La expansión del uso de la inteligencia artificial generativa ha transformado de manera acelerada los patrones de consumo y producción de datos en las redes móviles. En apenas tres años, la adopción alcanzó cifras cercanas a mil millones de usuarios activos semanales, con un tránsito progresivo desde consultas textuales hacia interacciones multimodales que incluyen imágenes, audio y video. Este cambio obliga a repensar la infraestructura de conectividad, pues la experiencia de usuario depende cada vez más de la capacidad de las redes para sostener cargas intensivas y garantizar fiabilidad. La convergencia entre inteligencia artificial, nube y movilidad se convierte en el motor de esta evolución. Los modelos requieren entrenamiento centralizado en infraestructuras de nube, mientras que la inferencia se desplaza hacia entornos distribuidos más cercanos al usuario. En paralelo, los dispositivos móviles y los nuevos equipos nativos de IA demandan disponibilidad constante, baja latencia y seguridad reforzada. De esta manera, la red deja de ser un simple canal de transmisión y se transforma en plataforma programable que habilita nuevas aplicaciones y modelos de negocio.

En el ámbito del consumo, la inteligencia artificial impulsa la creación de contenido hiperpersonalizado y la adopción de dispositivos como gafas inteligentes o agentes personales persistentes. Estos agentes, integrados en múltiples dispositivos, procesan tareas simples de manera local y escalan consultas complejas hacia infraestructuras avanzadas en la nube. Como consecuencia, se incrementa la presión sobre el tráfico de subida, que crece a tasas superiores al tráfico de bajada, modificando la planificación de espectro y densidad de celdas. En el terreno empresarial, la inteligencia artificial potencia aplicaciones como vehículos autónomos, drones industriales, laptops con conectividad 5G y un renovado ecosistema de IoT. Estos casos requieren transmisión confiable de datos en tiempo real, integración con nubes privadas y capacidad de respuesta inmediata. Además, la red comienza a ser utilizada como fuente de datos, aportando información de posicionamiento, movilidad y hasta capacidades de sensado en entornos 6G.

Para responder a estas exigencias, se destacan tres habilitadores técnicos: la mejora del rendimiento en el enlace de subida, la conectividad diferenciada y las APIs de exposición de red. El primero implica optimizar cobertura, capacidad y calidad de servicio mediante nuevas configuraciones de sitio, agregación de portadoras y antenas avanzadas. El segundo permite ajustar dinámicamente la red a las necesidades específicas de cada aplicación, ofreciendo garantías de latencia y fiabilidad. El tercero abre la posibilidad de que las aplicaciones accedan a información contextual y capacidades de red, integrando servicios de posicionamiento, autenticación y sensado. Sin embargo, la evolución no se limita a la infraestructura técnica. También se plantea la necesidad de adoptar operaciones nativas de IA que optimicen de manera continua los patrones dinámicos de tráfico y los niveles de servicio. Así, la transición se concibe en etapas: desde la conectividad mejorada hacia plataformas programables y finalmente hacia redes nativas de inteligencia artificial. Quienes lideren este proceso no solo garantizarán el rendimiento frente al aumento del tráfico, sino que también asegurarán un rol estratégico en la economía global impulsada por la inteligencia artificial.

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https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/white-papers/the-network-for-ai-experiences

https://www.ericsson.com/493285/assets/local/reports-papers/white-papers/2026/network-for-ai-experiences.pdf