El sector de las telecomunicaciones se encuentra en una encrucijada. A pesar de las fuertes inversiones realizadas en infraestructura de red y el despliegue de tecnologías como el 5G, los retornos financieros siguen deteriorándose y problemas como la adherencia de usuarios continúa siendo el dolor de cabeza de las empresas.
En Colombia, el retorno de inversión ha sido moderado pese a la inversión hecha en este sector —cerca de 7,50 billones de pesos que suponen una disminución del 14,4% respecto al 2023—. Además, siguen existiendo desafíos como las zonas rurales que avanzan lento en la adopción de estas tecnologías mientras en las áreas urbanas la competencia aumenta.
De ahí a que las telcos del país estén reaccionando y utilizando el poder de los datos para encauzar su modelo de negocio y superar los nuevos obstáculos a tiempo. Los datos son el as bajo la manga de este sector. Así lo indican los expertos de EPAM Systems Inc.
El uso de los datos para potenciar el negocio
Hasta hace poco, la mayoría de las telcos se enfocaban en aprovechar datos tradicionales como los ingresos promedio por usuario (ARPU) o las tasas de crecimiento de clientes (RGU). Sin embargo, el volumen y la diversidad de datos disponibles hoy, desde información de red y dispositivos hasta historiales de servicio y facturación, abre un abanico mucho más amplio de posibilidades.
Para capturar ese valor, es imprescindible consolidar fuentes dispares, mejorar la calidad de los datos, establecer modelos sólidos de gobernanza y profesionalizar su análisis. No se trata solo de adquirir nuevas tecnologías, sino de transformar la cultura organizacional para poner los datos en el centro de la toma de decisiones.
La inteligencia de datos permite a las telcos actuar en varios frentes estratégicos. Desde el desarrollo de nuevos productos —como soluciones de bienestar digital, smart homes o servicios de ciberseguridad— hasta la prevención de la fuga de clientes mediante microsegmentación y campañas personalizadas. La inteligencia artificial generativa (GenAI) refuerza esta capacidad, acelerando el tiempo de desarrollo de productos, optimizando precios y mejorando la personalización del marketing y la atención al cliente.
Optimización operativa con poder predictivo
En términos operativos, el impacto de los datos es igual de profundo. Analizar patrones en los datos de red permite anticipar fallas técnicas antes de que afecten a los usuarios, reducir desplazamientos innecesarios de técnicos y optimizar la planificación de inversiones en infraestructura. Tecnologías emergentes como Open RAN (O-RAN) facilitan además una mayor observabilidad y escalabilidad de las redes, promoviendo una operación más eficiente y flexible.
Sin embargo, esta transformación exige prudencia. La confianza del consumidor es un activo crítico que no puede comprometerse. Errores en el manejo de datos o implementaciones apresuradas de IA podrían erosionar esa confianza, afectando la percepción pública de los operadores. Por ello, muchas telcos optan por priorizar casos de uso internos en primera instancia, perfeccionando sus capacidades antes de expandirse a proyectos más visibles de cara al cliente.
Teniendo en cuenta que en este sector los márgenes se estrechan y las expectativas del mercado crecen, la gestión avanzada de datos se convierte en un nuevo núcleo competitivo de las telecomunicaciones. Las empresas que logren construir una cultura basada en datos no solo optimizarán sus operaciones, sino que liderarán la próxima fase de innovación y crecimiento del sector.
Las telcos están evolucionando desde su rol tradicional de proveedores de conectividad hacia convertirse en plataformas inteligentes de servicios y datos. Esto implica una transformación profunda en su cultura, tecnología y modelo de negocio.
2. Tipos de datos que poseen las telcos
- Datos de ubicación en tiempo real
- Historial de consumo (voz, datos, contenido)
- Interacciones con atención al cliente
- Preferencias de los usuarios mediante patrones de uso
Estos datos son valiosos no solo para la propia empresa, sino también para sectores como retail, finanzas, transporte y marketing.
3. Monetización del dato: nuevos modelos de negocio
- Publicidad personalizada
- Servicios financieros basados en scoring alternativo
- Análisis de movilidad urbana para gobiernos y empresas
- Alianzas con terceros a través de APIs de datos (Data-as-a-Service)
4. Retos y barreras
- Privacidad y regulaciones (GDPR, leyes locales)
- Gobernanza de datos y ciberseguridad
- Cambio cultural y resistencia interna
- Necesidad de nuevas capacidades (IA, analítica, data science)
5. Casos de éxito
- Telefónica y su unidad LUCA (ahora parte de Telefónica Tech)
- Orange Data Share
- AT&T y sus soluciones de inteligencia empresarial