La inteligencia artificial se ha vuelto parte estructural de las redes celulares actuales, y no solo como una herramienta auxiliar de análisis. Bajo el paradigma O-RAN (Open Radio Access Network), el Controlador de Inteligencia de Radio, conocido como RIC, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para optimizar funciones críticas de la red en tiempo real: la asignación de recursos de radio, el balanceo de carga entre celdas y la gestión de la eficiencia energética del sistema. Este artículo, elaborado por un equipo de investigadores del Instituto de Investigación en Telecomunicaciones de la Universidad de Málaga y de la empresa The Laude Technology Company, parte de una constatación incómoda: la misma dependencia de datos que hace posibles estas optimizaciones también abre una superficie de ataque que hasta ahora ha recibido menos atención de la que merece desde la perspectiva energética. 
 
El razonamiento central del trabajo se desarrolla en dos etapas. Primero, los autores reconocen que actores malintencionados pueden manipular las propiedades de los datos que alimentan estos modelos para inducir un desempeño degradado o directamente erróneo en las funciones de la red, un fenómeno bien documentado en la literatura de aprendizaje automático adversarial. Segundo, y este es el aporte distintivo del estudio, señalan que las estrategias de mitigación desarrolladas para defenderse de estos ataques, aunque efectivas, no son gratuitas: exigen una carga computacional adicional que se traduce en un consumo energético que rara vez se contabiliza, incluso en un momento en que la industria de telecomunicaciones presta cada vez más atención a su huella energética. 
 
Para sustentar este argumento, el equipo caracteriza empíricamente el consumo energético asociado a la aplicación de una técnica de defensa específica frente a ataques sobre los modelos de aprendizaje automático que operan dentro del RIC. Este ejercicio de caracterización busca hacer visible un costo que las evaluaciones de seguridad convencionales tienden a dejar fuera de sus métricas, centradas casi exclusivamente en la efectividad de la defensa frente al ataque, sin considerar el gasto energético que dicha defensa implica en la práctica. 
 
La conclusión que se desprende de este ejercicio no es meramente técnica sino también estratégica para quienes diseñan y operan redes celulares: existe una tensión de tres vías, difícil de resolver de manera simultánea, entre la precisión de los modelos de inteligencia artificial, su robustez frente a manipulaciones adversariales y su eficiencia energética. Reforzar cualquiera de estos tres atributos tiende a comprometer alguno de los otros dos, lo que obliga a operadores y fabricantes de equipos a tomar decisiones explícitas de compromiso en lugar de asumir que la seguridad se puede añadir sin costo energético adicional. Para profesionales del sector energético colombiano involucrados en telecomunicaciones, redes inteligentes o infraestructura crítica que incorpora inteligencia artificial, el estudio ofrece un llamado de atención relevante: la ciberseguridad de los sistemas digitales que soportan la operación de infraestructuras críticas, incluidas las redes eléctricas inteligentes, no puede evaluarse únicamente en términos de eficacia frente a amenazas, sino que debe incorporar también su costo energético como una variable de diseño de primer orden. 

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https://arxiv.org/pdf/2608.12431v1