El despliegue que ha realizado Huawei en esta edición del Mobile World Congress busca escenificar la transición definitiva hacia lo que denomina AI-Centric Network. El objetivo es integrar la inteligencia artificial como un componente fundamental en todo el ciclo de vida de la red (servicios, red y elementos que la componen) para automatizar la operación, mejorar el rendimiento y maximizar el valor comercial.
Ya no se trata de añadir capas de software inteligente sobre redes existentes, sino de desarrollar sistemas que incorporen capacidades de razonamiento y autonomía desde su origen. Esta visión responde a una necesidad crítica de mercado: la demanda de una infraestructura capaz de soportar modelos de IA de billones de parámetros, y de gestionar un tráfico de datos cuya naturaleza está mutando hacia una mayor exigencia de subida (uplink).
Se trata de integrar la inteligencia artificial como un componente fundamental en todo el ciclo de vida de la red
Además, esta estrategia no solo se aborda desde el punto de vista del rendimiento técnico, sino que plantea un modelo de monetización de la experiencia y eficiencia operativa mediante la autonomía de red de nivel 4, es decir, que son capaces de actuar en tiempo real ante incidencias sin intervención humana.
Arquitectura AI-Centric Network
Este concepto no describe una simple actualización de software, sino una reingeniería estructural diseñada para transitar desde la conectividad convencional hacia la era agéntica, donde la infraestructura posee capacidades intrínsecas de autonomía.
Desde una perspectiva de estrategia de negocio, esta arquitectura busca resolver la homogeneidad de los servicios actuales, permitiendo a los operadores migrar de una monetización basada únicamente en el tráfico de datos hacia una monetización multidimensional de la experiencia.
El despliegue de una AI-Centric Network es la preparación para el Internet de los Agentes, previsto para este 2026
El despliegue de una AI-Centric Network es, en última instancia, la preparación necesaria para el Internet de los Agentes previsto para 2026, donde miles de millones de agentes autónomos colaborarán sin interrupción. Esto implica que la red pasa a convertirse en un sistema orientado a servicios que entiende y prioriza el tráfico basándose en la intención y la habilidad del agente que lo genera.
Del piloto a los sistemas en producción
En el marco del Industrial Digital and Intelligent Transformation Summit, celebrado durante el MWC 2026, la intervención de Nicholas Ma, vicepresidente Corporativo de Huawei, subrayó que, para 2028, el 15% de las decisiones laborales diarias serán ejecutadas por agentes de IA. En este escenario, la infraestructura corporativa debe evolucionar de ser un mero soporte a convertirse en un sistema agéntico capaz de planificar y ejecutar tareas complejas de forma independiente.
En opinión de Ma, la IA está madurando a una velocidad que supera las expectativas del mercado, impulsada una reducción muy importante de las alucinaciones del modelo, lo que le permite alcanzar grados de precisión superiores al 90%. Este avance permite que la IA se desplace desde tareas periféricas de oficina hacia el núcleo de la producción (core production).
En este contexto, el directivo delineó una metodología estructural denominada ACT (assess, calibrate, talent), pensada para cerrar las brechas que impiden la adopción masiva de la IA:
- Evaluación de escenarios de alto valor (assess), identificando casos de uso donde la madurez técnica y el valor de negocio convergen. Huawei ya ha colaborado en la detección de más de 1000 escenarios de producción core donde la IA genera un impacto directo.
- Calibración con datos de alta calidad (calibrate). El entrenamiento de modelos industriales específicos sobre arquitecturas capaces de reducir las alucinaciones y optimizar la precisión operativa.
- Desarrollo de talento híbrido (talent) que comprenda simultáneamente la industria y la tecnología. A través de programas como la ICT Academy, la firma busca formar especialistas que cierren la brecha entre el experto en negocio y el ingeniero de IA.
Como parte de este despliegue, la compañía ha presentado 115 casos de éxito global que demuestran la viabilidad de estas tecnologías en sectores tan diversos como la minería autónoma, la gestión de megaciudades y la medicina de precisión.
Caso de ESKOM
Uno de los testimonios más reveladores de la sesión fue el de Len De Villiers, CTIO de ESKOM, la principal organización energética de Sudáfrica. La integración de la IA en este país se desarrolla en un contexto en el que la tasa de desempleo es un desafío de primer orden, ya que alcanza el 33% de su población. Esta cifra representa una barrera estructural que la compañía debe considerar en cada fase de su modernización tecnológica y estratégica
De Villiers sostiene que, ante este panorama, la implementación de la inteligencia artificial no puede orientarse hacia la sustitución de puestos de trabajo, sino que debe servir para empoderar a los 50.000 empleados de la organización y mejorar la eficiencia de una infraestructura que, en muchos aspectos, tiene más de 100 años de antigüedad
Durante su intervención subrayó que, en infraestructuras críticas, la IA es una cuestión de supervivencia económica y operativa. La organización gestiona actualmente 220 proyectos piloto de IA, todos bajo un estricto criterio de ROI y caso de negocio para evitar desperdiciar inversiones en experimentos sin valor tangible.
