De RF Optimización a Network Automation

Cuando comencé mi carrera en telecomunicaciones, el trabajo del ingeniero de RF era completamente diferente al de hoy. Pasábamos horas analizando KPIs, revisando logs de drive test, ajustando azimuts, modificando tilts y optimizando parámetros buscando el mejor equilibrio entre cobertura, capacidad y calidad. Cada mejora dependía de la experiencia del ingeniero. Cada decisión era manual. Y cada problema representaba un nuevo reto por resolver.

Después llegó una etapa que, en mi opinión, marcó el verdadero punto de inflexión de mi carrera: las Self-Organizing Networks (SON). Trabajar durante varios años con plataformas Cisco cSON me permitió cambiar completamente mi forma de entender la optimización. Ya no se trataba únicamente de encontrar problemas.

El reto era diseñar algoritmos capaces de detectarlos automáticamente, analizar múltiples variables y ejecutar acciones correctivas de manera autónoma. Fue la primera vez que entendí que el verdadero valor no estaba en optimizar una celda. Estaba en capturar el conocimiento del ingeniero y convertirlo en lógica que pudiera repetirse miles de veces sin intervención humana. Ese cambio de perspectiva transformó mi manera de trabajar. Comencé a pensar menos en parámetros individuales y más en procesos. Menos en acciones manuales y más en automatización. Menos en resolver un problema específico y más en diseñar sistemas capaces de resolver miles de problemas similares.

Hoy, con la llegada de Open RAN, SMO, rApps y la inteligencia artificial aplicada a las redes móviles, esa evolución continúa. Mi trabajo ya no consiste únicamente en analizar el comportamiento de la red. Consiste en definir requisitos, diseñar funcionalidades de automatización y colaborar con equipos de desarrollo para convertir la experiencia de años en software capaz de tomar decisiones inteligentes.

Mirando hacia atrás, me doy cuenta de que RF Optimization me enseñó a entender la red. SON me enseñó cómo automatizar ese conocimiento. Y Network Automation me está enseñando cómo escalarlo.

Muchas veces se habla de que la inteligencia artificial reemplazará a los ingenieros. Mi experiencia me dice exactamente lo contrario. La automatización necesita ingenieros con experiencia. Porque antes de que un algoritmo pueda tomar una buena decisión, alguien tuvo que entender durante años cómo piensa una red, cómo falla y cómo debe recuperarse. La experiencia sigue siendo el activo más importante.

La diferencia es que hoy podemos convertir esa experiencia en software que beneficie millones de usuarios al mismo tiempo. Y esa, para mí, ha sido la evolución más apasionante de mi carrera.

¿Ustedes también han vivido una transformación similar? ¿En qué momento sintieron que dejaron de operar la red para empezar a diseñar la inteligencia que la opera?

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