Un estudio concluye que la Inteligencia Artificial ya permite reducir hasta un 70 % el consumo energético en horas valle

Según el informe de tendencias y predicciones de IFS, 2026 será un año decisivo para la industria de las telecomunicaciones, influido por el impulso derivado del avance acelerado de la inteligencia artificial, la presión por optimizar el consumo energético, la evolución de la infraestructura digital hacia el edge y la necesidad de rediseñar el trabajo a gran escala.

El sector de las telecomunicaciones afronta una nueva etapa de transformación que irá más allá de la modernización tecnológica y le debe obligar a revisar su modelo operativo completo, y para ello la inteligencia artificial tiene que pasar de ser un apoyo y convertirse en el motor de las operaciones. Esta es la conclusión del análisis de IFS, que también destaca que la diferencia entre los operadores que lideren el cambio y los que se queden atrás estará en la capacidad de integrar inteligencia, sostenibilidad, infraestructura y talento en una misma hoja de ruta, con resultados medibles y escalables.

Se estima que el gasto en tecnología de apoyo a la IA en el sector telecomunicaciones llegará a los 337.000 millones de dólares en 2025 y crecerá hasta 749.000 millones en 2028, es decir bastante más del doble de la cantidad inicial. Existen casos reales que muestran que este cambio ya está en marcha. Los grandes operadores multinacionales del sector despliegan ya asistentes autónomos que coordinan múltiples agentes para actuar ante alertas, automatizar tareas o reforzar la atención al cliente. La sostenibilidad, por su parte, se consolida como una cuestión de ingeniería operativa y no solo de reporting. En un escenario en el que la energía figura entre los principales gastos operativos del sector, mejorar la eficiencia ya tiene impacto directo en la cuenta de resultados.

Reducir los KWh puede traducirse en ahorros de decenas de millones al año para redes de tamaño medio, especialmente en un momento en el que crecen las cargas de trabajo de IA tanto en el edge como en la RAN. Algunas de esas multinacionales han registrado reducciones diarias de hasta el 33 % en el consumo energético en determinados emplazamientos, combinando aplicaciones de IA y machine learning como 5G Deep Sleep y mapas de calor de eficiencia energética. Durante las horas valle, el ahorro puede llegar hasta el 70 %, sin tener que degradar la experiencia del usuario.

Otras previsiones apuntan a un crecimiento sostenido de la conectividad: se estiman 5.500 millones de conexiones 5G para 2030, mientras que se prevé que las conexiones de IoT empresarial alcancen los 38.500 millones. Además, se identifica también un cambio acelerado en los próximos dos años con la expansión del 5G autónomo, la industrialización de Open RAN y la convergencia entre nube y edge para habilitar nuevos servicios y casos de uso en entornos industriales.

Este avance tecnológico también requiere una transformación interna profunda, que no consiste sólo en automatizar tareas, sino también en redefinir la forma de trabajar, incorporando nuevas competencias y modelos de colaboración entre personas y sistemas inteligentes. La inteligencia artificial está impulsando la demanda de habilidades en áreas como datos, redes y ciberseguridad, y que su principal impacto será mejorar la productividad y crear nuevas funciones, más que sustituir empleos.