Telecom has no shortage of AI activity. The collapse happens between a live use case and production, where the reported share falls from 85% to 30%. Meanwhile, 80% exceeded budget. Buying more AI before redesigning work is like adding engines before fixing the controls.
A las telecomunicaciones no les falta actividad en IA. El desplome ocurre entre un caso activo y producción, donde la proporción reportada cae del 85% al 30%. Mientras tanto, el 80% excedió el presupuesto. Comprar más IA antes de rediseñar el trabajo es como añadir motores antes de reparar los controles.
The share planning to raise AI spending moved from 65% to 89% in NVIDIA's survey summaries. That is intent, not proof of investment or return. The pressure on process, data, and governance will rise before the industry has solved its production gap.
La proporción que planeaba elevar el gasto en IA pasó del 65% al 89% en los resúmenes de NVIDIA. Es intención, no prueba de inversión ni retorno. La presión sobre procesos, datos y gobernanza aumentará antes de que el sector resuelva su brecha de producción.
This is the readiness reality behind the spending wave. Analysys Mason assessed 98 operators on technical and organizational criteria. Only 14% were ready to scale generative AI across network operations in 2025.
Esta es la realidad de preparación detrás de la ola de gasto. Analysys Mason evaluó a 98 operadores con criterios técnicos y organizacionales. Solo el 14% estaba listo para ampliar la IA generativa en operaciones de red durante 2025.
The survey puts transformation ambition at 80%, but expected high autonomous-network maturity at 28%. These are not two stages of one funnel, so the difference should not be treated as a clean readiness gap. It still exposes a useful tension between identity and operating capability.
La encuesta sitúa la ambición de transformación en el 80%, pero la expectativa de alta madurez de redes autónomas en el 28%. No son 2 etapas de un mismo embudo, así que la diferencia no debe tratarse como una brecha limpia de preparación. Aun así, revela una tensión útil entre identidad y capacidad operativa.
Verizon provides a long operating reference, not a clean AI experiment. Revenue moved from $106.6 billion in 2010 to $138.2 billion in 2025, with several reversals along the way. The lesson is resilience during change, not proof that automation created the growth.
Verizon ofrece una referencia operativa larga, no un experimento limpio de IA. Los ingresos pasaron de $106,6 mil millones en 2010 a $138,2 mil millones en 2025, con varios retrocesos en el camino. La lección es resistencia durante el cambio, no prueba de que la automatización creó el crecimiento.
Operating income tells a less comfortable story than revenue. It peaked at $32.4 billion in 2021, fell sharply by 2023, and recovered to $29.3 billion in 2025. AI programs still need workflow-level economics because company-wide results move for many reasons.
El ingreso operativo cuenta una historia menos cómoda que los ingresos. Alcanzó un pico de $32,4 mil millones en 2021, cayó con fuerza hasta 2023 y se recuperó a $29,3 mil millones en 2025. Los programas de IA aún necesitan economía por flujo porque los resultados corporativos cambian por muchas razones.
Verizon's reported workforce fell from about 135,000 to 89,900 employees. Production AI and automation expanded during the same broad period. The overlap matters, but it is not enough to assign the full reduction to AI.
La plantilla reportada de Verizon cayó de unos 135.000 a 89.900 empleados. La IA en producción y la automatización se ampliaron durante el mismo período general. La coincidencia importa, pero no basta para atribuir toda la reducción a la IA.
This is the kind of result an AI-native program should seek. Verizon put an assistant into the workflow of a 28,000-person service team and reported nearly 40% higher sales. The public evidence does not isolate every other sales factor, so the result is promising rather than causal proof.
Este es el tipo de resultado que debe buscar un programa nativo de IA. Verizon introdujo un asistente en el flujo de un equipo de servicio de 28.000 personas y reportó casi un 40% más de ventas. La evidencia pública no aísla todos los demás factores comerciales, así que el resultado es prometedor, no prueba causal.
Telenet's case study starts with a concrete bottleneck. A transport-network impact query fell from up to 120 minutes to about 6, while the system covered around 90% of relevant use cases. That is process redesign with a clock attached.
