La revolución de las redes autónomas y la inteligencia artificial agéntica en las telecomunicaciones
DOI:
https://doi.org/10.63688/p614a993Palabras clave:
redes autónomas, inteligencia artificial agéntica, telecomunicaciones, automatización de redes, gestión inteligente de redesResumen
La presente investigación tuvo como objetivo analizar los avances, aplicaciones, beneficios y limitaciones de las redes autónomas y la inteligencia artificial agéntica en la transformación de las telecomunicaciones. Se desarrolló una revisión de literatura con enfoque cualitativo y alcance descriptivo-analítico, considerando 15 publicaciones científicas correspondientes al período 2020–2026. El análisis documental se organizó en cinco categorías temáticas: evolución de las redes autónomas, inteligencia artificial agéntica y gestión inteligente de redes, eficiencia operativa y optimización de recursos, seguridad y confiabilidad, y sostenibilidad e inclusión digital. Se diferenciaron los estudios sobre automatización convencional de aquellos relacionados con modelos de lenguaje de gran tamaño y sistemas multiagente. Los resultados identificaron oportunidades para automatizar la administración de redes, asignar recursos dinámicamente, apoyar la toma de decisiones y coordinar agentes inteligentes. Sin embargo, la evidencia examinada no permitió establecer mejoras cuantitativas uniformes en el rendimiento operativo, el consumo energético o la confiabilidad de los servicios. Se concluyó que las redes autónomas y la inteligencia artificial agéntica ofrecen oportunidades para desarrollar infraestructuras de telecomunicaciones más inteligentes, adaptables y eficientes. Se recomienda realizar investigaciones empíricas que evalúen su rendimiento, seguridad, interoperabilidad y sostenibilidad en condiciones reales de funcionamiento.
Referencias
Duan, Q., & Lu, Z. (2026). AI agent communications in the future Internet—Paving a path toward the agentic web. Future Internet, 18(3), 171. https://doi.org/10.3390/fi18030171
Duan, X., Huang, Z., Liang, S., Zheng, S., Lu, L., & Sun, T. (2025). AI-agent communication network for 6G: Vision, architecture, and key technologies. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 26(11), 2065–2080. https://doi.org/10.1631/FITEE.2500582
El Rajab, M., Yang, L., & Shami, A. (2024). Zero-touch networks: Towards next-generation network automation. Computer Networks, 243, 110294. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110294
Feng, H., Gadekallu, T. R., Xia, Y., Zhao, Y., Wen, Z., Cai, J., Bhattacharya, P., Fang, K., & Liyanage, M. (2026). Agentic AI security in 6G networks: A survey of emerging attack vectors, vulnerabilities, and defenses. IEEE Open Journal of the Communications Society, 7, 6334–6368. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2026.3700939
Hang, C. N., Yu, P. D., Morabito, R., & Tan, C. W. (2024). Large language models meet next-generation networking technologies: A review. Future Internet, 16(10), 365. https://doi.org/10.3390/fi16100365
Kim, K.-H., Park, C., Lee, H., Park, C., Kim, T., Choi, M.-J., & Kim, E. (2026). Towards fully autonomous network management: A survey on LLM-based multi-agent systems. ICT Express, 12(4), 1015–1034. https://doi.org/10.1016/j.icte.2026.07.003
Li, X., Shi, W., Zhang, H., Peng, C., Wu, S., & Tong, W. (2026). The agentic-AI core: An AI-empowered, mission-oriented core network for next-generation mobile telecommunications. Engineering, 56, 104–119. https://doi.org/10.1016/j.eng.2025.06.027
Liu, F., Farkiani, B., & Crowley, P. (2025). Large language models for computer networking operations and management: A survey on applications, key techniques, and opportunities. Computer Networks, 271, 111614. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2025.111614
Liyanage, M., Pham, Q.-V., Dev, K., Bhattacharya, S., Maddikunta, P. K. R., Gadekallu, T. R., & Yenduri, G. (2022). A survey on zero touch network and service management (ZSM) for 5G and beyond networks. Journal of Network and Computer Applications, 203, 103362. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2022.103362
Luo, H., Yan, Y., Bian, Y., Feng, W., Zhang, R., Liu, Y., Wang, J., Sun, G., Niyato, D., Yu, H., Jamalipour, A., & Mao, S. (2026). AI reasoning for wireless communications and networking: A survey and perspectives. ACM Computing Surveys, 58(13), Article 334. https://doi.org/10.1145/3811822
Mehmood, K., Kralevska, K., & Palma, D. (2023). Intent-driven autonomous network and service management in future cellular networks: A structured literature review. Computer Networks, 220, 109477. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.109477
Sauer, P. C., & Seuring, S. (2023). How to conduct systematic literature reviews in management research: A guide in 6 steps and 14 decisions. Review of Managerial Science, 17, 1899–1933. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00668-3
Ullah, I., Arishi, A., Singh, S. K., Alharbi, F., Ibrahim, A. H., Islam, M., Daradkeh, Y. I., & Choi, C. (2025). Autonomous network management for 6G communication: A comprehensive survey. Digital Communications and Networks, 11(6), 1917–1940. https://doi.org/10.1016/j.dcan.2025.07.001
Zhang, S., & Zhu, D. (2020). Towards artificial intelligence enabled 6G: State of the art, challenges, and opportunities. Computer Networks, 183, 107556. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107556
Zhou, H., Hu, C., Yuan, Y., Cui, Y., Jin, Y., Chen, C., Wu, H., Yuan, D., Jiang, L., Wu, D., Liu, X., Zhang, J., Wang, X., & Liu, J. (2024). Large language model (LLM) for telecommunications: A comprehensive survey on principles, key techniques, and opportunities. IEEE Communications Surveys & Tutorials. https://doi.org/10.1109/COMST.2024.3465447
Zhou, Y., Hsieh, K., Mani, S. K., Kandula, S., & Liu, Z. (2025). MeshAgent: Enabling reliable network management with large language models. Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems, 9(3), Article 52. https://doi.org/10.1145/3771567
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