Redes autónomas de Capgemini

Una red autónoma se define como una red capaz de gestionarse, configurarse, optimizarse y repararse por sí misma con una intervención humana mínima o nula, utilizando automatización, IA y sistemas de control de bucle cerrado.

Según el análisis del Capgemini Research Institute, se estima que las redes autónomas ofrecerán un ROI de entre 1.7 y 3.4 veces y un periodo de recuperación de entre 2.9 y 1.5 años en los escenarios conservador y optimista, respectivamente. Estos retornos se generan gracias a las mejoras en eficiencia operativa, el despliegue más rápido de servicios, la reducción del tiempo de inactividad y la optimización del uso de recursos.

Según la investigación del Capgemini Research Institute, las redes autónomas pueden generar un ahorro potencial de OPEX de entre 150 y 300 millones de dólares por operador en un periodo de cinco años. Las redes autónomas reducen el OPEX al automatizar procesos de configuración, optimización, detección de fallos y resolución de incidencias. Al minimizar la intervención manual y habilitar el mantenimiento predictivo, los operadores pueden reducir los costes operativos, mejorar la eficiencia y disminuir tanto el tiempo de inactividad como el consumo energético.

Las redes autónomas son esenciales para gestionar la complejidad de los entornos 5G. Utilizan IA, automatización y control de bucle cerrado para optimizar dinámicamente el rendimiento, gestionar el tráfico y autorreparar incidencias en tiempo real, lo que permite unas operaciones 5G escalables y resilientes.

Las organizaciones de telecomunicaciones necesitan modernizar las redes heredadas porque las arquitecturas tradicionales no fueron diseñadas para el procesamiento de datos en tiempo real, la integración de IA ni la automatización de bucle cerrado. Los sistemas heredados también suelen operar en silos, dependen de procesos manuales y carecen de la flexibilidad cloud native necesaria para habilitar una orquestación inteligente y capacidades de autooptimización. Al adoptar arquitecturas abiertas y cloud native, los operadores pueden habilitar una automatización escalable impulsada por IA, mejorar la resiliencia de la red, reducir los costes operativos y acelerar el lanzamiento de nuevos servicios.

El modelo de madurez de autonomía de red del TM Forum define cinco niveles de madurez, desde las Operaciones Asistidas (L1) hasta la Autonomía Completa (L5). Hoy, el 84 por ciento de los operadores se encuentran en los niveles 1 o 2, donde las operaciones dirigidas por personas están apoyadas por la automatización. Avanzar hacia los niveles 3 y 4 requiere pasar a sistemas de bucle cerrado impulsados por IA, en los que las redes toman decisiones condicionales y cada vez más autónomas con una intervención humana mínima.

AI Autonomous Networks es una oferta de servicios integral de Capgemini que permite a los operadores de telecomunicaciones transformarse a nivel de red, aprovechando la automatización de red, la IA y el control de bucle cerrado para crear redes de nueva generación que se autoconfiguran, autooptimizan y autorreparan.

La IA permite que las redes se autoconfiguren y autorreparen analizando continuamente los datos de rendimiento, detectando anomalías y activando acciones correctivas automatizadas sin intervención humana. Los sistemas de bucle cerrado permiten que la red perciba, decida y actúe en tiempo real, mejorando la fiabilidad y la garantía del servicio.

Las principales herramientas de IA para las operaciones de telecomunicaciones incluyen plataformas de AIOps para redes, controladores inteligentes RAN (RIC), funciones de analítica de datos de red (NWDAF), entornos de computación de alto rendimiento (HPC) y plataformas de observabilidad. Estas herramientas permiten analítica predictiva, detección de fallos, remediación automatizada, optimización del rendimiento y orquestación inteligente.