The center of gravity has moved. In consecutive McKinsey surveys, executives reporting business impact rose from about 25% to 50%. A separate sponsored survey found 67% of telecom organizations reporting returns from at least one generative AI use case. The surveys are not directly comparable, but both reject the idea that AI remains only a lab exercise.
El centro de gravedad cambió. En encuestas consecutivas de McKinsey, los ejecutivos que reportaron impacto empresarial pasaron de cerca de 25% a 50%. Otra encuesta patrocinada halló que 67% de las telcos reportaba retornos de al menos un caso de IA generativa. Las encuestas no son directamente comparables, pero ambas contradicen la idea de que la IA sigue limitada al laboratorio.
Deutsche Telekom is not testing AI with a small innovation team. More than 50,000 people use ChatGPT or API tools monthly inside a workforce exceeding 200,000. That scale changes the management question from whether employees can try AI to how the company governs repeated use. Claro needs the same shift in measurement.
Deutsche Telekom no está probando IA con un pequeño equipo de innovación. Más de 50.000 personas usan mensualmente ChatGPT o herramientas de API dentro de una plantilla superior a 200.000. Esa escala cambia la pregunta de gestión: ya no es si los empleados pueden probar IA, sino cómo gobernar su uso repetido. Claro necesita el mismo cambio de medición.
Large-company adoption can accelerate quickly once access and workflows align. Deutsche Telekom reports a 546% rise in AI tool use from the start of 2026. That headline is striking, but the starting base and usage unit were not disclosed. Claro should copy the speed while demanding a clearer denominator.
La adopción en una gran empresa puede acelerarse cuando se alinean el acceso y los flujos. Deutsche Telekom reporta un aumento de 546% en el uso de herramientas de IA desde comienzos de 2026. El titular es llamativo, pero no se divulgaron la base inicial ni la unidad de uso. Claro debe copiar la velocidad y exigir un denominador más claro.
AI-native operations do not begin with the whole company. Telenet automated 90% of service-impact assessments after improving data foundations and building a network digital twin. China Unicom reported a 62% delivery-efficiency gain through automatic activation. The common move is to rebuild one measurable workflow before expanding.
Las operaciones nativas de IA no comienzan con toda la empresa. Telenet automatizó 90% de las evaluaciones de impacto tras mejorar sus datos y construir un gemelo digital de red. China Unicom reportó una mejora de 62% en la eficiencia de entrega mediante activación automática. El movimiento común es reconstruir un flujo medible antes de expandirse.
This is exactly where ambition and evidence must be separated. Trade coverage reports 70% automated incident resolution in 2024 and a 90% target. Deutsche Telekom materials confirm automated ticket handling only in qualitative terms. The lesson is not to dismiss the case, but to verify the metric before copying the target.
Aquí es donde deben separarse la ambición y la evidencia. La cobertura sectorial reporta 70% de resolución automática en 2024 y una meta de 90%. Los materiales de Deutsche Telekom solo confirman cualitativamente la automatización de tickets. La lección no es descartar el caso, sino verificar la métrica antes de copiar la meta.
Automation becomes strategic when the company can name the value it produced. Orange France attributed €100 million of 2024 business value to automation. Deutsche Telekom Services Europe reports €40 million in annual purchasing-related savings. The scopes differ, but both cases connect process work to money rather than tool activity.
La automatización se vuelve estratégica cuando la empresa puede nombrar el valor producido. Orange France atribuyó €100 millones de valor empresarial en 2024 a la automatización. Deutsche Telekom Services Europe reporta €40 millones de ahorro anual relacionado con compras. Los alcances difieren, pero ambos casos conectan el trabajo de procesos con dinero y no con actividad de herramientas.
The Orange case matters because it describes a multi-year value system. The company attributed €100 million to automation in 2024 within €300 million over four years. That does not prove audited savings, but it shows the management discipline Claro needs. Process value should accumulate and remain visible over time.
El caso de Orange importa porque describe un sistema de valor de varios años. La empresa atribuyó €100 millones a la automatización en 2024 dentro de €300 millones durante 4 años. Eso no demuestra ahorros auditados, pero muestra la disciplina de gestión que Claro necesita. El valor de los procesos debe acumularse y permanecer visible.
Networks account for 34% of telecom operating expenses. Yet only 16% of telecom AI deployments target network use cases. Those percentages have different denominators, so this is not an allocation ratio. It is a strategic tension: the largest opportunity also has high complexity and little tolerance for error.
