La industria de las telecomunicaciones avanza hacia modelos cada vez más automatizados, donde la inteligencia artificial, los gemelos digitales y los sistemas predictivos son elementos clave para garantizar una red estable y de alto rendimiento. Sin embargo, este avance se está viendo limitado por un problema estructural que afecta a la mayoría de los operadores: la mala calidad, inconsistencia y fragmentación de los datos.

Aunque se espera que las redes funcionen de manera fiable y con una experiencia consistente para clientes y empresas, la realidad es que muchas organizaciones siguen operando con información dispersa en múltiples sistemas, sin un modelo común que permita decisiones automáticas fiables.

Partiendo de esta realidad, FNT Software, proveedor líder de soluciones de software para la gestión integrada de infraestructuras de TI, centros de datos y telecomunicaciones en todo el mundo, subraya la importancia de disponer de datos bien organizados y un inventario unificado como base indispensable para que la IA aporte valor real y tangible en los procesos de red.

La fragmentación de datos: un freno al potencial de la automatización y la IA

Los datos son el combustible para cualquier red autónoma. Sin embargo, la mayoría de los operadores se enfrentan a obstáculos recurrentes:

• Fuentes de datos aisladas: información duplicada, incompleta o contradictoria que dificulta la automatización.
• Falta de coherencia y organización de datos: sin un control centralizado, los riesgos operativos, regulatorios y de seguridad se multiplican.
• Procesamiento de datos ineficiente: los datos incompletos ralentizan la generación de informes y la toma de decisiones y, en consecuencia, pueden paralizar el funcionamiento de las redes auto optimizadas.

Cuando la información no es fiable, la automatización falla. Esto se traduce en más carga manual, incidencias recurrentes, menor capacidad de predicción y un impacto directo en el cliente: desde fallos de servicio hasta tiempos de resolución más largos.

Para los operadores que buscan pasar de reglas estáticas a operaciones dinámicas impulsadas por IA, no resolver esta fragmentación provoca consecuencias aún más graves como retrasos en la resolución de incidentes, dificultad para entender cómo afecta cada fallo al cliente, dependencia de procesos manuales o basados en políticas o capacidad limitada para desbloquear todo el potencial de la IA y la automatización, entre otros.  Estas ineficiencias ya no son solo fallos operativos: representan un riesgo estratégico en un mercado donde la experiencia del cliente es el principal diferenciador competitivo.

Redes inteligentes: por qué el inventario y la calidad del dato son la base de todo

En el camino hacia redes más autónomas y auto optimizadas, el inventario se convierte en la capa crítica que permite una visión completa de todos los recursos, su estado, sus relaciones y su impacto en los servicios.

Cuando este inventario está unificado y actualizado, ofrece una visibilidad total de los activos físicos, lógicos y virtuales; permite construir modelos precisos para alimentar motores de inteligencia artificial y sistemas predictivos; facilita correlacionar alarmas e incidencias con mayor exactitud; y habilita una automatización realmente fiable, basada en información coherente y en tiempo real. Todo ello se traduce en un menor riesgo operativo, ya que cada cambio en la red puede evaluarse con claridad, anticipando su impacto y reforzando la estabilidad del servicio.

“La inteligencia artificial solo puede aportar valor si se alimenta de datos precisos. Cuando los operadores unifican su inventario y aseguran la calidad del dato, desbloquean el verdadero potencial de la automatización: decisiones más rápidas, menos incidencias y una experiencia de cliente superior. En este contexto, la IA no sustituye la capa de inventario: la necesita. Sin datos limpios, unificados y contextualizados, incluso los modelos más avanzados quedan limitados por la falta de precisión”, explica Stefan Kühn, especialista en documentación informática de FNT Software.