La distancia entre una prueba de concepto y un proceso en producción es el mejor indicador de madurez de la inteligencia artificial en las telecomunicaciones. Metrotel desarrolla alrededor de 16 iniciativas vinculadas con IA. Entre ocho y diez permanecen en etapa de prueba (POC, Proof of Concept), mientras que sólo dos ya tienen impacto en la operación. Esa relación resume el momento que atraviesa el sector: el desafío dejó de ser experimentar y pasó a ser integrar la IA a procesos del negocio.

Los primeros usos estuvieron concentrados en asistentes virtuales y atención al cliente. Luego aparecieron las pruebas de concepto para gestión de redes. La evidencia relevada para esta edición muestra un paso adicional: el uso de IA para planificación, despliegue, operación y mantenimiento y, en algunos casos, resultados medibles.

Personal ofrece el caso más avanzado de automatización en la red de acceso fijo. Con 49 soluciones en curso. Durante 2026 prevé diseñar 382 polígonos de red FTTH -unas 40.000 manzanas urbanas- y que el 57% de esos diseños se realicen con herramientas de IA. La automatización abarca el diseño de la red, la verificación de la red de distribución óptica (ODN), el diagnóstico de OLT y los chequeos de estado de FTTH y HFC.

Según las estimaciones del operador, la IA permite optimizar un 3% el diseño de las troncales y un 0,5% el uso de cables preconectorizados, reducir hasta 11 días el diseño de un polígono de 200 manzanas y un ahorro de contratación de diseños externos, estimado en US$ 25 por manzana.

Metrotel aplica la misma lógica a la operación. Antes de que un técnico intervenga sobre un incidente, la IA analiza el estado de la red, reúne información de distintas fuentes y entrega un diagnóstico preliminar. El objetivo no es reemplazar al operador de atención al cliente, sino reducir el tiempo necesario para comprender el problema y concentrar el trabajo humano en la resolución. La compañía redujo prácticamente a la mitad los tiempos de espera del call center. Con la dotación actual y el uso de IA puede incorporar un 40% más de recursos, evitando la contratación de alrededor de nueve operadores adicionales.

La siguiente etapa será que la IA atienda consultas de primer nivel, como información sobre el estado del servicio o pagos.

De asistir a ejecutar procesos. El salto siguiente aparece en Personal. Allí la IA deja de asistir a las personas para ejecutar tareas de red. Durante el despliegue de FTTH automatiza altas de OLT, placas, uplinks y el autoencendido de portadoras. También genera certificados de potencia de nacimiento y desarrolló un modelo agéntico para el upgrade de software de OLT (ver gráfico). El sistema analiza indicadores, determina la actualización de parches y firmware, ejecuta pruebas, emite notificaciones ante fallas y aplica mecanismos de autorremediación.

La diferencia entre ambos casos refleja el cambio de madurez que atraviesa el sector: la IA pasa de asistir a las personas a ejecutar procesos operativos.

El siguiente paso: autonomía parcial. El hito siguiente en esta evolución ya no consiste en automatizar tareas, sino en desarrollar sistemas capaces de asumir parte de la operación bajo reglas previamente definidas.

En Personal, esa evolución se refleja en el agente SOE (Service Operation Expert), actualmente en fase preproductiva. Integrado con distintas herramientas de la compañía, el agente reúne información sobre la experiencia del cliente -Wi-Fi, videoconferencias, gaming, video o dispositivos Smart Home-, identifica posibles causas y propone una resolución en menos de un minuto.

El objetivo es acelerar el diagnóstico de incidentes, explicó en diálogo con Convergencia Leonardo di Pilato, gerente del SOC para el negocio de Conectividad y Entretenimiento.

Metrotel proyecta una evolución similar con foco en la operación de red. Su hoja de ruta de mediano plazo contempla avanzar hacia esquemas de Dark NOC, Dark SOC y Dark Operations. Ante determinadas alarmas, el sistema podría buscar caminos alternativos de red, reconfigurar servicios y generar automáticamente órdenes de trabajo para técnicos de campo. El proyecto se encuentra en etapa de laboratorio, requiere entrenamiento e información, y la compañía estima que podría tener impacto hacia 2027.

