Las redes de telecomunicaciones generan información de forma constante sobre tráfico, latencia, cobertura, congestión, movilidad, caídas, consumo y calidad de servicio. Durante años, gran parte de esos datos estuvo asociada al monitoreo operativo y al trabajo de ingeniería. Sin embargo, el crecimiento de 5G, la mayor demanda de conectividad y el avance de la inteligencia artificial (IA) elevan el valor de esa información.
Para una telco, entender lo que ocurre en la red ya no alcanza. También necesita anticipar dónde puede degradarse el servicio, qué zonas requieren más capacidad, qué clientes están expuestos a una peor experiencia y qué decisiones pueden mejorar la eficiencia de la operación.
En este punto es donde entra la analítica de red. Funciones como NWDAF, junto con modelos de IA y esquemas de automatización, permiten que los datos técnicos se utilicen con mayor rapidez. Para los CDOs, la pregunta es cómo gobernar esos datos y usarlos para generar decisiones confiables.
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Por qué los datos de red ya no son solo un asunto técnico
En telecomunicaciones, los datos de red suelen nacer en áreas técnicas. Sirven para medir disponibilidad, latencia, capacidad, fallas, consumo y desempeño. No obstante, ese mismo dato técnico puede orientar decisiones sobre inversión, mantenimiento, experiencia del cliente y diseño de servicios.
Una zona con congestión recurrente puede ser una señal para redimensionar la capacidad. Un deterioro de calidad en determinados clientes puede anticipar reclamos. Un patrón de consumo más intensivo en tráfico de subida puede modificar criterios de planificación. Bajo esa mirada, los datos de red ayudan a responder preguntas que exceden a ingeniería.
De acuerdo con el informe The Mobile Economy 2025 de GSMA, las conexiones 5G superaron los 2.000 millones a fines de 2024. Por otro lado, el estudio proyecta que el tráfico móvil de datos se triplicará hacia 2030, impulsado por el video, el contenido generado por IA y nuevas demandas sobre el tráfico de subida.
Con más tráfico, más dispositivos y más servicios críticos, las telcos necesitan interpretar los datos de red con mayor velocidad. Además de verificar el funcionamiento de la red, deben entender cómo su desempeño impacta en clientes, ingresos, costos y reputación de servicio, y ahí es donde aparece el valor estratégico de la analítica de red.
Cómo pasar del monitoreo de red a la acción automatizada en tiempo real
El monitoreo es necesario, pero queda corto cuando la red opera con altos niveles de demanda y complejidad. Si bien un dashboard puede mostrar una anomalía, lo que marcará la diferencia es la capacidad de interpretar esa señal, estimar su impacto y activar una respuesta en menos tiempo.
La analítica de red permite avanzar en esa dirección. Puede ayudar a anticipar congestión, detectar degradaciones de servicio, clasificar incidentes por impacto, optimizar recursos y recomendar acciones antes de que el problema escale. Esas recomendaciones, a su vez, pueden integrarse con mecanismos de automatización para ajustar capacidad, priorizar tráfico o activar flujos operativos.
La industria ya muestra señales concretas de ese avance. En 2025, TM Forum otorgó 35 nuevas certificaciones Autonomous Network Level Assessment Validation a 21 redes de operadores líderes. Estas certificaciones forman parte del impulso del sector hacia redes con mayores niveles de autonomía y muestran que la automatización ya figura en la agenda operativa de las telcos.
Por su parte, McKinsey aporta un ejemplo claro del impacto económico de este enfoque. La consultora menciona el caso de una telco norteamericana que utilizó IA para obtener información detallada sobre la experiencia de sus clientes en la red. Como resultado, a partir de ese análisis, optimizó el capital de red en alrededor de un 10%.
Este caso demuestra que la analítica de red puede ir más allá de las tareas de supervisión. El paso del monitoreo a la acción depende de datos confiables, modelos capaces de interpretar señales relevantes y procesos preparados para ejecutar decisiones. Cuando esos elementos están conectados, la red puede responder con mayor rapidez ante incidentes, congestión o degradaciones de servicio.
NWDAF y la transición hacia redes 5G más autónomas
Dentro de la arquitectura 5G, NWDAF (Network Data Analytics Function) cumple un rol relevante en esta transición. Se trata de una función que permite recolectar datos de red, analizarlos y entregar insights o predicciones a otras funciones del sistema. Su objetivo es apoyar una operación más inteligente y automatizada.
El valor de NWDAF está en que acerca la analítica al funcionamiento de la red. En lugar de depender de análisis posteriores o herramientas externas, la propia arquitectura 5G puede incorporar capacidades para observar eventos, generar estadísticas, anticipar comportamientos y alimentar decisiones operativas.
Un estudio reciente de Cornell University presentó una implementación open source de NWDAF integrada a un core 5G y validada durante dos semanas con cuatro gNBs virtuales y múltiples usuarios virtuales. En esa prueba, el módulo predictivo alcanzó un 80,65% de precisión al anticipar la próxima celda de handover.
Aunque es un dato técnico, su lectura empresarial es clara. Si la red puede anticipar movimientos, cambios de celda o patrones de comportamiento, también puede mejorar la continuidad del servicio, reducir degradaciones y optimizar recursos. Esa predicción puede tener impacto directo en la calidad percibida en servicios donde la experiencia del usuario depende de milisegundos, cortes mínimos o capacidad disponible.
De todos modos, NWDAF no debería leerse como una solución aislada. Su efectividad depende de la calidad de los datos, de la integración con otras funciones de red y de la capacidad de transformar insights en acciones. Por eso, su adopción exige una mirada más amplia sobre arquitectura, interoperabilidad, gobierno y medición de resultados.
Cómo cambia el rol del CDO en la estrategia de datos de red
A medida que la analítica de red gana relevancia, el CDO de una telco tiene un campo de acción más amplio. Los datos técnicos de red deben vincularse con información de clientes, facturación, reclamos, atención, experiencia digital, churn y desempeño comercial. Esa relación permite pasar de indicadores aislados a decisiones más completas.
El objetivo no es que el CDO reemplace a las áreas de red, sino que ayude a construir una estrategia de datos común. Esa estrategia debe definir reglas de calidad, acceso, privacidad, linaje, ownership y uso. También debe establecer cómo se comparten los datos entre operación, negocio, inteligencia artificial y analítica avanzada.
En esta línea, según Gartner, el 70% de los Chief Data and Analytics Officers tiene responsabilidad primaria sobre la estrategia y el modelo operativo de IA en sus organizaciones. En una telco, esa responsabilidad alcanza procesos críticos, porque la IA puede influir en la operación de red, la experiencia del cliente, la eficiencia y el cumplimiento de niveles de servicio.
De esta manera, la tarea del CDO consiste en asegurar que la analítica de red no quede aislada en un entorno técnico. También debe traducir señales técnicas a preguntas ejecutivas, ya que la empresa necesita saber qué clientes fueron afectados, qué ingresos están en riesgo, qué reclamos podrían generarse y qué intervención tendrá mayor impacto.
Está claro que la analítica de red en 5G puede ayudar a las telcos a operar con mayor precisión y responder más rápido ante eventos críticos. Sin embargo, su verdadero valor aparece cuando los datos técnicos se integran con decisiones de negocio. Ahí es donde el CDO tiene la oportunidad de convertir la información de red en una capacidad estratégica para competir mejor.
