Podcast - Entrevista a Alfonso Álvarez, CEO Cellnex Iberia: de la conectividad a la IA, el futuro de las infraestructuras digitales.

Cuando hablamos de inteligencia artificial, cloud o nuevos servicios digitales, solemos pensar en software, datos o capacidad de procesamiento.

Pero detrás de todo ello existe una infraestructura que hace posible que estemos conectados y que estas tecnologías puedan funcionar: las redes y las infraestructuras de telecomunicaciones.

En este episodio entrevistamos a Alfonso Álvarez Villamarín, CEO Cellnex Iberia, que nos pone al día de cómo está evolucionando el sector telco, de los retos que plantea el crecimiento del tráfico de datos y de cómo la inteligencia artificial va a transformar también las infraestructuras digitales.

La infraestructura que sostiene la economía digital

Hoy resulta difícil imaginar una actividad económica que no dependa, de una forma u otra, de la conectividad. La administración pública, la banca, el comercio, la industria o los servicios utilizan redes y sistemas digitales como parte esencial de su funcionamiento.

Esta dependencia quedó especialmente patente durante la pandemia, cuando las redes tuvieron que soportar un crecimiento extraordinario del tráfico mientras millones de personas trabajaban, estudiaban y se comunicaban desde sus hogares.

Y, pese a ello, existe una paradoja: la conectividad se ha convertido en una infraestructura crítica, pero muchas veces se percibe como un servicio casi invisible y fácilmente sustituible.

Detrás de una llamada, una videoconferencia o una consulta a un servicio de IA existe una compleja infraestructura formada por antenas, torres, fibra, radio, centros de datos y sistemas capaces de gestionar enormes cantidades de información.

En el caso de las infraestructuras compartidas, compañías especializadas permiten además que diferentes operadores utilicen una misma infraestructura, generando economías de escala y evitando duplicar inversiones.

La IA puede cambiar radicalmente el uso de las redes

La IA introduce una nueva dimensión en esta ecuación. Hasta ahora, buena parte del tráfico generado por un usuario estaba asociado a actividades como navegar, utilizar redes sociales, enviar mensajes o consumir contenidos audiovisuales.

La interacción con sistemas de IA puede ser mucho más intensiva. Una persona puede realizar una consulta, recibir una respuesta, modificarla, pedir información adicional, generar contenido y volver a interactuar con el sistema. El número de intercambios entre el usuario y la infraestructura digital puede crecer de manera significativa.

El ejemplo del transporte público permite visualizar este cambio. En un vagón de metro, los pasajeros pueden estar escuchando música, utilizando mensajería o viendo vídeos. En un futuro próximo, muchos de ellos podrían estar utilizando simultáneamente herramientas de IA para trabajar, estudiar o realizar tareas personales.

Esto implica que las redes tendrán que estar preparadas no solo para ofrecer cobertura, sino para soportar un uso mucho más intensivo de la conectividad por usuario.

La consecuencia es clara: si la adopción de la IA continúa creciendo, habrá que anticipar las inversiones necesarias para que las infraestructuras puedan responder a esa demanda. Las decisiones que se tomen hoy condicionarán la capacidad de las redes dentro de tres, cinco o más años.

Invertir en conectividad exige escala

El crecimiento de la demanda plantea otro desafío: cómo hacer sostenible la inversión necesaria. Las telecomunicaciones requieren inversiones constantes.

La evolución desde el 3G hasta el 4G y el 5G, el despliegue de fibra, las redes privadas o los futuros desarrollos tecnológicos implican ciclos continuos de renovación y ampliación de las infraestructuras.

Al mismo tiempo, el mercado europeo presenta una fragmentación considerable frente a otros grandes mercados internacionales. La escala se convierte así en un factor clave para poder afrontar inversiones cada vez mayores.

Los modelos de compartición de infraestructuras pueden contribuir a solucionar parte de este problema, permitiendo distribuir los costes entre diferentes operadores y aprovechar mejor los recursos existentes.

Pero también aparece otra cuestión: cómo conseguir que las nuevas inversiones tengan un retorno. Si los usuarios demandan cada vez más capacidad y servicios digitales, pero esperan que esa capacidad adicional no tenga impacto en el precio, el equilibrio económico se vuelve más complejo.

La evolución hacia servicios premium o modelos en los que determinados niveles de conectividad tengan un coste adicional podría ser una de las vías para responder a este reto.

Del mercado tradicional al ecosistema

Otro de los grandes cambios que está experimentando el sector tecnológico es la desaparición progresiva de las fronteras tradicionales entre industrias. Hace unos años era relativamente sencillo distinguir quién era proveedor, fabricante, operador o cliente. Hoy los límites son mucho más difusos.

Los bancos ofrecen seguros, los operadores pueden comercializar servicios energéticos o dispositivos, las compañías tecnológicas entran en nuevos mercados y las empresas tradicionales utilizan datos y tecnología para desarrollar servicios completamente diferentes.

En este escenario, el dato adquiere un papel central. Una compañía que conoce mejor a sus clientes y es capaz de relacionar información procedente de diferentes áreas puede identificar nuevas oportunidades y ofrecer servicios más personalizados.

La infraestructura tecnológica tiene que evolucionar al mismo ritmo. Datos, software, conectividad y sistemas de inteligencia artificial deben funcionar como piezas de un mismo ecosistema.
La IA empresarial: del experimento a la transformación

Esta evolución también cambia la manera en la que las organizaciones deberían abordar la inteligencia artificial. La cuestión no consiste únicamente en decidir qué modelo utilizar o qué herramienta incorporar. El verdadero potencial aparece cuando la IA se integra con el conocimiento, los datos y los procesos propios de cada compañía.

Una IA conectada a la información interna puede ayudar a relacionar datos procedentes de diferentes áreas y ofrecer una capacidad de análisis que difícilmente puede conseguir una persona de manera aislada. Ventas, operaciones, clientes, redes o finanzas dejan de ser compartimentos independientes y pueden analizarse conjuntamente.

En este contexto cobran importancia conceptos como los grafos de conocimiento o las ontologías, que permiten establecer relaciones entre diferentes elementos de la información empresarial y construir una capa de conocimiento sobre la que aplicar capacidades de IA.

La diferenciación, por tanto, no estará necesariamente en utilizar un modelo concreto, sino en cómo cada organización combina sus propios datos y conocimiento con las capacidades de la inteligencia artificial.

Liderar en un entorno de cambio constante

Todo este proceso de transformación tecnológica tiene también una consecuencia directa sobre las organizaciones: obliga a replantear la forma de liderar. Cuando la tecnología cambia a gran velocidad, resulta cada vez más difícil construir planes a largo plazo basados en certezas.

Una tecnología que parecía destinada a mantenerse durante años puede ser sustituida antes de completar su ciclo de amortización.

Por eso, la capacidad de adaptación adquiere una importancia creciente. Liderar en este contexto implica convivir con la incertidumbre, revisar las hojas de ruta y mantener una visión clara del destino aunque la ruta para llegar hasta él tenga que cambiar.

Los equipos desempeñan aquí un papel fundamental. La transformación no puede producirse únicamente de arriba hacia abajo: necesita profesionales capaces de adaptarse, aportar conocimiento y ayudar a tomar decisiones en un entorno cada vez más complejo.

La experiencia acumulada en el sector de las telecomunicaciones demuestra precisamente el valor de esa capacidad de adaptación. Desde Internet hasta los smartphones, el cloud o el 5G, la industria ha tenido que reinventarse constantemente. La inteligencia artificial representa ahora otro gran salto.