Estás viendo un video en el teléfono y, de pronto, la imagen se congela. El indicador sigue mostrando 5G, pero la conexión parece haberse detenido. El problema no siempre está en el dispositivo. A veces, la red tiene capacidad disponible, aunque no la distribuye de la mejor manera entre sus usuarios. Hasta ahora, buena parte de los ajustes de esas redes dependía de parámetros preparados por ingenieros y de intervenciones cuando aparecían problemas. Eso está cambiando. Verizon y Ericsson probaron herramientas de inteligencia artificial que modifican automáticamente el funcionamiento de las antenas para aprovechar mejor su capacidad.
En despliegues sobre una red operativa, ambas compañías reportaron aumentos de hasta 8,9 % en el rendimiento de descarga y de hasta 8 % en el de subida. Son resultados medidos en condiciones específicas, no una promesa de que todos los clientes navegarán esa cantidad más rápido.
Una antena 5G también necesita tomar decisiones
Una antena móvil no se limita a emitir señal en todas las direcciones. Los sistemas modernos ajustan cómo distribuyen sus recursos para atender teléfonos y otros equipos que cambian de ubicación y de demanda durante el día.
En una zona con oficinas, por ejemplo, el tráfico puede concentrarse en determinados edificios por la mañana. En un estadio, la demanda cambia drásticamente cuando comienza un espectáculo. Incluso sin desplazarse, los usuarios pueden experimentar variaciones importantes en la calidad del servicio.
Las redes 5G utilizan tecnologías como Massive MIMO, que emplean múltiples elementos de antena para dirigir mejor las señales. Sin embargo, aprovechar esa capacidad exige procesar muchos datos y ajustar continuamente la configuración.
Ahí aparece la inteligencia artificial. En lugar de limitarse a identificar un problema y enviar una alerta, ciertas aplicaciones pueden analizar indicadores de funcionamiento, decidir un ajuste permitido y comprobar después si mejoró el resultado.
Este proceso se conoce como automatización de circuito cerrado: observar, actuar y volver a medir. No elimina a los técnicos, pero reduce la necesidad de que intervengan en cada corrección.
Qué consiguieron Verizon y Ericsson en pruebas reales
La colaboración utiliza Ericsson Intelligent Controller, una plataforma que permite ejecutar aplicaciones especializadas llamadas rApps. Una de ellas, AAS Cell Shaper, modifica parámetros relacionados con el comportamiento de los sistemas de antenas.
Según el comunicado de ambas empresas, los despliegues de optimización automática, activos las 24 horas, consiguieron mejoras de hasta 8,9 % en el rendimiento de datos de bajada y de hasta 8 % en el de subida.
La diferencia importa. La descarga influye en actividades como reproducir videos o recibir archivos. La subida afecta, entre otras cosas, a videollamadas y al envío de contenido. Pero los porcentajes publicados corresponden al rendimiento técnico evaluado por las compañías; no equivalen necesariamente a una mejora idéntica en la velocidad que verá cada persona.
Tampoco se publicaron datos suficientes para concluir cómo cambian la cobertura, la latencia o la experiencia de todos los usuarios de Verizon.
La novedad comprobable es más concreta: estas herramientas ya operaron sobre infraestructura real y produjeron mejoras reportadas en determinadas mediciones. La expansión nacional de la plataforma, en cambio, sigue siendo un plan anunciado para 2026.
Cuando una conexión falla, la red intenta corregirse sola
El proyecto no se limita a ajustar antenas. Verizon también implementó un procedimiento automático para gestionar determinados problemas al pasar dispositivos de acceso fijo inalámbrico desde redes LTE hacia 5G independiente, conocido como 5G Standalone.
El acceso fijo inalámbrico ofrece Internet para hogares y negocios mediante redes móviles. En estos servicios, una transición fallida entre tecnologías puede exigir trabajo técnico para restaurar las condiciones de conexión.
La operadora asegura que su procedimiento evita la intervención manual en esos fallos específicos. No significa que cualquier caída de Internet vaya a repararse sola ni que todos los problemas de cobertura estén resueltos.
Verizon prevé probar otras aplicaciones destinadas a detectar anomalías, buscar sus posibles causas y proponer ajustes. Es importante distinguirlas de las funciones que ya comunicó como implementadas.
La automatización también plantea desafíos: una decisión equivocada podría afectar numerosos dispositivos. Por eso, los operadores necesitan definir límites, mecanismos de supervisión y posibilidades de revertir cambios.
¿Estamos cerca de una red que se administra sin humanos?
La industria clasifica la autonomía de las telecomunicaciones en niveles del cero al cinco, según un marco desarrollado por TM Forum. En el nivel cero, las operaciones dependen de personas. En el cinco, la red puede gestionar de manera autónoma sus actividades en múltiples ámbitos.
Verizon quiere avanzar hacia el nivel cuatro, que incorpora decisiones basadas en análisis predictivos y ajustes automáticos. Pero ese objetivo no equivale a haber alcanzado ya la autonomía total.
La propia operadora había comunicado que sus sistemas automatizados ejecutaron más de 70 millones de cambios de configuración durante 2025. Es una muestra de la escala de estas operaciones, aunque no demuestra por sí sola que cada cambio utilizara inteligencia artificial generativa.
Para el usuario, la promesa resulta menos espectacular, pero mucho más útil, que conversar con una antena inteligente: menos interrupciones y una conexión más estable en lugares donde cambia constantemente la demanda.
Todavía falta comprobar cuánto se extienden estas mejoras fuera de las pruebas y si se mantienen cuando millones de personas utilizan la red simultáneamente.
El avance más interesante quizá sea precisamente el que nadie note. Una conexión que continúa funcionando porque la red detectó y corrigió un problema antes de que el teléfono dejara de responder.