La diferencia entre ambos casos muestra un tercer nivel de madurez. Después de incorporar IA para asistir a las personas y ejecutar procesos específicos, los operadores entran en la etapa de: sistemas capaces de asumir parte de la operación bajo supervisión humana.

La IA todavía no cambió el tráfico. Por ahora, el impacto de la IA sobre el tráfico todavía no alcanza la magnitud que tuvo el video. Como explica Germán Garay, COO de Metrotel las soluciones de IA demandan capacidad de cómputo, servidores y memoria, pero esa infraestructura no necesariamente está en Argentina. Muchas veces corre en el exterior y la red local transporta principalmente flujos de texto. El salto en ancho de banda, si llega, vendrá por el lado de los agentes de IA en entornos enterprise y de las aplicaciones por voz, donde la latencia es crítica y la inferencia debe correr localmente. Metrotel está considerando que cuando el sistema de atención al cliente por voz que tiene en desarrollo escale, la latencia va a requerir servidores en Argentina.

Por ahora, el mayor impacto de la IA aparece en la infraestructura de cómputo y los data centers, más que en las redes de acceso. Para Metrotel, esto puede potenciar negocios existentes, como conexiones directas a nube o Cloud Connect, pero todavía no modifica el consumo de ancho de banda en una escala comparable a la del video.

Damián Maldini, CEO de Iplan, tampoco observa impacto en la red ni en el segmento corporativo ni en el residencial, pero agrega un factor histórico. El salto de tráfico se dio cuando las empresas empezaron a adoptar nube, pero eso ya pasó.

Patrones y desvíos en la adopción de IA

La evidencia relevada para este Documento confirma que la inteligencia artificial forma parte de la agenda de grandes y medianos operadores. Sin embargo, el "IA Journey" (recorrido de adopción de la inteligencia artificial) no es el mismo en todos los casos. Cada empresa inicia ese camino desde problemas diferentes y, por lo tanto, prioriza aplicaciones distintas.

La IA entra por los problemas del negocio y cada operador comienza por el área donde espera obtener un impacto más rápido.

Gabriel Forenza, director de Tecnología de Express, explica que la compañía utiliza modelos de predicción de bajas (churn) y comenzó a incorporar IA generativa para analizar conversaciones del call center. Las llamadas se transcriben para medir la empatía del operador, el sentimiento del cliente y el riesgo de abandono.

Gigared está un paso más adelante. Carlos Granzotto explica que el asistente de IA generativa Atenea absorbió una parte importante de las consultas telefónicas, redujo reclamos y liberó capacidad de los equipos de atención para concentrarse en los casos de mayor complejidad. En los dos casos, la IA todavía no redefine el negocio, pero ya modifica procesos cotidianos.

En Super la expectativa está puesta en la eficiencia. Andrés Bargués, gerente Comercial de la compañía, estima que la IA podría aportar entre un 20% y un 30% de mejora en los procesos, aunque reconoce que su incorporación se encuentra en una etapa inicial y no forma parte de procedimientos estandarizados.

Diego Santos, director de Asuntos Regulatorios e Institucionales de Claro Argentina, explica que la compañía incorpora inteligencia artificial en atención al cliente, gestión comercial, operación de redes y procesos regulatorios. Sin embargo, aclara que la empresa mantiene un perfil bajo en la comunicación de estos proyectos y considera que la tecnología todavía atraviesa una etapa de aprendizaje antes de generar transformaciones profundas.

La incorporación de inteligencia artificial no siempre comienza por la operación interna. La IA como oferta comercial permite ampliar el portafolio de soluciones del segmento empresas. Es el caso de Iplan. Según explicó su CEO, Damián Maldini, Iplan comercializa licencias de Gemini Enterprise, Microsoft Copilot, entre otras. Mientras que Restart -el spin-off de Iplan para atender el negocio de IA- que Maldini ilustró como una mezcla entre Accenture y Globant pero focalizada en inteligencia artificial: se sumerge en los procesos de negocios, incorpora LLMs para tareas específicas y factura por consumo de tokens.

La repetición de determinados usos permite identificar los primeros patrones comunes de adopción: Atención al cliente, predicción de ofertas, retención de clientes, monitoreo de redes y asistentes

Cuadro 1. Argentina: "IA Journey" de medianos y grandes operadores

Fuente: Análisis Convergencia Research