El caso de Telenet comienza con un cuello de botella concreto. Una consulta de impacto en la red de transporte bajó de hasta 120 minutos a unos 6, mientras el sistema cubrió alrededor del 90% de los casos relevantes. Es rediseño de procesos con un reloj incorporado.
Deutsche Telekom joined process evidence with AI in a customer-service intervention program. Over 6 months, it reported about €5 million in savings and 10,000 fewer critical customer cases. The pattern matters because money and customer outcomes moved inside one defined program.
Deutsche Telekom unió evidencia de procesos e IA en un programa de intervención de servicio al cliente. Durante 6 meses, reportó unos 5 millones de EUR en ahorros y 10.000 casos críticos menos. El patrón importa porque el dinero y los resultados del cliente cambiaron dentro de un programa definido.
Two Claro cases report the same headline magnitude, but only within narrow scopes. Oracle says administrative-process OPEX in Claro Colombia fell by up to 80%, while Claro Chile reported an 80% reduction in some service processes. The right lesson is to define the workflow before claiming the saving.
Dos casos de Claro reportan la misma magnitud, pero solo en alcances acotados. Oracle afirma que el OPEX de procesos administrativos de Claro Colombia cayó hasta un 80%, mientras Claro Chile reportó una reducción del 80% en algunos procesos de servicio. La lección correcta es definir el flujo antes de afirmar el ahorro.
Claro does not need to begin with a hypothetical pilot. It already has a contracted 4-year service-operations redesign intended for 800 specialists, engineers, and technicians. That program can become the proving ground for workflow evidence, training, and safeguards.
Claro no necesita comenzar con un piloto hipotético. Ya tiene contratado un rediseño de operaciones de servicio por 4 años para 800 especialistas, ingenieros y técnicos. Ese programa puede convertirse en el campo de prueba para evidencia de procesos, capacitación y controles.
Claro ended 2025 with 42.7 million mobile lines and more than 5 million active 5G customers. Using the rounded headline values, that means at least 11.71% of the mobile base was active on 5G. This is analysis, not a source-published share, and it defines a large environment for measured network and care experiments.
Claro cerró 2025 con 42,7 millones de líneas móviles y más de 5 millones de clientes 5G activos. Con las cifras redondeadas, eso significa que al menos el 11,71% de la base móvil estaba activa en 5G. Es un análisis, no una proporción publicada por la fuente, y define un gran entorno para experimentos medidos de red y atención.
Claro reported COP 4.3 trillion in total fourth-quarter revenue and COP 3.2 trillion from services. That puts service delivery near the center of the Colombian operation's economics. Customer care and service operations are not support projects when they touch this revenue base.
Claro reportó COP 4,3 billones de ingresos totales en el cuarto trimestre y COP 3,2 billones por servicios. Eso sitúa la prestación de servicios cerca del centro económico de la operación colombiana. La atención y las operaciones de servicio no son proyectos de apoyo cuando tocan esta base de ingresos.
Colombia's mobile-subscription density rose every year in the series. It moved from 133.66 subscriptions per 100 people in 2020 to 174.09 in 2024. That density makes reliability and service efficiency more valuable, while reminding us that subscriptions are not unique people.
La densidad de suscripciones móviles de Colombia aumentó cada año de la serie. Pasó de 133,66 suscripciones por cada 100 personas en 2020 a 174,09 en 2024. Esa densidad vuelve más valiosas la confiabilidad y la eficiencia de servicio, aunque las suscripciones no equivalen a personas únicas.
Claro is not transforming from a position of contraction. Its mobile base grew 4.2% during 2025, and fourth-quarter service revenue grew 5.4% year over year. The periods differ, but both measures point to an operation that must improve while carrying growth.
Claro no se transforma desde una posición de contracción. Su base móvil creció un 4,2% durante 2025 y los ingresos por servicios del cuarto trimestre crecieron un 5,4% interanual. Los períodos difieren, pero ambas medidas apuntan a una operación que debe mejorar mientras sostiene el crecimiento.
