NVIDIA lanza blueprints de IA agéntica y modelos de inferencia de telecomunicaciones para impulsar el desarrollo de redes autónomas

La red autónoma, es decir, un sistema de operación de telecomunicaciones con capacidades inteligentes y de autogestión, está pasando de ser una visión futura a convertirse en una prioridad actual para los operadores de telecomunicaciones. En el informe de investigación más reciente de NVIDIA, “Estado y Tendencias del Desarrollo de IA en la Industria de Telecomunicaciones”, la automatización de redes ya se ha convertido en el escenario de aplicación de IA con mayor retorno de inversión y mayor atención.

Es importante destacar que automatización y autonomía no son conceptos iguales. La red autónoma no solo puede ejecutar flujos de trabajo predefinidos, sino que también debe comprender las intenciones del operador, sopesar diversos factores y tomar decisiones de forma autónoma sobre qué acciones tomar. La clave para lograr este cambio radica en modelos de inferencia ajustados con datos de telecomunicaciones y agentes de IA inteligentes.

Para lograr una verdadera autonomía de la red, es necesario construir un sistema de agentes de extremo a extremo, que incluya componentes clave como modelos de redes de telecomunicaciones, agentes de IA que puedan comunicarse entre sí y herramientas de simulación de redes para verificar los resultados operativos.

En vísperas de la Mobile World Congress (MWC 2026) en Barcelona, NVIDIA lanzó un modelo de telecomunicaciones abierto basado en NVIDIA Nemotron (LTM), una guía integral para construir agentes de inferencia para operaciones de red, y un nuevo NVIDIA Blueprint para ahorro de energía y configuración de red, que mediante la orquestación de múltiples agentes ayuda a los operadores a avanzar hacia operaciones autónomas.

Además, como parte de la iniciativa Open Telco AI, lanzada por GSMA, la autoridad en la industria de las telecomunicaciones móviles, NVIDIA publicará en código abierto este nuevo modelo LTM, la guía de implementación y el Blueprint de IA basada en agentes, para uso de toda la industria.

El modelo Nemotron 3 abierto para telecomunicaciones introduce capacidades de inferencia en el sector

Para desplegar a escala IA generativa y agentes de IA en operaciones de telecomunicaciones, los modelos de IA deben comprender el lenguaje técnico del sector y realizar razonamientos lógicos sobre flujos de trabajo complejos. Por ello, NVIDIA colaboró con AdaptKey AI para lanzar un nuevo modelo de código abierto (300109), con 30 mil millones de parámetros, NVIDIA Nemotron LTM, que puede ser utilizado por operadores globales para construir redes autónomas.

Este modelo se basa en la serie NVIDIA Nemotron 3 y fue ajustado por AdaptKey AI usando conjuntos de datos abiertos de telecomunicaciones, incluyendo documentos estándar de la industria y logs sintéticos, optimizados para entender terminología del sector y realizar inferencias en tareas como aislamiento de fallos, planificación de soluciones de reparación y validación de cambios.

Como modelo abierto, Nemotron LTM permite a los operadores comprender de manera completa y transparente los métodos de entrenamiento y los datos utilizados, facilitando su despliegue seguro y rápido en entornos de red locales, y permitiendo construir y ejecutar directamente agentes de IA. Además, los operadores pueden combinar de forma segura sus propios datos de red y operación para ajustar y ampliar las capacidades de inferencia del modelo, avanzando de manera segura hacia operaciones autónomas sin sacrificar control ni seguridad de los datos.

Enseñando a los agentes de IA a pensar como ingenieros de red

NVIDIA y Tech Mahindra publicaron una guía de código abierto que orienta a los operadores sobre cómo ajustar modelos de inferencia especializados y construir agentes inteligentes que puedan ejecutar de forma segura los flujos de trabajo del Centro de Operaciones de Red (NOC).

