A finales de 2022, el lanzamiento de ChatGPT desató una ola de inversiones en el campo de la IA generativa, dado que el chatbot desarrollado por OpenAI se viralizó en todo el mundo en poco tiempo. En América Latina, el poder transformador de las herramientas de IA generativa, un software que a menudo emplea algoritmos para generar contenido variado, ha despertado un profundo interés tanto en el sector privado como gubernamental.
En toda la región, las compañías están incorporando herramientas de IA a sus operaciones y servicios y están explorando nuevas aplicaciones de la IA en áreas tan diversas como la exploración energética, el diagnóstico médico, la planificación de viajes y la creación de videos. Una encuesta realizada por NTT Data y MIT Technology Review en septiembre de 2023 reveló que casi el 80% de las compañías latinoamericanas ya están utilizando IA, mientras que el 17.5% tiene previsto implementarla en 2024.
El sector de las telecomunicaciones no solo desempeña un papel fundamental en el auge de la IA, sino que también es una de las industrias que experimentará cambios significativos debido a que esta tecnología está en constante evolución. El entrenamiento o aprendizaje y la implementación de modelos de IA podrían representar importantes retos para las redes de la región, las cuales ya enfrentan problemas de conectividad y altos costos. Estos desafíos se intensificarán a medida que la IA trascienda de las aplicaciones de consumo como ChatGPT y el generador de imágenes Midjourney hacia otras aplicaciones con mayor demanda de datos que abordan necesidades críticas tanto en el ámbito empresarial como gubernamental.
El nuevo reto de las redes
El crecimiento de la IA, junto con sus grandes necesidades computacionales y de almacenamiento, requiere inversiones constantes en la infraestructura de centros de datos y servicios de energía eléctrica. Se prevé que la IA impulsará un aumento significativo en la demanda del rendimiento de las redes, incluido un mayor ancho de banda y una menor latencia. Dichas demandas son resultado del crecimiento continuo del trabajo remoto y el consumo de servicios de streaming, lo que está modificando la ubicación e interconexión de los centros de datos.
Asimismo, el entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM-“Large Language Models”) de IA requiere dispositivos GPU de última generación junto con recursos de red y almacenamiento de gran magnitud, los cuales experimentan un crecimiento exponencial al utilizar más datos de entrenamiento. Las aplicaciones emergentes de IA pueden requerir un ancho de banda de red de hasta 800 Gb/s, lo que resulta en desafíos de modernización para la conectividad dentro y entre los centros de datos
Esto significa que la proliferación de herramientas de IA en Latinoamérica obligará a las redes a adaptarse y será necesario construir más centros de datos a hiperescala para manejar el aumento exponencial del volumen de datos. La reciente declaración de Amazon Web Services (AWS) sobre una inversión superior a $5 mil millones para abrir un grupo de centros de datos en el estado mexicano de Querétaro es un claro ejemplo de cómo las redes a hiperescala en la región se están expandiendo para ayudar a los clientes a aprovechar la tecnología de IA y el aprendizaje automático (ML).
De igual manera, los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP, por sus siglas en inglés) deberán expandir su infraestructura de “red de borde” para reducir las latencias mediante la amplia implementación de recursos de computación en el borde. Algunos CSP deberán reevaluar la arquitectura principal de sus redes y solucionar las deficiencias en su infraestructura programable, análisis de datos y capacidades de control y automatización de software.
Las operadoras de red en Latinoamérica también deberán actualizar su tecnología. Si bien las redes de banda ancha de la región alcanzan velocidades de entre 400 y 800 Gb/s, la tecnología de redes de última generación ofrece una capacidad de conectividad de hasta 1.6 Tb/s, lo que implica una mayor capacidad para responder al aumento de la demanda de ancho de banda de las aplicaciones de IA y el crecimiento de streaming media a 4K.
Aplicaciones con tecnología de IA
Incluso antes del «despegue de la IA» del último año y medio, innovaciones como el 5G y la computación en la periferia o de borde, han venido generando entornos tecnológicos cada vez más complejos y dinámicos para los operadores de redes, lo que los ha obligado a reducir costos, ahorrar tiempo, mejorar la calidad y acelerar la velocidad de servicio. Por ello, la industria de las telecomunicaciones se convierte en el escenario ideal para las Operaciones de IA (AIOps), donde se implementa la inteligencia artificial para automatizar procesos, mejorar la agilidad y acceder a información relevante.
El análisis impulsado por inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los proveedores de servicios con la gestión del ancho de banda de red al asignar dinámicamente recursos de red específicos según la demanda en tiempo real. De esta manera, se minimiza el desperdicio y se permite que la red maneje picos de tráfico. Otra ventaja de las herramientas de IA es que pueden utilizarse para conciliar bases de datos internas, lo que permite crear un repositorio de datos centralizado y establecer una única fuente de información confiable para toda la red. Esta perspectiva completa de la infraestructura de red permite a los operadores tomar mejores decisiones fundamentadas en IA para resolver con mayor rapidez las necesidades más importantes.
Claro Colombia constituye un claro ejemplo de operador de telecomunicaciones en Latinoamérica que implementa soluciones con tecnología de IA para optimizar el monitoreo, la visualización y la resolución anticipada de problemas en los servicios de red. Mediante la captura y administración de miles de millones de puntos de datos, las compañías de telecomunicaciones pueden promover un mejor desempeño de la red, una mayor calidad del servicio y una mejor escalabilidad.
En su búsqueda por optimizar la experiencia del cliente, los operadores de telecomunicaciones están explorando el uso de tecnología basada en IA. Un estudio de McKinsey revela que una compañía de telecomunicaciones latinoamericana está implementando chatbots de servicio al cliente para mejorar el soporte a los agentes, lo que se traduce en un ahorro de costos del 15 al 20 por ciento. Además, esta empresa emplea IA generativa para sintetizar las interacciones con los clientes, tanto orales como escritas.
La era de la transformación para las compañías de telecomunicaciones
Sin lugar a dudas, el surgimiento de la IA representa una era de transformación extraordinaria, similar a la llegada del internet y el lanzamiento del teléfono inteligente. Según proyecciones económicas de PwC, la IA podría incrementar el PIB de América Latina hasta en un 5.4%, lo que equivale a un total de US$500 mil millones para el año 2030. Más allá de sus llamativas aplicaciones para el consumidor, la IA está abriendo nuevas oportunidades para que las empresas optimicen sus operaciones y mejoren la atención al cliente.
La industria de las telecomunicaciones está impulsando esta transformación al proporcionar los routers, switches, transporte óptico y servicios que en conjunto la hacen posible. No obstante, los operadores de redes en la región enfrentan un gran desafío: el surgimiento de la IA requiere una adaptación significativa para satisfacer las demandas intimidantes de ancho de banda, latencia y almacenamiento que impone esta tecnología. La propia IA formará parte de la solución al impulsar cambios en la red que mejorarán la conectividad en toda América Latina y darán paso a una nueva era de innovación tecnológica.
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