Claro's release assigns it 68.4% of reported 5G traffic, versus 15.9% for Movistar and 15.7% for Tigo. That would give Claro a large operating laboratory for network and care automation. The regulator artifact with the exact values was not located, so the attribution must stay visible.
El comunicado de Claro le asigna el 68,4% del tráfico 5G reportado, frente al 15,9% de Movistar y el 15,7% de Tigo. Eso daría a Claro un gran laboratorio operativo para automatización de red y atención. No se localizó el documento del regulador con los valores exactos, por lo que la atribución debe permanecer visible.
Workforce scale is not an excuse to avoid structured learning. Deutsche Telekom reported 66,000 employees trained in AI through its 2025 programs. Participation alone does not prove depth or productivity, so Claro should pair reach with measured capability and workflow outcomes.
La escala laboral no es una excusa para evitar el aprendizaje estructurado. Deutsche Telekom reportó 66.000 empleados capacitados en IA mediante sus programas de 2025. La participación no demuestra por sí sola profundidad ni productividad, así que Claro debe unir alcance con capacidad medida y resultados de flujo.
Zain's program measured capability instead of counting attendance alone. The median knowledge score rose from 46.67% to 80% among a program serving more than 2,000 employees. This is not an operational productivity measure, but it shows how Claro can make learning accountable.
El programa de Zain midió capacidad en lugar de contar solo la asistencia. La puntuación mediana de conocimiento subió del 46,67% al 80% en un programa para más de 2.000 empleados. No es una medida de productividad operativa, pero muestra cómo Claro puede exigir resultados al aprendizaje.
Claro should not run process mapping, training, AI deployment, and security as separate programs. Use the GSMA roadmap's 20 areas to assign controls by risk, then connect every use case to a workflow owner, trained roles, and an outcome baseline. Training teaches people to drive, governance supplies lanes and brakes, and process evidence identifies roads that should disappear.
Claro no debe operar el mapeo de procesos, la capacitación, el despliegue de IA y la seguridad como programas separados. Debe usar las 20 áreas de GSMA para asignar controles según el riesgo y conectar cada caso con un dueño del flujo, funciones capacitadas y una línea base de resultados. La capacitación enseña a conducir, la gobernanza aporta carriles y frenos, y la evidencia de procesos identifica los caminos que deben desaparecer.
Telecom spending is accelerating faster than production readiness. The evidence points Claro toward a practical path: redesign high-value workflows, train the people inside them, measure outcomes, and govern each use case by risk.
Key findings
About 95% of enterprise generative AI pilots produced no measurable business return, showing why isolated experiments are a dangerous transformation strategy. Totogi
Telecom AI has a sharp scaling gap: 85% had a live use case, only 30% of use cases reached production, and 80% exceeded budget. Altman Solon
Only 14% of 98 assessed operators were ready to scale generative AI across network operations in 2025. Analysys Mason
In 2026, 89% of surveyed telecom organizations planned to increase AI spending. NVIDIA
One year earlier, 65% of surveyed telecom organizations planned to increase AI spending. NVIDIA
Eighty percent of surveyed telecom companies aimed to become technology-style operators within three to five years. STL Partners
Only 28% of surveyed telecom companies expected high autonomous-network maturity within three years. STL Partners
Verizon reduced headcount from about 135,000 in 2019 to 89,900 in 2025 while expanding production AI and automation. MTN Consulting
Verizon reportedly operated more than 1,000 AI models in production by 2026. MTN Consulting
Sales through Verizon's 28,000-person service team rose nearly 40% after its AI assistant reached full scale. Reuters
Claro Colombia ended 2025 with 42.7 million mobile lines, giving any redesigned workflow unusually large reach. TeleSemana
More than 5 million Claro customers were actively using 5G at the end of 2025. Claro Colombia
The argument
Telecom AI has an execution gap: 85% reported a live use case, but only 30% of use cases reached production and 80% exceeded budget.
The surveyed share planning to increase AI spending rose from 65% to 89%, while only 14% of 98 operators were ready to scale generative AI in network operations.