Esta guía propone un marco de enseñanza para que los modelos “piensen como ingenieros de NOC”: enfocándose en fallos de alto impacto y frecuencia, transformando soluciones de expertos en pasos operativos, y convirtiendo estos pasos en “trayectorias de inferencia” estructuradas, que registran claramente cada acción, llamada a herramientas, resultados y fundamentos de decisiones. Estas trayectorias sirven como ejemplos de pensamiento para el aprendizaje del modelo, ayudándolo a entender no solo qué hacer, sino por qué estos pasos son seguros y efectivos.

Con el flujo de trabajo NVIDIA NeMo-Skills, los operadores pueden ajustar estos modelos basándose en dichas trayectorias, sentando las bases para construir agentes de IA especializados en telecomunicaciones con capacidades similares a las de ingenieros de red en resolución de problemas y razonamiento.

Maximizando la eficiencia energética con un nuevo Blueprint impulsado por intenciones

Las redes autónomas operan en ciclo cerrado: mediante modelos que comprenden el estado de la red, agentes que actúan según intenciones, y mecanismos que retroalimentan los resultados de simulaciones para verificar y optimizar decisiones. El nuevo NVIDIA Blueprint para eficiencia energética en RAN, que integra estos elementos, ayuda a los operadores a reducir sistemáticamente el consumo de energía en 5G RAN sin comprometer la calidad del servicio.

Este Blueprint incorpora la plataforma TeraVM AI RAN Scenario Generator (AI RSG) de VIAVI, líder en pruebas y mediciones de redes, que genera datos sintéticos de red, incluyendo utilización de celdas, rendimiento de usuarios y otros patrones de tráfico, en formatos sencillos y consultables.

Luego, un agente de energía realiza inferencias sobre estos datos sintéticos para crear estrategias de ahorro energético y las valida mediante simulaciones en AI RSG. Esto permite a los operadores verificar de forma segura en un entorno cerrado si las estrategias cumplen con sus intenciones, sin alterar la configuración de la red en vivo ni afectar a los usuarios.

Operadores globales ya despliegan NVIDIA Blueprint para configuración de red

Varios operadores en todo el mundo están adoptando NVIDIA Blueprint para configuración de redes de telecomunicaciones.

Cassava Technologies utiliza este Blueprint para construir su plataforma de red autónoma Cassava, diseñada para optimizar entornos de redes móviles multivendor en África. La plataforma despliega tres agentes: uno para monitorear la red y recomendar cambios de configuración, otro para aplicar cambios y generar automáticamente documentación y registros de gobernanza, y un tercero para evaluar el impacto de los cambios y realizar rollback seguro en caso de resultados inesperados.

NTT DATA, por su parte, usa este Blueprint para desplegar un sistema inteligente de control de tráfico en un operador de primer nivel en Japón. Cuando una interrupción provoca una reconexión masiva y aumento de tráfico, el sistema ayuda a estabilizar la red.

Específicamente, un agente de IA analiza en tiempo real las demandas de toda la red y decide cuándo, dónde y cómo aceptar nuevos usuarios. A medida que la red se estabiliza, el agente ajusta dinámicamente sus decisiones, transformando procesos anteriormente manuales en ciclos de optimización basados en datos, creando redes móviles más resilientes.

Evolución de la configuración de red mediante orquestación de múltiples agentes

Para ayudar a los operadores a diseñar, observar y optimizar flujos de trabajo complejos basados en agentes en RAN, NVIDIA colabora con BubbleRAN, utilizando el kit de herramientas de agentes NVIDIA NeMo (NAT) y el kit de orquestación de agentes BubbleRAN (BAT). Estas dos plataformas complementarias fortalecen la configuración de redes con NVIDIA Blueprint.

BubbleRAN integra NAT y BAT en su plataforma Opti-Sphere, permitiendo gestionar de forma más flexible los agentes de monitoreo, configuración y validación de redes, mediante contenedores y cargas de trabajo, y conectándolos con herramientas que reportan métricas de red y estado del tráfico, para proponer y verificar continuamente cambios en la configuración.

Telenor Group será la primera operadora en adoptar este Blueprint en colaboración con BubbleRAN, para mejorar el rendimiento de su red 5G en Telenor Maritime, su proveedor global de servicios de conectividad marítima.