VMO2 embraces AI to reduce mobile network downtime

• VMO2 extiende su programa de automatización basado en IA desde la banda ancha a las redes móviles con la tecnología de Zinkworks.
• El sistema promete una predicción y corrección de problemas más rápida, aunque persisten dudas sobre su impacto real y costo.

¿Qué sucedió? VMO2 implementa IA para mejorar el tiempo de actividad y la fiabilidad de su red móvil

El operador móvil británico Virgin Media O2 (VMO2) ha anunciado una importante ampliación de sus esfuerzos de automatización en su red móvil, en colaboración con la empresa de software Zinkworks, para desplegar herramientas de monitorización y automatización basadas en inteligencia artificial destinadas a reducir el tiempo de inactividad de la red.

El sistema ampliado utilizará datos de rendimiento en tiempo real de acceso radio, sistemas centrales y operaciones para identificar patrones, anticipar fallos y tomar medidas correctivas antes de que los problemas se conviertan en interrupciones del servicio. La iniciativa se basa en la automatización ya utilizada en la red de banda ancha fija de VMO2, donde, según la compañía, una tecnología similar redujo los tiempos de reparación en más de un tercio y las visitas de ingenieros en aproximadamente un 12 %. Ver también: Ziggo Group nombra a sus líderes antes de su salida a bolsa en Ámsterdam en 2027.

El despliegue se basa en servicios nativos de la nube —incluidos Gemini y Vertex AI de Google Cloud—, manteniendo los ingenieros la supervisión mientras el sistema funciona de forma autónoma.

Jeanie York, directora de tecnología de VMO2, describió la inversión como parte de los esfuerzos continuos para hacer la red «más fiable y consistente» para los clientes, mientras que el consejero delegado de Zinkworks destaca la ambición de llevar la IA a escala a las redes de telecomunicaciones. Ver también: Alejandro Estua.

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Por qué es importante

Si la tecnología cumple sus promesas, podría ayudar a VMO2 a detectar y prevenir fallos antes de que los clientes se vean afectados, una prioridad clave para los operadores que se enfrentan a un tráfico creciente y servicios más complejos. La predicción proactiva de fallos y las respuestas automatizadas se promocionan cada vez más como formas de reducir las horas de servicio perdidas, bajar los costes operativos y mejorar la experiencia del usuario, especialmente durante picos de demanda o eventos a gran escala. Ver también: Alejandro Manzo.

Sin embargo, persisten dudas sobre el impacto real que estos sistemas tendrán en operaciones reales más allá de pruebas controladas o entornos piloto. Por ejemplo, aunque la automatización puede reducir tareas rutinarias y desplazamientos de ingenieros, los sistemas de predicción de fallos deben ser muy precisos para evitar falsos positivos o intervenciones innecesarias que podrían afectar al rendimiento. Tampoco está claro cuán escalable o rentable será esto en todas las partes de una red nacional 4G y 5G. Ver también: Alejandro Hernandez.

Además, muchos operadores están explorando estrategias de automatización similares, lo que significa que la competencia en fiabilidad ahora va más allá de la mera cobertura. A medida que VMO2 y otros impulsan redes más autónomas, la industria estará atenta para ver si estas herramientas realmente aumentan el tiempo de actividad o simplemente trasladan los costes a otro lugar. Ver también: Alejandro Garza.