Más allá de la mera conectividad, las redes móviles actuales ofrecen una amplia gama de capacidades operativas especialmente útiles para organizaciones de todos los sectores de la economía. Por ejemplo, pueden verificar la ubicación de un dispositivo y confirmar la identidad de su propietario y la calidad de su conexión, ya sea para impedir fraudes o para aumentar el rendimiento, todo ello en tiempo real. Sin embargo, facilitar el acceso a todas estas capacidades de forma segura y comercialmente viable está resultando complicado.
Esto se debe a que la última ola de automatización empresarial se sustenta en el potencial de la IA generativa y agéntica, con agentes de IA capaces de interactuar con bases de datos, API, software y otros agentes para llevar a cabo tareas y procesos cada vez más complejos. Sin embargo, en la situación actual, los agentes de IA no pueden acceder a las capacidades de las redes móviles de forma uniforme y segura. Si las empresas de telecomunicaciones no resuelven este cuello de botella, no podrán rentabilizar plenamente sus cuantiosas inversiones en redes 5G ni aprovechar todo el potencial de la IA.
“Juntos, CAMARA, MCP y F5 BIG-IP Next for Kubernetes crean una potente arquitectura multicapa en la que cada componente desempeña una función específica y esencial.”
Los operadores móviles reconocen desde hace tiempo la importancia de proporcionar a las empresas y los desarrolladores interfaces estandarizadas que, siempre que sea posible, sean coherentes entre las distintas redes, con el fin de mejorar la escalabilidad y la interoperabilidad, así como de minimizar los riesgos de seguridad. Para ello, operadores de todo el mundo contribuyeron a definir y acordaron utilizar las interfaces de programación de aplicaciones (API) implementadas por CAMARA, el proyecto de API de código abierto puesto en marcha por la GSMA y la Linux Foundation en el Mobile World Congress de 2022 para facilitar el acceso a las capacidades de las redes de telecomunicaciones.
Sin embargo, aunque estas API relativamente estáticas son sólidas para la mayoría de las funciones, no se adaptan bien a los agentes de IA dinámicos y en rápida evolución. Mientras que las nuevas API pueden publicarse o las existentes actualizarse una o dos veces al año, los agentes de IA evolucionan continuamente a un ritmo mucho más rápido.
Una forma de sincronizarlos es utilizar el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto creado originalmente por la empresa de IA Anthropic para servir como lenguaje universal entre los modelos de IA y el mundo exterior de las bases de datos, y estandarizar la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los agentes de IA se integran y comparten datos con herramientas, sistemas, fuentes y API externos. Sin embargo, por diversos motivos, el MCP por sí solo no es una opción viable para ninguna empresa seria, debido a su propia naturaleza de mero protocolo.
Model Context Protocol (MCP): un puente estrecho sin barandillas
Respaldado por muchas de las empresas líderes en inteligencia artificial y tecnología empresarial, MCP es, en esencia, un puente entre el mundo de las API y el de los agentes. Sin embargo, es un puente estrecho y peligroso, muy vulnerable a los ataques.
Como su nombre indica, MCP es solo un protocolo, un conjunto de reglas de comunicación. Es un protocolo potente, pero no ofrece las funciones de seguridad, escalabilidad o control de costes de nivel empresarial necesarias para su uso en el mundo real por parte de grandes empresas de telecomunicaciones que gestionan millones de solicitudes de consumidores y de red en tiempo real. Ya se han detectado vulnerabilidades de seguridad en varias implementaciones de MCP, algunas de gran repercusión. En el sector de las telecomunicaciones, MCP sin medidas de protección podría permitir que los agentes accedieran a datos y recursos sensibles y confidenciales y que después los filtraran accidentalmente, sin que necesariamente pudieran recuperarse.
Para ofrecer la seguridad, la velocidad y la fiabilidad necesarias para el tráfico generado por millones o decenas de millones de usuarios, MCP necesita el apoyo tanto de una «torre de control del tráfico» como de un «convoy de seguridad blindado». F5 BIG-IP Next for Kubernetes, una solución nativa de la nube que gestiona y protege el tráfico de las aplicaciones, puede desempeñar ambas funciones: proteger tanto el tráfico de entrada como el de salida en clústeres de Kubernetes. Puede poner orden en el flujo de solicitudes de IA, inspeccionarlas en busca de amenazas y garantizar que cuenten con la autorización necesaria para acceder a los recursos de red. Históricamente, esto es lo que el producto insignia F5 BIG-IP lleva décadas haciendo para millones de grandes aplicaciones críticas para el negocio en innumerables implementaciones.
Protegido de este modo, un servidor MCP podría ser un medio eficaz y seguro para traducir instrucciones técnicas de API (que, de otro modo, tendría que leer un desarrollador) en «herramientas» sencillas y comprensibles que permitan a los agentes de IA automatizar la detección de las capacidades de red disponibles, combinarlas dinámicamente y ejecutar flujos de trabajo, todo ello mediante la interacción en lenguaje natural.
