Las operadoras de telecomunicaciones están construyendo cada vez más sus estrategias de IA sobre modelos abiertos, y las razones van más allá del costo.
Los modelos abiertos dan a las telcos la capacidad de confiar, controlar y personalizar la IA en sus cargas de trabajo más críticas, desde las redes autónomas hasta la atención al cliente.
El reporte State of AI in Telecommunications de NVIDIA refleja este cambio: 89% de quienes respondieron señalan que los modelos y el software open source son importantes para la estrategia de IA de su empresa.
Para las operadoras, el valor estratégico de los modelos abiertos se divide en cinco puntos:
- Amplían el acceso a inteligencia de nivel de frontera a un costo menor, lo que permite reservar los modelos cerrados para las cargas de trabajo en las que generan más valor. Benchmarks independientes como el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 muestran que los principales modelos abiertos son cada vez más competitivos en cargas exigentes de razonamiento, programación, ciencia y agentes.
- Permiten personalización específica para telecom, con pesos abiertos y recetas de entrenamiento que las operadoras pueden usar para hacer fine-tuning con datos propios de red, de cliente y del sector.
- Habilitan la IA confiable, al dar a las telcos mayor visibilidad y control sobre los artefactos y el comportamiento del modelo, de modo que pueda evaluarse, adaptarse y gobernarse en línea con las regulaciones y las políticas del negocio.
- Habilitan un despliegue flexible y seguro: los equipos pueden dimensionar y optimizar modelos abiertos para ejecutarse en nubes públicas, infraestructura privada y entornos de edge.
- Abren la oportunidad de que las telcos entreguen servicios de IA adaptados localmente a clientes corporativos y de gobierno, alojando y haciendo fine-tuning de modelos abiertos.
Bases abiertas, ajustadas para operaciones de telecom
La familia de modelos abiertos NVIDIA Nemotron ofrece rendimiento de razonamiento de nivel de frontera optimizado para flujos de trabajo basados en agentes, además de capacidades de habla para aplicaciones de voz, con pesos abiertos, datos de entrenamiento y recetas.
SoftBank Corp. ilustra cómo una operadora puede usar modelos abiertos como base para desarrollar y hacer evolucionar de forma continua sus capacidades de IA específicas para telecom.
“Los modelos abiertos permiten que SoftBank Corp. se apoye en el avance rápido de los modelos fundacionales globales mientras aplica el conocimiento de red y la experiencia operativa que hemos acumulado durante muchos años”, dijo Rajeev Koodli, principal fellow de SoftBank Corp. y senior vice president de SB Telecom America. “Estamos usando bases abiertas de forma extensiva, incluidos modelos NVIDIA Nemotron y otros, en el desarrollo de nuestro SoftBank Large Telecom Model, y lo hacemos evolucionar continuamente para casos de uso específicos de telecom, como operación, diseño y gestión general de red.”
Además, NVIDIA está colaborando con socios para convertir los modelos abiertos en bloques de construcción prácticos para la IA en telecom.
NVIDIA anunció el Nemotron 3 Large Telco Model (LTM), de 30 mil millones de parámetros, con fine-tuning realizado por AdaptKey sobre datasets abiertos de telecom, para entregar mejoras de precisión en tareas específicas del sector. Esto da a las operadoras una base abierta que entiende la terminología del sector y razona de forma eficaz en flujos de operación de red, como configuración y triaje de incidentes de clientes.
Para ayudar a las operadoras a personalizar el Nemotron 3 LTM y otros modelos abiertos con sus propios datos operativos, NVIDIA publicó la receta completa, que recorre el pipeline de fine-tuning de extremo a extremo para adaptar modelos abiertos a redes, clientes y procedimientos específicos de cada operadora, con las bibliotecas abiertas de NVIDIA NeMo.
Llevar los modelos abiertos a flujos de producción
Los modelos abiertos son un bloque de construcción crítico, pero hace falta más que modelos para llevar la operación autónoma de telecom a producción de forma segura.
Para AT&T, el valor de la elección de modelo está en hacer operativa esa flexibilidad, alineada con las prioridades del negocio.
“En AT&T creemos que el futuro de la IA no está en elegir un solo modelo. Está en combinar de forma inteligente cada carga de trabajo con el conjunto correcto de rendimiento, costo y control”, dijo Andy Markus, chief data and AI officer de AT&T. “Los modelos abiertos son esenciales para ese enfoque y, con NVIDIA, podemos llevar esa estrategia de elección de modelo a producción con la escala, la confiabilidad y la gobernanza que nuestro negocio requiere.”
Las operadoras necesitan pipelines que preparen y protejan sus datos para el fine-tuning de los modelos, anonimizando registros sensibles y generando datasets sintéticos que preservan la privacidad. También necesitan una plataforma capaz de convertir los modelos abiertos en flujos de trabajo gobernados y autónomos basados en agentes.
NVIDIA ofrece esa plataforma de extremo a extremo, impulsada por el software NVIDIA AI Enterprise y el NVIDIA Agent Toolkit, que abarca pipelines de datos, modelos abiertos, orquestación de agentes, runtimes seguros y simulación.
Junto con un ecosistema de socios sólido que construye en cada capa de esta plataforma, las operadoras tienen un camino claro para traducir los beneficios de los modelos abiertos en flujos de IA listos para producción.
Crear una plataforma para la innovación local en IA
A medida que las operadoras construyen infraestructura de IA alineada con las estrategias nacionales de IA, los modelos abiertos les dan una base para entregar servicios de IA a la medida de los idiomas, los sectores, las regulaciones y los requisitos de gobernanza de datos locales.
Las operadoras de distintos países pueden hacer fine-tuning de modelos abiertos para necesidades de idioma local y de sector, además de alojar modelos abiertos en sus plataformas confiables, que los clientes consumen directamente o usan como base para construir con datos y aplicaciones propios.
Para Indosat Ooredoo Hutchison, una de las mayores operadoras de telecomunicaciones de Indonesia, esto significa construir una IA que refleja el idioma y la cultura del país, mediante su familia de modelos open source Sahabat-AI.
“Para países como Indonesia, el valor de los modelos abiertos va más allá del acceso a una IA poderosa. Se trata de adaptar esa inteligencia a nuestro idioma, nuestra cultura, nuestros datos y nuestras necesidades reales”, dijo Chirag Sukhadia, chief data and AI officer de Indosat Ooredoo Hutchison. “Sahabat-AI lo pone en práctica, usando modelos abiertos como base para construir una IA que entiende a Indonesia y puede desarrollarse para aplicaciones locales. Esto nos permite no solo adoptar la IA, sino construir capacidades en torno a ella y lograr que más personas en Indonesia creen con IA en sus propios términos.”
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