Las redes representan 34% de los gastos operativos de las telcos. Sin embargo, solo 16% de las implementaciones de IA se dirige a casos de red. Los porcentajes tienen denominadores distintos, así que no forman una tasa de asignación. La tensión estratégica es clara: la mayor oportunidad también tiene gran complejidad y poca tolerancia al error.
A few advanced workflows can make the sector look more mature than it is. An April 2026 survey placed AI use at about 10% of process instances across network domains. That means the next challenge is replication, not invention. Claro needs a repeatable path from one controlled workflow to the next.
Unos pocos flujos avanzados pueden hacer que el sector parezca más maduro de lo que es. Una encuesta de abril de 2026 situó el uso de IA en cerca de 10% de las instancias de procesos en dominios de red. El siguiente reto es la replicación, no la invención. Claro necesita una ruta repetible de un flujo controlado al siguiente.
A course provides the map, but active use shows who is driving. A training provider headlines 18,000 Deutsche Telekom employees trained, while OpenAI reports more than 50,000 monthly users. The training source contains an internal count inconsistency, and the populations may not overlap. Claro should track both metrics without pretending one causes the other.
Un curso entrega el mapa, pero el uso activo muestra quién está conduciendo. Un proveedor destaca 18.000 empleados capacitados en Deutsche Telekom, mientras OpenAI reporta más de 50.000 usuarios mensuales. La fuente de capacitación contiene una inconsistencia interna y las poblaciones pueden no coincidir. Claro debe seguir ambas métricas sin suponer que una causa la otra.
Training is necessary, but the supplier is not the transformation. Platzi brings experience across more than 4,000 Latin American companies. Claro still owns the harder work: selecting live workflows, coaching employees through them, and reviewing the outputs. Course completion is the beginning of the system, not its result.
La capacitación es necesaria, pero el proveedor no es la transformación. Platzi aporta experiencia en más de 4.000 empresas latinoamericanas. Claro sigue siendo responsable del trabajo más difícil: elegir flujos reales, acompañar a los empleados y revisar los resultados. Completar cursos es el inicio del sistema, no su resultado.
Platzi gives Claro a supplier with substantial regional enterprise experience. It reports serving more than 4,000 Latin American companies. That lowers the platform risk, but it does not prove behavior change at Claro. Success must still be measured through active use and completed work.
Platzi ofrece a Claro un proveedor con experiencia empresarial regional considerable. Reporta atender a más de 4.000 empresas latinoamericanas. Eso reduce el riesgo de plataforma, pero no demuestra un cambio de comportamiento en Claro. El éxito aún debe medirse mediante uso activo y trabajo terminado.
Claro is not starting from zero. Its announced AIOps program was designed for 800 SOC specialists, engineers, and technicians. Deutsche Telekom's more than 50,000 monthly users show how much broader enterprise adoption can become. The comparison is not like for like, but it makes the next measurement gap visible.
Claro no parte de cero. Su programa AIOps anunciado fue diseñado para 800 especialistas del SOC, ingenieros y técnicos. Los más de 50.000 usuarios mensuales de Deutsche Telekom muestran cuánto puede ampliarse la adopción empresarial. La comparación no es equivalente, pero hace visible la siguiente brecha de medición.
Claro's scale is an advantage if it is handled in controlled slices. The company ended 2025 with 42.7 million mobile lines and 5 million 5G users. That 5G population is large enough for meaningful experiments in service and network operations. The safe move is staged exposure with measurable customer outcomes.
La escala de Claro es una ventaja si se maneja en segmentos controlados. La empresa cerró 2025 con 42,7 millones de líneas móviles y 5 millones de usuarios 5G. Esa población 5G es suficiente para experimentos relevantes en servicio y operaciones de red. El movimiento seguro es una exposición gradual con resultados medibles para clientes.
Scale does not force a telecom operator into low growth. Airtel Africa reported 24.0% constant-currency revenue growth, while MTN reported 22.7% service-revenue growth. The calculated gap is 1.3 percentage points. The comparison is directional, but both results show that large emerging-market operators can transform while growing.
La escala no obliga a una telco a crecer lentamente. Airtel Africa reportó 24,0% de crecimiento de ingresos a moneda constante, mientras MTN reportó 22,7% de crecimiento de ingresos por servicios. La brecha calculada es de 1,3 puntos porcentuales. La comparación es orientativa, pero ambos resultados muestran que grandes operadores de mercados emergentes pueden transformarse mientras crecen.
