WBBA presentó AI-Net, certificación global para evaluar redes impulsadas por inteligencia artificial
La entidad lanzó el esquema durante la Cumbre de Desarrollo de Banda Ancha de Asia-Pacífico en Bangkok, con foco en medir la madurez tecnológica de países y operadores ante la transición hacia Net5.5G, en un contexto donde la IA eleva las exigencias sobre capacidad, escalabilidad y gestión de redes

La World Broadband Association (WBBA) presentó AI-Net, una certificación de comunicaciones de datos reconocida a nivel mundial orientada a países y operadores. La iniciativa se dio a conocer durante la Cumbre de Desarrollo de Banda Ancha de Asia-Pacífico (BDS), realizada en Bangkok, y propone un marco para evaluar cómo evolucionan las redes desde arquitecturas centradas en la conectividad hacia redes impulsadas por la inteligencia.
El planteo se apoya en un diagnóstico: la inteligencia artificial (IA) incrementa la demanda sobre la infraestructura subyacente, al exigir mayor capacidad de carga, escalabilidad e inteligencia. En paralelo, a medida que las industrias transicionan hacia Net5.5G, la WBBA sostiene que métricas tradicionales como el ancho de banda y la cobertura dejan de reflejar la competitividad nacional en la llamada “era de la inteligencia”.
En ese contexto, AI-Net se estructura en tres pilares: directrices de políticas nacionales, ecosistemas industriales colaborativos y tasa de penetración de Net5.5G. La asociación describió el sistema como “altamente cuantificable” y lo orientó a acelerar el despliegue global de Net5.5G mediante la alineación entre políticas de alto nivel y ecosistemas industriales, con el objetivo de evaluar de manera sistemática la madurez tecnológica.
Durante el lanzamiento, la WBBA detalló un enfoque de “empoderamiento bidireccional” con dos ejes. El primero, *Network for AI*, plantea a las redes como base de la computación inteligente, más allá de su función de transmisión. En ese punto, se busca un rendimiento determinista, con alto rendimiento, “cero pérdida de paquetes” y latencia ultrabaja, para garantizar coordinación entre capacidad de cómputo y programación de red, asegurar calidad de experiencia ante demandas elásticas y optimizar la eficiencia de los datos para entrenamiento e inferencia de modelos de IA a gran escala.
El segundo eje, *AI for Network*, incorpora inteligencia nativa en dispositivos y plataformas de gestión. Según la descripción de la WBBA, la integración de capacidades de IA permite que las redes pasen de sistemas de enrutamiento pasivos a sistemas cognitivos activos, con inteligencia endógena, autorreparación y autooptimización continua. El objetivo es avanzar hacia una operación y mantenimiento (O&M) “con agentes” altamente automatizados y AN L4, con reducción de la complejidad operativa y de los costos de mantenimiento.
La evaluación de AI-Net abarca dimensiones macroeconómicas y microeconómicas. A nivel macro, analiza la alineación de políticas nacionales y esfuerzos sectoriales, incluyendo marcos que sustentan Net5.5G, IPv6 y redes inteligentes, además de contribuciones a estándares globales y colaboración en el ecosistema. En el plano micro, compara a los operadores con el índice de desarrollo de redes IP (IPDI), lanzado por la WBBA en el MWC, que mide la inteligencia de redes en funcionamiento y la densidad de implementación de IP avanzada/Net5.5G.
Más allá de las redes de área amplia, el alcance se extiende a bases digitales de extremo a extremo, e integra redes de centros de datos altamente interconectadas y sistemas de seguridad endógenos integrales. “AI-Net, un punto de referencia confiable y reconocido por el sector, convierte las cuatro fuerzas en avances medibles hacia la Network 2030 (Red 2030)”, afirmó la WBBA.
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