Samsung Electronics y KDDI completaron un ensayo de optimización de red con IA sobre una red 5G Standalone comercial en Japón. La prueba comenzó a fines de 2025, se extendió durante varios meses y se ejecutó en zonas urbanas densas, suburbanas y rurales alrededor de Tokio.
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Una prueba de campo sobre cientos de celdas comerciales
El ensayo utilizó 100 MHz de espectro TDD en la banda de 3,7 GHz sobre cientos de celdas comerciales. La diversidad de tráfico y de condiciones de red permitió entrenar el modelo de IA en escenarios reales, no solo en un entorno controlado de laboratorio.
Durante las horas de mayor demanda, la solución RAN Speed Optimizer de Samsung registró un aumento promedio de 31% en el throughput de bajada 5G en el área total evaluada. En zonas urbanas densas, la mejora máxima llegó a 52%, según los resultados informados por la compañía.
La diferencia técnica está en pasar desde una optimización por clúster hacia ajustes específicos por celda. RSO analiza automáticamente datos del entorno de cada sitio y recomienda parámetros adaptados a cada celda, con el objetivo de responder mejor a variaciones de tráfico, cobertura y comportamiento de red.
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La IA entra al ajuste individual de celdas
Para KDDI, el ensayo aborda un problema operativo persistente en redes móviles: ajustar cada celda de acuerdo con su entorno y no aplicar una configuración uniforme sobre varias celdas. Kazuhiro Furuhata, Chief Network Officer de KDDI, situó el resultado en ese cambio técnico.
“Al combinar la experiencia acumulada de KDDI en innovación de redes y el liderazgo técnico de Samsung, este ensayo de campo demuestra que el ajuste individual de celdas, un desafío histórico de la industria, ya se ha convertido en una realidad mediante la integración de IA”.
Luego, el ejecutivo conectó esa validación técnica con una línea de trabajo más amplia para aplicar tecnologías basadas en IA en la operación móvil. El foco declarado estuvo en sostener mejoras de red que puedan reflejarse en la experiencia del cliente.
“De cara al futuro, seguimos comprometidos con ampliar los límites de las tecnologías basadas en IA para elevar continuamente la experiencia de red de nuestros clientes”.
Para los operadores, el punto central no está solo en la velocidad registrada, sino en la reducción de intervención manual en tareas repetitivas de ajuste. Samsung plantea que la solución permite adaptarse automáticamente a condiciones cambiantes en distintos escenarios, con impacto potencial en eficiencia operativa y costos.
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Automatización para redes 5G en operación
RSO forma parte de Samsung CognitiV Network Operations Suite, un conjunto de soluciones de automatización de red, agentes de IA y aplicaciones inteligentes. En el caso de KDDI, la prueba muestra cómo estas herramientas pueden aplicarse sobre infraestructura 5G SA comercial, sin quedar restringidas a ensayos aislados.
Desde Samsung, el resultado se presentó como parte de un trabajo iniciado antes del ensayo con KDDI, con pruebas y entrenamiento de RSO en terreno desde 2024. June Moon, vicepresidente ejecutivo y jefe de I+D del negocio Networks, vinculó el avance con redes comerciales activas.
“Samsung sigue ayudando a operadores como KDDI a construir redes inteligentes y eficientes mediante la incorporación de innovación basada en IA”.
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Moon añadió que el ensayo se apoyó en un proceso previo de validación en campo. Esa etapa resulta relevante porque la optimización de red no depende solo del algoritmo, sino también de su capacidad para operar sobre condiciones variables y tráfico real.
“Desde 2024, hemos estado probando y entrenando activamente nuestra tecnología RSO basada en IA en terreno y hemos demostrado avances decisivos en sus capacidades. Este ensayo con KDDI ejemplificó cómo la innovación basada en IA de Samsung puede llevar optimización avanzada a redes comerciales en operación, al mismo tiempo que facilita una conectividad estable y fluida en una variedad de entornos de red diferentes”.
Samsung y KDDI planean seguir evaluando tecnologías de optimización basadas en IA para aplicaciones comerciales más amplias. La colaboración entre ambas compañías también se apoya en despliegues previos de redes totalmente virtualizadas, una base técnica que Samsung asocia con la evolución hacia operaciones de red nativas en IA.