Además, para ESKOM, la ciberseguridad asistida por IA es la prioridad absoluta a la hora de proteger las redes de transmisión y distribución nacional de ataques que podrían dejar al país sin energía.
La integración de la IA se desarrolla en un país que presenta una tasa de desempleo del 33% de su población
Por último, destacó también que la base de cualquier estrategia de IA exitosa es un repositorio de datos unificado, mantenido y calibrado, que actúe como la base para la extracción de inteligencia y la creación de agentes autónomos.
Durante las diferentes sesiones también se presentaron casos interesantes de aplicación de la IA en sectores como educación (como un auténtico sistema operativo escolar que permite la personalización del aprendizaje) y retail, a través de la empresa Solum y el uso de etiquetas electrónicas y visión artificial integrada que permite optimizar la gestión de precios en tiempo real.
Hacia una red de agentes IA
Otro de los mensajes clave de estas jornadas fue los modelos de colaboración autónoma entre máquinas y sistemas, una tendencia creciente que va a exigir una reingeniería total de las redes, la computación y los modelos de monetización.
Richard Liu, presidente de Marketing y Ventas de Soluciones ICT en Huawei, puso el foco en la Red centrada en la IA, estructurada en tres niveles de inteligencia: ligada al servicio (a través de agentes IA para reconstruir servicios heredados y una plataforma de colaboración multiagente); a la red, evolucionando hacia redes de conducción autónoma (ADN) de Nivel 4 y la autonomía total de dominios únicos (móvil o fijo); y los elementos que la construyen, a través de algoritmos a nivel de hardware que mejoran la eficiencia espectral y energética de forma dinámica.
Este enfoque busca desplazar el modelo de monetización del tráfico hacia una monetización de la experiencia. Al garantizar latencias y velocidades específicas para aplicaciones críticas, los operadores pueden justificar ARPU (average revenue per user) superiores y evitar la competencia puramente por precio.
Por su parte, Fang Xiang, presidente de la línea de productos de redes inalámbricas de Huawei, subrayó que para 2035 habrá 900.000 millones de agentes de IA, la mayoría operando sobre redes móviles. Esta realidad exige una reconstrucción de las capacidades de red, pasando de un enfoque centrado en la descarga (downlink) a uno holístico, que priorice el enlace de subida (uplink) y la latencia ultrabaja.
Por último, Seaway Zhang, presidente de la línea de productos de computación de Huawei, enfatizó que el creciente protagonismo de la IA en núcleo del negocio de las empresas ha disparado la demanda de capacidad de cómputo entre 10 y 100 veces, buscando arquitecturas capaces de superar los cuellos de botella de las comunicaciones tradicionales.
En este escenario, Zhang mostró toda una serie de novedades y desarrollos de primer nivel, como la interconexión Unificada UnifiedBus (UniBus), un protocolo de alto rendimiento que actúa como un bus único de memoria y red, que permite que distintos dispositivos accedan a memoria y datos remotos casi como si fueran locales (zero‑copy, latencias de microsegundos).
El creciente protagonismo de la IA ha disparado la demanda de capacidad de cómputo entre 10 y 100 veces
También mostró los detalles del Atlas 950 SuperPod, un clúster de IA masivo de Huawei basado en 8.192 NPUs Ascend 950DT, que entrega 8 ExaFLOPS en FP8 (entrenamiento) y 16 ExaFLOPS en FP4 (inferencia), con interconexión óptica UnifiedBus/UBoE de 16 PB/s y latencia de 2,1 μs.
El objetivo es ofrecer una base de cómputo escalable y abierta para IA en todos los escenarios, simplificando el stack de interconexión y aumentando ancho de banda, eficiencia y fiabilidad frente a la combinación de protocolos heterogéneos tradicional.
El Núcleo de la Red Agéntica (Agentic Core)
Finalmente, George Cao presentó el concepto de Agentic Core, argumentando que, sin una red avanzada, los terminales y las aplicaciones inteligentes seguirán siendo islas de información. El concepto de Agentic Core surge no solo como una actualización técnica, sino como una respuesta estratégica para transformar el núcleo de la red en el cerebro capaz de conectar terminales, redes y negocios bajo un modelo de operación proactiva y consciente de la intención del usuario.
Sin una red avanzada, los terminales y las aplicaciones inteligentes seguirán siendo islas de información
El Agentic Core se fundamenta en la premisa de que el núcleo de la red debe evolucionar para soportar la integración de 100.000 millones de conexiones de agentes previstas para los próximos años. Para lograr esta visión, la propuesta de George Cao se estructura sobre tres pilares de servicios críticos que redefinen la relación del operador con el valor que entrega: la reinvención de los servicios de voz (AI calling), la monetización de la experiencia en internet móvil y el foco en el hogar inteligente y proactivo (AI Home Hub)
Como conclusión, Huawei apuesta por que el éxito en esta nueva era no dependerá de las mejoras incrementales y puntuales que puedan hacer los operadores, sino en su capacidad para adoptar arquitecturas IA native que integren verticalmente el hardware, el software y los servicios finales.
