La fibra óptica que piensa: cómo la IA está cambiando internet desde dentro

La fibra óptica ha dejado de ser un mero canal de datos para convertirse en un sistema nervioso que, gracias a la inteligencia artificial, ve, escucha y decide por sí mismo. En octubre de 2025 ya hay tramos de red urbana, carreteras y metros donde cada hilera de vidrio actúa como sensor, vigilante y reparador, reduciendo cortes hasta 99,999 % de disponibilidad. Los operadores comprueban que los algoritmos recortan los costes de instalación rural en un 25 % y acortan los pliegues en más de treinta días, cifras que han convertido la IA en el primer capítulo de cualquier nuevo proyecto de despliegue.

El salto cualitativo comenzó cuando la técnica de Detección Acústica Distribuida (DAS) se trasladó del laboratorio a la calle. Sistemas de interrogación láser de menos de 5 kg convierten la fibra G.652D estándar en un micrófono de 80 km que detecta vibraciones de menos de 1 nm. En la autopista A-28 portuguesa y en los túneles del Metro de Madrid la misma fibra que transporta Netflix avisa de una excavadora sospechosa o de un exceso de tensión térmica, localiza la amenaza con precisión de cinco metros y envía la alerta al centro de operaciones antes de que el operador perciba la primera pérdida de paquetes.

Mientras la fibra “escucha”, los robots empiezan a “tocar”. Drones subterráneos recorren las tuberías de fibra en Brasil y en zonas rurales de España, identifican micro-curvaturas con visión artificial, alinean los extremos del cable y realizan empalmes por fusión sin intervención humana. El proceso completo —inspección, corte, limpieza, fusión y certificación de pérdida— pasa de 45 minutos a 12, lo que reduce el tiempo total de instalación en un 35 % y el coste laboral en un 25 %, cifras que han llevado a América Móvil a programar mil unidades para 2026.

En el núcleo de la red, los 400G y 800G coherentes se han vuelto “cognitive”. Nokia, tras adquirir Infinera por US$ 2,300 M, comercializa módulos pluggables de 1,6 Tbps que integran un micro-controlador ARM dedicado a machine-learning. El algoritmo entrena cada noche con millones de muestras de OSNR, temperatura y polarización; al amanecer predice qué canal se degradará en las próximas cuatro horas y reajusta la potencia láser o salta a una longitud de onda alternativa antes de que el cliente note un solo error de frame.

La interoperabilidad multi-vendor era el miedo que paralizaba a los CTO, pero en OFC 2025 Cisco, Ciena y Juniper demostraron que la IA puede vivir por encima de las cajas. Conectaron sus transpondedores a un orquestador SDN abierto que entrenó un modelo común con datos de todos ellos; el software aprendió a compensar dispersión cromática y a cambiar de ruta en 30 ms sin importar la marca del equipo. El mensaje fue claro; la inteligencia puede residir en la nube de orquestación y no en cada silo, abriendo la puerta a redes abiertas y económicas.

Los centros de datos, motores de la propia explosión de IA, se reconvierten en clusters “AI-first” con fotónica co-empaquetada (CPO). Nvidia presentó en GTC 2025 switches de 51,2 Tbps que integran el láser de silicio en el mismo paquete que el chip de conmutación, reduciendo la energía por bit en un factor 3,5 y eliminando los costosos módulos enchufables (pluggables). Microsoft Azure y CoreWeave ya operan estos enlaces a 800 Gbps entre sus GPU, y los algoritmos de predicción de congestión ajustan la latencia en tiempo real para que los trabajos de entrenamiento de grandes modelos no sufran latencia de cola (tail latency) que encarezca cada etapa.

La seguridad también se vuelve fotónica. Algoritmos de análisis espectral detectan cuando un espía intenta colarse con una sonda de 1 mW o cuando un técnico desmonta un tapón SC sin ticket de mantenimiento. En cuanto la IA identifica la firma, aísla el canal comprometido, deriva el tráfico por una ruta alternativa en menos de 50 ms y abre un ticket de incidente sin intervención humana. Los primeros ensayos en backbones gubernamentales europeos han reducido los eventos de intrusión física a cero en seis meses.

Los beneficios económicos empiezan a reflejarse en los balances. Operadores que han desplegado al menos una función IA —detección de fallos, optimización de tráfico o ahorro energético— reportan un ahorro anual de US 1.2 M por cada 10,000 km de fibra, gracias a la reducción de desplazamientos técnicos, multas por incumplimiento de SLA y la venta de nuevos servicios “latency-on-demand”. Estas cifras han impulsado a más de 2,000 compañías de telecomunicaciones a iniciar en 2025 proyectos de IA sobre red óptica, duplicando la cifra de 2023.

No todo son luces verdes; un sistema DAS completo cuesta entre US$ 50 k y US$100 k por nodo, los robots de empalme rondan los US$80 k y la escasez de perfiles híbridos —ingenieros ópticos que también entiendan TensorFlow— obliga a crear especialistas en conjuntamente con universidades. Además, la gobernanza de los datos es crítica cuando la fibra pasa por hospitales o bases militares; se necesitan garantías de anonimato y auditorías éticas que aún no están estandarizadas, lo que ralentiza despliegues en infraestructuras clasificadas.

A pesar de los retos, la hoja de ruta es inequívoca: Telefónica, AT&T y América Móvil ya comprometieron que el 90 % de sus nuevas fibras incluirán IA antes de 2027. La fibra óptica ya no es solo un tubo de vidrio que transporta bits; se ha convertido en un sistema nervioso distribuido que anticipa, decide y se reconfigura para mantener conectado un mundo que cada día depende más de la inteligencia artificial.

Cognitive: término que describe los procesos mentales que ocurren en el cerebro, incluyendo el pensamiento, la atención, el lenguaje, el aprendizaje, la memoria y la percepción.