, la IA aún no habla el idioma de las telecos», explica Louis Powell, director de iniciativas de IA en la GSMA. Esta falta de entendimiento semántico y técnico de los estándares del sector provoca que los operadores desplieguen tecnologías que a menudo no cumplen con los estándares de seguridad o eficiencia requeridos en entornos regulados.
Para revertir esta tendencia, Open Telco AI se apoya en un ecosistema que combina capacidad de cómputo, conjuntos de datos específicos y una nueva familia de modelos de lenguaje. AT&T y AMD figuran como los pilares iniciales de este movimiento. La operadora estadounidense ha liberado una serie de modelos abiertos, entrenados con datos públicos, diseñados para ser agnósticos respecto al hardware o la nube. Esta decisión busca demostrar que la IA puede aportar valor en proyectos de cualquier escala, sin que la dependencia de un proveedor de infraestructura específico se convierta en un cuello de botella para la innovación.
Por su parte, AMD facilita la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento y la inferencia de estos modelos a través de sus plataformas de GPU y su colaboración con el socio en la nube TensorWave. La arquitectura de red, especialmente en un mercado tan competitivo como el español, demanda una capacidad de respuesta inmediata. Philip Guido, vicepresidente ejecutivo y director comercial de AMD, señala que las redes de telecomunicaciones están entre los entornos más exigentes y regulados para la IA. «Pasar de demostraciones prometedoras a un rendimiento de grado telco requiere una base abierta para los datos, las cargas de trabajo y el cómputo», afirma.
El portal Open Telco AI, accesible ya a través de la web oficial de la organización, funciona como un repositorio y un centro de colaboración donde se integran desde gráficos de conocimiento y conjuntos de datos de ajuste fino proporcionados por entidades como Huawei Technologies France o la Universidad de Purdue, hasta herramientas de evaluación. La introducción de métricas específicas es fundamental, ya que los puntos de referencia tradicionales (benchmarks) de la IA no miden la capacidad de un modelo para interpretar documentación técnica de estándares de red o solucionar fallos de infraestructura en tiempo real.
En este sentido, Andy Markus, director de datos e IA de AT&T, subraya la importancia de la especialización frente a la generalización. «La industria de las telecomunicaciones necesita una IA que comprenda las realidades de las redes, no solo modelos genéricos reutilizados para tareas de telecos», comenta. Para Markus, la colaboración con la GSMA acelera el camino hacia redes inteligentes y automatizadas, permitiendo que la IA generativa mejore la experiencia del cliente y reduzca la fricción operativa a gran escala.
La estructura de esta iniciativa también incluye la participación de pesos pesados de la industria en España y el ámbito global. Telefónica, Vodafone y Deutsche Telekom figuran como socios participantes, lo que sugiere un interés real por parte de los operadores europeos en estandarizar estas herramientas para evitar la fragmentación técnica. La diversidad de los colaboradores, que incluye desde gigantes del silicio como NVIDIA hasta instituciones académicas como la Universidad de Yale o la de Leeds, refleja una voluntad de crear un estándar de facto que pueda ser replicado en otros sectores críticos como la sanidad o las finanzas.
Uno de los elementos diferenciadores de Open Telco AI es la creación del Telco Capability Index. Este índice de rendimiento monitoriza la evolución de los modelos en tareas puramente sectoriales. No se trata solo de generar texto coherente, sino de procesar registros de red (logs), interpretar normativas técnicas complejas y ejecutar acciones autónomas en sistemas de radiofrecuencia. Un ejemplo de esta especialización es el modelo RFGPT, desarrollado por la Universidad de Khalifa, enfocado específicamente en tareas de radiofrecuencia, o el Large Telco Model (LTM) de AdaptKey AI, construido sobre la arquitectura NVIDIA Nemotron.
Sin embargo, el éxito de esta apertura hacia el código abierto y la colaboración masiva dependerá de la capacidad de los operadores para integrar estas herramientas en sus arquitecturas heredadas (legacy). La transición hacia redes definidas por software ya fue un reto que duró una década; la integración de una capa de inteligencia agentic, capaz de tomar decisiones autónomas sobre el tráfico de datos, plantea dudas regulatorias y de seguridad que todavía no tienen una respuesta definitiva.
La GSMA parece consciente de que la teoría no es suficiente para convencer a los directivos del sector. Por ello, el programa incluye desafíos prácticos como el AI Telco Troubleshooting Challenge, una competición que ha atraído a más de 1.000 inscritos y cuyos ganadores se anuncian en el marco del MWC Barcelona 2026. Estos ejercicios buscan demostrar, con casos de uso reales, que la IA puede reducir los tiempos de resolución de incidencias en redes de fibra y 5G, un factor crítico para la rentabilidad de las operadoras en mercados saturados.
La disponibilidad de herramientas de datos sintéticos, como las proporcionadas por NVIDIA, también aborda uno de los grandes tabúes del sector: la privacidad de los datos reales de los usuarios. Al generar entornos de prueba que imitan el comportamiento de una red real sin comprometer información sensible, la iniciativa Open Telco AI permite a desarrolladores externos proponer soluciones que antes solo podían gestarse en los departamentos internos de I+D de las grandes operadoras.
A medida que el despliegue del 5G Advanced y las futuras especificaciones del 6G comienzan a asomar en el horizonte, la necesidad de una gestión de red que no dependa exclusivamente de la intervención humana se vuelve imperativa. La complejidad de las celdas pequeñas, la gestión del network slicing y la optimización del consumo energético en las estaciones base superan ya la capacidad de los métodos de gestión tradicionales.
Queda por ver si esta estructura de colaboración abierta logrará vencer la inercia de una industria tradicionalmente celosa de sus infraestructuras. El portal ya está operativo para recibir nuevas contribuciones, y la lista de socios sigue creciendo, abarcando desde operadoras asiáticas como China Mobile o SK Telecom hasta proveedores de nube como Google Cloud e IBM. La incógnita reside ahora en la velocidad a la que estos modelos «telco-grade» podrán pasar de los entornos de prueba a la gestión real del tráfico de millones de dispositivos, y cómo afectará esto a la estructura de costes y personal técnico de los grandes grupos de comunicación.