Además, la integración de API suele ser demasiado compleja para los desarrolladores ajenos al sector de las telecomunicaciones, lo que se traduce en bajos niveles de interés y participación. Al hacer que las capacidades de red sean accesibles para millones de «desarrolladores ciudadanos» mediante instrucciones de IA, MCP reduce el coste de implementar una capa de encapsulación a nivel de contenedor. Al facilitar un grado de automatización mucho mayor, esta arquitectura hará que las capacidades existentes basadas en CAMARA resulten considerablemente más valiosas para las empresas.
Los agentes de IA podrían utilizar una arquitectura MCP segura para adaptar la conectividad en tiempo real a las necesidades de las empresas. Por ejemplo, un agente de IA de una empresa de logística podría utilizar MCP para consultar una API de red y localizar un vehículo automatizado desaparecido. Una vez localizado, el agente podría utilizar MCP para solicitar una mejora de la calidad de servicio de la red que permitiera al vehículo transmitir vídeo en directo de los obstáculos que le impiden regresar a la ubicación correcta.
Una solución de seguridad, escalabilidad y gobernanza de nivel operador
F5 mantiene conversaciones con varios operadores de telecomunicaciones sobre cómo BIG-IP Next for Kubernetes puede ayudarles a integrar MCP y CAMARA de forma segura y eficaz para prepararse para el futuro de la IA. En el Mobile World Congress (MWC) 2026 de Barcelona, que se celebrará del 2 al 5 de marzo, mostraremos cómo BIG-IP Next for Kubernetes puede proporcionar la capa de seguridad, escalabilidad y gobernanza de la que carece MCP, preparando todo el sistema para su uso en entornos de producción de nivel operador y empresarial.
Las empresas de telecomunicaciones quieren una solución que impida los ataques directos a los servidores MCP y evite la exfiltración de datos confidenciales, al tiempo que gestiona enormes volúmenes de tráfico. BIG-IP Next for Kubernetes puede descargar el procesamiento de red de las CPU en unidades de procesamiento de datos (DPU) más eficientes cuando sea necesario, lo que mejora considerablemente el rendimiento de las cargas de trabajo de IA.
Para controlar los costes asociados al uso de la IA, BIG-IP Next for Kubernetes también puede supervisar y limitar el uso de tokens por parte de los agentes, es decir, las unidades de datos que procesan los modelos de IA durante el entrenamiento y la inferencia, y que pueden entenderse como la moneda de la IA. Si no se controla, existe el riesgo de que determinados agentes de IA procesen cantidades ingentes de tokens, lo que generaría enormes facturas de computación para las empresas propietarias. Sin embargo, F5 BIG-IP Next for Kubernetes ofrece las funciones necesarias de «gobernanza de tokens» para realizar un seguimiento de los costes relacionados con la IA, evitar que los agentes descontrolados gasten en exceso y garantizar que se respeten los presupuestos.
Emplee una arquitectura agéntica inteligente
Juntos, CAMARA, MCP y F5 BIG-IP Next for Kubernetes crean una potente arquitectura multicapa en la que cada componente desempeña una función específica y esencial. Es como construir un hogar inteligente:
- CAMARA es el conjunto de enchufes e interruptores eléctricos estandarizados. Todas las luces y electrodomésticos utilizan la misma interfaz predecible, independientemente de quién los haya fabricado.
- MCP es el asistente de voz, como Alexa o Google Home, que entiende el lenguaje cotidiano («enciende las luces») y sabe utilizar los interruptores estándar sin necesidad de programarlo específicamente para cada uno.
- F5 BIG-IP Next for Kubernetes es el sistema central de seguridad, el cuadro eléctrico y el contador de electricidad del hogar. Impide la entrada de intrusos (seguridad), evita las sobrecargas eléctricas (escalado) y controla la factura de la luz para evitar sorpresas (gobernanza de tokens).
En conjunto, las API basadas en CAMARA, MCP y F5 BIG-IP Next for Kubernetes pueden transformar redes de telecomunicaciones complejas y fragmentadas en plataformas seguras, inteligentes y programables con las que los agentes de IA pueden interactuar de forma segura, eficiente y mediante lenguaje natural. Gracias a la capacidad de adaptar las API de manera eficaz y segura a la era de la IA agéntica, las empresas de telecomunicaciones podrán dejar de ser meros proveedores de conectividad para monetizar muchas otras capacidades intrínsecas de la red, al tiempo que mantienen la confianza de los clientes y la integridad de la red.
Visítenos en el pabellón 2, stand 2L20, durante el MWC 2026 para conocer la arquitectura de primera mano y hablar sobre cómo preparar su red para los agentes de IA.
También puedes consultar nuestra entrada anterior del blog, «Soberanía operativa: por qué la portabilidad digital impulsa la resiliencia».
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