Huawei ocupa el primer puesto por primera vez en la categoría de NetOps automatizadas (Hands-Off NetOps) del informe Gartner® Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN.

[Shenzhen, China, 15 de junio de 2026] Recientemente, Gartner presentó el informe *Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN* (Capacidades críticas para redes LAN empresariales cableadas e inalámbricas). Huawei ocupa el primer puesto por primera vez en el caso de uso de *Hands-Off NetOps* (operaciones de red automatizadas), gracias a las sólidas capacidades de O&M (operaciones y mantenimiento) inteligente de Huawei Xinghe AI ​​Campus.

Huawei ocupa el primer puesto por primera vez en la categoría de Hands-Off NetOps del informe Gartner® Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN.

El sistema inteligente de O&M, impulsado por iMaster NCE Network Digital Map y NetMaster, permite visualizar la experiencia y corregir fallos automáticamente, ofreciendo así una red de campus protegida por IA.

Experiencia constatable: Fallos localizados en minutos con una solución de garantía integral.

• Mapa digital de red en cuatro dimensiones:

El mapa digital ofrece una visualización holográfica de redes, usuarios, terminales y aplicaciones, alejándose del modelo convencional de operación y mantenimiento (O&M) centrado en los dispositivos. Esta transición —del dispositivo a la experiencia— permite obtener una visión clara del estado de la red, determinar con precisión el alcance de las fallas, medir con exactitud las experiencias con baja calidad de experiencia (QoE) y tomar decisiones fundamentadas en materia de O&M.

• Experiencia de usuario observable:

Las operaciones y el mantenimiento (O&M) tradicionales se enfrentan a dos desafíos principales: una elevada tasa de falsos positivos y la dificultad para evaluar la experiencia real, ya que los sistemas de puntuación con ponderaciones fijas no pueden adaptarse a escenarios complejos. Para abordar estos problemas, Huawei ha desarrollado un algoritmo de puntuación de la experiencia de usuario basado en el autoaprendizaje. Este algoritmo preprocesa los datos de los KPI, identifica de forma inteligente los escenarios de uso y ajusta dinámicamente las ponderaciones de los indicadores para reflejar con mayor precisión la experiencia real en la red. Por ejemplo, aumenta la ponderación del ancho de banda cuando los usuarios ven vídeos en alta definición (HD) y la reduce cuando navegan por páginas web. En consecuencia, este enfoque proporciona una visión integral de la experiencia de usuario tanto en la dimensión espacial como en la temporal, lo que permite realizar un seguimiento detallado de la experiencia de cada usuario en todo momento.

• Visibilidad de la experiencia de las aplicaciones:

El algoritmo de conservación de paquetes para Internet (iPCA) se utiliza para marcar automáticamente los paquetes UDP/RTP, lo que facilita la delimitación salto a salto en la red del campus. iFlow analiza la pérdida y el retardo de ida y vuelta de los paquetes TCP, permitiendo así la delimitación segmento a segmento. Además, la identificación inteligente de aplicaciones, la telemetría de información de flujo *in situ* (IFIT) y las pruebas de simulación de llamadas emulan dinámicamente los servicios de audio y video, logrando una precisión superior al 80 % en la detección de enlaces WAN y en la evaluación de la calidad en dicho segmento. Esta colaboración entre LAN y WAN reduce el tiempo necesario para delimitar y localizar fallos en las aplicaciones, pasando de horas a apenas unos minutos.

Automatización de bucle cerrado para fallos: el 80 % de los problemas inalámbricos se resuelven automáticamente mediante protección por IA.

NetMaster, un agente de operación y mantenimiento (O&M) de redes desarrollado por Huawei, ofrece 34 tipos de cadenas de razonamiento (CoT) para el diagnóstico de fallos, organizadas en ocho categorías. Diagnostica y resuelve automáticamente el 80 % de los fallos inalámbricos, reduciendo drásticamente el tiempo medio de reparación (MTTR) de días a minutos y facilitando así una operación y mantenimiento autónomos. El agente supervisa en tiempo real más de 15 indicadores clave propietarios sobre la experiencia del terminal, identificando de forma proactiva problemas como una cobertura deficiente, altas interferencias y la persistencia en itinerancia (*roaming stickiness*), sin necesidad de realizar mediciones sobre el terreno ni inspecciones manuales. Mediante un algoritmo de aprendizaje por refuerzo adaptativo multiobjetivo, el agente equilibra la cobertura, las interferencias, la capacidad y la estabilidad de la conmutación para identificar la solución óptima global, superando así el dilema tradicional de la optimización. El agente cuenta con capacidades de razonamiento experto, lo que le permite generar políticas de optimización oportunas para ejecutar procesos de autocuración imperceptibles y de una sola vez. Esto garantiza que el 80 % de los problemas inalámbricos se resuelvan sin intervención humana.

Estamos entrando en una nueva era de operación y mantenimiento de redes de campus asistida por IA. De cara al futuro, Huawei seguirá impulsando la innovación y el liderazgo en tecnologías de O&M basadas en IA para campus, permitiendo a las empresas globales transitar del modelo manual a un nuevo estándar en el que la presencia de agentes virtuales las 24 horas del día, los 7 días de la semana, se convierta en la norma en diversos sectores.