Redes autónomas de Capgemini

Una red autónoma se define como una red capaz de gestionarse, configurarse, optimizarse y repararse a sí misma con una intervención humana mínima o nula, mediante el uso de automatización, inteligencia artificial y sistemas de control de bucle cerrado.

Según un análisis del Capgemini Research Institute, se proyecta que las redes autónomas generen un retorno de la inversión (ROI) estimado de entre 1,7 y 3,4 veces, así como un periodo de recuperación de entre 2,9 y 1,5 años, en escenarios conservadores y optimistas, respectivamente. Estos retornos se impulsan por las ganancias en eficiencia operativa, una implementación de servicios más rápida, la reducción del tiempo de inactividad y la optimización de la utilización de recursos.

Según una investigación del Capgemini Research Institute, las redes autónomas pueden generar ahorros potenciales en gastos operativos (OPEX) de entre 150 y 300 millones de dólares a lo largo de cinco años por operador. Las redes autónomas reducen el OPEX mediante la automatización de los procesos de configuración, optimización, detección de fallos y remediación. Al minimizar la intervención manual y posibilitar el mantenimiento predictivo, los operadores pueden reducir los costos operativos, mejorar la eficiencia y disminuir el tiempo de inactividad de la red, así como el consumo de energía.

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

Las organizaciones de telecomunicaciones necesitan modernizar sus redes heredadas, dado que las arquitecturas tradicionales no fueron diseñadas para el procesamiento de datos en tiempo real, la integración de IA ni la automatización de ciclo cerrado. Asimismo, los sistemas heredados a menudo operan en silos, dependen de procesos manuales y carecen de la flexibilidad nativa de la nube necesaria para respaldar la orquestación inteligente y las capacidades de autooptimización. Al adoptar arquitecturas abiertas y nativas de la nube, los operadores pueden habilitar una automatización escalable impulsada por IA, mejorar la resiliencia de la red, reducir los costos operativos y acelerar el despliegue de nuevos servicios.

El modelo de madurez de autonomía de redes del TM Forum define cinco niveles de madurez de redes autónomas: desde Operaciones Asistidas (L1) hasta Autonomía Plena (L5). En la actualidad, el 84 % de los operadores se sitúa en los niveles 1 o 2, donde las operaciones dirigidas por humanos se ven respaldadas por la automatización. El avance hacia los niveles 3 y 4 exige la transición hacia sistemas de ciclo 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 integral de servicios de Capgemini que permite a los operadores de telecomunicaciones transformarse a nivel de red, aprovechando la automatización de redes, la IA y el control de ciclo cerrado para construir redes de próxima generación que se autoconfiguran, se autooptimizan y se autorreparan.

La IA posibilita redes autoconfigurables y de autorreparación mediante el análisis continuo de datos de rendimiento, la detección de anomalías y la activación de acciones correctivas automatizadas sin intervención humana. Los sistemas de circuito cerrado permiten a la red detectar, decidir y actuar en tiempo real, mejorando la fiabilidad y la garantía del servicio.

Entre las herramientas clave de IA para las operaciones de telecomunicaciones se incluyen las plataformas de AIOps de red, los Controladores Inteligentes de RAN (RIC), las Funciones de Análisis de Datos de Red (NWDAF), los entornos de Computación de Alto Rendimiento (HPC) y las plataformas de observabilidad. Estas herramientas permiten el análisis predictivo, la detección de fallos, la remediación automatizada, la optimización del rendimiento y la orquestación inteligente.