Telecom value appears when AI enters a defined workflow: Verizon reported nearly 40% higher service-team sales, while Telenet cut one query from up to 120 minutes to about 6.
Claro already has a large testing ground: 42.7 million mobile lines and more than 5 million active 5G customers imply a lower-bound 5G share of 11.71%.
Service delivery is economically central because service revenue reached COP 3.2 trillion out of COP 4.3 trillion in fourth-quarter total revenue.
Capability can move measurably: Zain raised a median knowledge score from 46.67% to 80% in a program serving more than 2,000 employees.
Claro should join process discovery, role-specific learning, outcome measurement, and the GSMA roadmap's 20 governance areas in one operating system.
This research is published in English and Spanish. Ver en español
La investigación detrás de esta presentación
El gasto en IA avanza más rápido que la preparación para producción. La evidencia señala una ruta práctica para Claro: rediseñar flujos de alto valor, capacitar a quienes los ejecutan, medir resultados y gobernar cada caso según su riesgo.
Hallazgos clave
Cerca del 95% de los pilotos empresariales de IA generativa no produjo retornos medibles, lo que muestra el riesgo de basar la transformación en experimentos aislados. Totogi
La IA en telecomunicaciones tiene una brecha de escala: el 85% tenía un caso activo, solo el 30% llegó a producción y el 80% excedió el presupuesto. Altman Solon
Solo el 14% de 98 operadores evaluados estaba listo para ampliar la IA generativa en las operaciones de red durante 2025. Analysys Mason
En 2026, el 89% de las organizaciones de telecomunicaciones encuestadas planeaba aumentar su gasto en IA. NVIDIA
Un año antes, el 65% de las organizaciones de telecomunicaciones encuestadas planeaba aumentar su gasto en IA. NVIDIA
El 80% de las empresas de telecomunicaciones encuestadas aspiraba a convertirse en operadores de estilo tecnológico en un plazo de tres a cinco años. STL Partners
Solo el 28% de las empresas de telecomunicaciones encuestadas esperaba alcanzar una alta madurez de redes autónomas en tres años. STL Partners
Verizon redujo su plantilla de unos 135.000 empleados en 2019 a 89.900 en 2025 mientras ampliaba la IA y la automatización en producción. MTN Consulting
Según el informe, Verizon operaba más de 1.000 modelos de IA en producción en 2026. MTN Consulting
Las ventas del equipo de servicio de Verizon, con 28.000 personas, aumentaron casi un 40% después de ampliar su asistente de IA. Reuters
Claro Colombia cerró 2025 con 42,7 millones de líneas móviles, lo que da un alcance excepcional a cualquier proceso rediseñado. TeleSemana
Más de 5 millones de clientes de Claro usaban activamente 5G al cierre de 2025. Claro Colombia
El argumento
La IA en telecomunicaciones tiene una brecha de ejecución: el 85% reportó un caso activo, pero solo el 30% llegó a producción y el 80% excedió el presupuesto.
La proporción encuestada que planeaba aumentar el gasto en IA subió del 65% al 89%, mientras solo el 14% de 98 operadores estaba listo para ampliar la IA generativa en operaciones de red.
El valor aparece cuando la IA entra en un flujo definido: Verizon reportó casi un 40% más de ventas en servicio, mientras Telenet redujo una consulta de hasta 120 minutos a unos 6.
Claro ya tiene un gran campo de prueba: 42,7 millones de líneas móviles y más de 5 millones de clientes 5G activos implican una proporción mínima de 5G del 11,71%.
La prestación de servicios es central para el negocio porque sus ingresos alcanzaron COP 3,2 billones de un total trimestral de COP 4,3 billones.
La capacidad puede mejorar de forma medible: Zain elevó una puntuación mediana de conocimiento del 46,67% al 80% en un programa para más de 2.000 empleados.
Claro debe unir descubrimiento de procesos, aprendizaje por función, medición de resultados y las 20 áreas de gobernanza de GSMA en un solo sistema operativo.
Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English