Claro Colombia generated COP 16.57 trillion in 2025 revenue. At that scale, AI transformation is not an innovation-side project. A weak process replicated across the company can destroy value, while a proven improvement can compound. Governance must therefore follow financial materiality, not enthusiasm.
Claro Colombia generó COP 16,57 billones de ingresos en 2025. A esa escala, la transformación con IA no es un proyecto lateral de innovación. Un proceso débil replicado por toda la empresa puede destruir valor, mientras una mejora probada puede acumularlo. La gobernanza debe seguir la materialidad financiera, no el entusiasmo.
Claro has already created a meaningful network-operations beachhead. The announced AIOps program covered 800 specialists, engineers, and technicians. A 2026 webinar describes a production deployment, but it does not quantify savings or customer outcomes. The next step is not another announcement, but an operating scorecard.
Claro ya creó una base relevante en operaciones de red. El programa AIOps anunciado cubría a 800 especialistas, ingenieros y técnicos. Un seminario de 2026 describe una implementación productiva, pero no cuantifica ahorros ni resultados para clientes. El siguiente paso no es otro anuncio, sino un tablero operativo.
Claro has already committed capital to the infrastructure layer. Its official announcement placed more than US$200 million into fiber described as foundational for advanced technologies including AI. That is runway, not proof of internal AI value. The return must appear in customer and operating outcomes built on top of the network.
Claro ya comprometió capital con la capa de infraestructura. Su anuncio oficial destinó más de US$200 millones a fibra descrita como base de tecnologías avanzadas, incluida la IA. Eso es pista, no prueba de valor interno de IA. El retorno debe aparecer en resultados operativos y para clientes construidos sobre la red.
Security concern is justified. Capgemini reports that 97% of surveyed organizations experienced a generative-AI-related security incident in the prior year. The measure includes broadly defined security issues, not only successful breaches. The answer is controlled traffic with review and logging, not a permanent roadblock.
La preocupación por la seguridad está justificada. Capgemini reporta que 97% de las organizaciones encuestadas sufrió un incidente relacionado con IA generativa durante el año anterior. La medida incluye problemas de seguridad definidos ampliamente, no solo brechas exitosas. La respuesta es permitir tráfico controlado con revisión y registro, no instalar un bloqueo permanente.
AT&T offers evidence that production use can generate financial returns. It reported more than 2x in-year return with 55 use cases in production. The cost base and calculation were not disclosed, and later statements used a different return measure. Claro should copy the discipline of measuring return, not the headline without its definition.
AT&T ofrece evidencia de que el uso productivo puede generar retornos financieros. Reportó más de 2x de retorno anual con 55 casos en producción. No se divulgaron la base de costos ni el cálculo, y declaraciones posteriores usaron otra medida de retorno. Claro debe copiar la disciplina de medir el retorno, no el titular sin su definición.
Claro has the runway, the customer scale, and an AIOps beachhead. The industry evidence says the winning unit is one controlled workflow, not one more tool license. Give every process an owner, a completed-customer-outcome metric, an active-use measure, a financial test, and a security review. Expand only after those measures hold.
Claro tiene la pista, la escala de clientes y una base AIOps. La evidencia sectorial indica que la unidad ganadora es un flujo controlado, no otra licencia de herramientas. Asigne a cada proceso un responsable, una métrica de resultado terminado para clientes, una medida de uso activo, una prueba financiera y una revisión de seguridad. Expanda solo cuando esas medidas se sostengan.
Telecom peers prove that AI can scale, but value appears only when training reaches live work, processes carry outcome metrics, and security becomes a controlled gateway rather than a veto.
Key findings
Deutsche Telekom's AI tool use rose 546% from the start of 2026, showing how quickly adoption can accelerate inside a large telecom operator. OpenAI
Deutsche Telekom already has more than 50,000 monthly active users of ChatGPT and API tools. OpenAI
Deutsche Telekom is pursuing AI-native operations across a workforce of more than 200,000 people, making it a relevant large-company benchmark. OpenAI
The share of telecom executives reporting business impact from AI doubled from about 25% to 50% in one year. McKinsey & Company
AT&T reported more than two times in-year return from generative AI, with 55 use cases already in production. Fierce Network
A global telecom survey found that 67% of organizations were already seeing returns from at least one generative AI use case. Google Cloud
Deutsche Telekom automatically resolved about 70% of network incidents in 2024 and is targeting 90%. RCR Wireless News
Telenet automated 90% of service-impact assessments after building a network digital twin and improving its data foundations. TelcoTitans
China Unicom made product delivery 62% more efficient through automatic activation while handling more than 52,000 orders each month. TM Forum
A global telecom onboarding redesign cut processing time by 92% and increased onboarding volume by 325%. 10Pearls
Orange France attributed €100 million in business value to automation in 2024, within €300 million generated over four years. UiPath
Deutsche Telekom Services Europe reports €40 million in annual savings from cash discounts after improving its purchasing-to-payment process. Celonis
The argument
Telecom executives reporting AI business impact rose from about 25% to 50% in one year.
Deutsche Telekom has more than 50,000 monthly AI users across a workforce exceeding 200,000 people.
Telenet automated 90% of service-impact assessments, while China Unicom reported a 62% delivery-efficiency gain.
Networks consume 34% of telecom operating expenses but receive only 16% of AI deployments.
Only about 10% of network processes used AI in an April 2026 industry survey.
Claro serves 42.7 million mobile lines, including 5 million 5G users at the end of 2025.
Airtel Africa and MTN posted growth rates only 1.3 percentage points apart, despite different reporting bases.
Claro should expand AI process by process, measuring active use, completed customer outcomes, financial value, and control performance.
This research is published in English and Spanish. Ver en español
La investigación detrás de esta presentación
Otras telcos demuestran que la IA puede escalar, pero el valor aparece cuando la capacitación llega al trabajo real, los procesos miden resultados y la seguridad funciona como puerta controlada, no como veto.
Hallazgos clave
El uso de herramientas de IA en Deutsche Telekom aumentó 546% desde comienzos de 2026, mostrando cuán rápido puede acelerarse la adopción en una gran telco. OpenAI
Deutsche Telekom ya tiene más de 50.000 usuarios activos mensuales de ChatGPT y herramientas de API. OpenAI
Deutsche Telekom impulsa operaciones nativas de IA en una plantilla de más de 200.000 personas, por lo que es un referente pertinente de gran escala. OpenAI
La proporción de ejecutivos de telecomunicaciones que reportó impacto empresarial de la IA se duplicó, de cerca de 25% a 50% en un año. McKinsey & Company
AT&T reportó un retorno anual superior a dos veces la inversión en IA generativa, con 55 casos de uso ya en producción. Fierce Network
Una encuesta mundial de telecomunicaciones halló que 67% de las organizaciones ya obtenía retornos de al menos un caso de IA generativa. Google Cloud
Deutsche Telekom resolvió automáticamente cerca de 70% de los incidentes de red en 2024 y busca llegar a 90%. RCR Wireless News
Telenet automatizó 90% de las evaluaciones de impacto del servicio tras construir un gemelo digital de red y mejorar sus bases de datos. TelcoTitans
China Unicom elevó 62% la eficiencia de entrega mediante activación automática mientras gestionaba más de 52.000 pedidos mensuales. TM Forum
El rediseño de incorporación de clientes en una telco mundial redujo 92% el tiempo de procesamiento y aumentó 325% el volumen gestionado. 10Pearls
Orange France atribuyó €100 millones de valor empresarial a la automatización en 2024, dentro de €300 millones generados durante cuatro años. UiPath
Deutsche Telekom Services Europe reporta €40 millones de ahorro anual por descuentos tras mejorar su proceso de compras a pagos. Celonis
El argumento
Los ejecutivos de telecomunicaciones que reportaron impacto empresarial de la IA pasaron de cerca de 25% a 50% en un año.
Deutsche Telekom tiene más de 50.000 usuarios mensuales de IA en una plantilla superior a 200.000 personas.
Telenet automatizó 90% de las evaluaciones de impacto, mientras China Unicom reportó una mejora de 62% en la eficiencia de entrega.
Las redes consumen 34% de los gastos operativos de las telcos, pero reciben solo 16% de las implementaciones de IA.
Solo cerca de 10% de los procesos de red utilizaba IA en una encuesta sectorial de abril de 2026.
Claro atendía 42,7 millones de líneas móviles, incluidos 5 millones de usuarios 5G al cierre de 2025.
Airtel Africa y MTN registraron tasas de crecimiento separadas por solo 1,3 puntos porcentuales, aunque con bases de reporte distintas.
Claro debe expandir la IA proceso por proceso y medir uso activo, resultados terminados para clientes, valor financiero y desempeño de controles.
Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English
