1 LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA CALIDAD DEL SERVICIO DE LOS OPERADORES MÓVILES DE TELECOMUNICACIONES EN BOGOTÁ AUTORES: IVAN ALEXIS SANTOS QUICENO ADRIANA ROCIO BLANCO RANGEL ASTRID XIOMARA GUERRERRO ESPECIALIZACIÓN EN GERENCIA DE PROYECTOS UNIVERSIDAD EAN SEPTIEMBRE DE 2019 Bogotá D.C., Colombia. 2 Resumen El presente documento presenta los resultados obtenidos en la investigación de la correlación existente entre la inteligencia artificial y la calidad del servicio de los operadores móviles de telecomunicaciones en la ciudad de Bogotá. Se ha realizado un análisis estadístico sobre documentos gubernamentales de los servicios de comunicaciones en Colombia entre los años 2015 y 2018 y de reportes internacionales sobre los usuarios de servicios de comunicaciones en el país. La inteligencia artificial está teniendo un impacto acelerado sobre la realidad de los seres humanos, se estará mostrando su incidencia en los usuarios y operadores de comunicaciones móviles en el Distrito Capital. Palabras Clave: Inteligencia artificial, calidad de servicio, telecomunicaciones, indicadores, revolución industrial, usuarios, operadores. Introducción La investigación desarrollada es una investigación cuantitativa de corte correlacional transversal, no experimental, sobre la inteligencia artificial y la calidad de los servicios de los operadores de telecomunicaciones móviles en la ciudad de Bogotá, contemplando el análisis de los cinco principales indicadores de calidad de los servicios móviles. De acuerdo con el Foro Económico Mundial (2018), la adopción de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, (ICT adoption) es el tercero de 12 pilares que sostienen la competitividad de los países y se encuentra agrupado en la categoría denominada ENABLING ENVIRONMET. En la evaluación aplicada a 140 Estados, y con un puntaje máximo posible de 100, Estados Unidos es el país más competitivo del planeta con una puntación de 85.6 y Colombia se encuentra en la posición 60 con 61.3 puntos. Para el caso del pilar ICT adoption, EE. UU ocupa la posición 27 con un puntaje de 71.2 y Colombia la posición 84 con 46.7 puntos. No obstante Corea del Sur tiene el primer lugar para el pilar de adopción TIC con un puntaje del 91.3, siendo el número uno también en el pilar de la estabilidad macroeconómica (macroeconomic stability) con un puntaje perfecto de 100. Existe por lo tanto una relación directa entre la adopción de tecnologías de la información y las comunicaciones y la estabilidad macroeconómica de los países. El pilar de adopción TIC se 3 basa en la penetración de servicios de Internet y telefonía móvil, con sus respectivas variaciones, para el caso de telefonía móvil son los servicios de voz y ancho de banda (datos) y para internet si se provee el servicio por medio de redes fibra óptica o de redes FTTH (redes fijas). En Colombia, Bogotá tiene el tercer lugar en el índice de penetración de internet fijo, con 22.2% frente a un 12.8% nacional, mientras que la penetración de la telefonía móvil se encuentra en el promedio nacional, 126.1%, de acuerdo con las cifras del Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (2018). Según Schwab (2016), la humanidad se encuentra en la cuarta revolución industrial, la cual se fundamenta en la combinación y articulación de sistemas automatizados, de hardware y software. La gran diferencia con la tercera revolución industrial es que ahora existe una integración a gran escala con redes globales de telecomunicaciones. Actualmente es posible, por ejemplo, manejar un robot industrial que realiza una tarea compleja en una ensambladora japonesa de autos mediante una computadora o terminal móvil ubicada en Colombia. El internet tal como lo conocemos está evolucionando hacia el internet de las cosas (IoT) donde las cosas tienden a ser robots, el salto hacia la cuarta fase industrial ha sido impulsada significativamente por las tecnologías de la información y las comunicaciones y por el campo de la inteligencia artificial. Existen diferentes definiciones sobre el concepto de inteligencia artificial (IA) de acuerdo con el contexto histórico, para Zandin (2001) la inteligencia artificial es la integración de conocimientos y técnicas experimentales en un modelo coherente para ser implementado en algoritmos computacionales. La IA se puede entender como la simulación de la inteligencia humana por parte de las maquinas, generalmente basados en sistemas informáticos (robots). La automatización, fuertemente impulsada desde los centros de investigación y formación está generando el mismo fenómeno ocasionado por la primera revolución industrial, el desplazamiento humano por parte de las maquinas, en la primera revolución industrial las maquinas empezaron a reemplazar la fuerza humana, durante la tercera y cuarta revolución industrial las capacidades intelectuales humanas, especialmente las matemáticas, están siendo sustituidas por sistemas informáticos. La inteligencia artificial ya está teniendo aplicación en diferentes áreas como la medicina, Franklin (2003), negocios, educación, finanzas, leyes, manufactura y desde luego, el sector las telecomunicaciones, Jeffer (2004). De forma general, vemos la practicidad de la IA en 4 algoritmos informáticos que procesan un gran volumen de datos (Big Data), haciendo predicciones y tomando decisiones en algunos niveles. En el contexto de redes de telecomunicaciones, específicamente en el área de servicios móviles, el año 2019 inicia la quinta generación (5G) de las tecnologías y estándares de comunicación inalámbrica, con redes más rápidas, con menor latencia y mayor eficiencia Notimex (2019). En la era 5G se está aplicando de facto la inteligencia artificial, un ejemplo es la administración del espectro radioeléctrico, descritas por Salgado, Márquez y Gómez (2016) como técnicas inteligentes en la asignación de espectro dinámica para redes inalámbricas cognitivas, que se basan en algoritmos para un sistema de comunicación inalámbrica inteligente (CR). De acuerdo con el reporte de las industrias del sector TIC en Colombia de la Comisión de Regulación de Telecomunicaciones (2017), para los índices internacionales TIC, el país tiene como factores destacados el número de suscriptores de teléfonos móviles, el uso del internet, la sostenibilidad ecológica, el comercio, la competencia y escala del mercado, la protección a los inversionistas minoritarios y el registro de propiedades. Lo ya expuesto referente a los fenómenos sociales y tecnológicos por los que está atravesando la humanidad, con la cuarta revolución industrial y la conectividad mundial, apoyadas en las redes globales de telecomunicaciones, la naciente 5G y la adopción y aplicación de la inteligencia artificial en las diferentes disciplinas científicas para lograr países con mayores índices de competitividad e industrialización, motivan el desarrollo de esta investigación que tiene como objetivo definir la correlación entre la aplicación de la inteligencia artificial y la calidad de los servicios de telecomunicaciones de los operadores móviles de telecomunicaciones en Bogotá. Metodología El presente trabajo se desarrolla bajo el marco de una investigación de enfoque cuantitativo, alcance correlacional y diseño no experimental transversal. La extracción y estudio de datos, se basó en el análisis estadístico, examinándose cada uno de los datos extraídos, resaltando aquella información que resultará más útil y que podrá encaminar a una conclusión satisfactoria, permitiendo obtener respuestas a las preguntas objeto de investigación. 5 Las características tenidas en cuenta para realizar la obtención de información son la validez y la confiabilidad. Son confiables, porque, las fuentes y la información seleccionada son precisas y exactas. Y a la vez son válidas, porque, el contenido de estas es veraz, legítimo y aplica para este análisis y para el objeto de investigación que se pretende. Participantes Los reportes de la Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC) se basan en la aplicación de mediciones de calidad para los usuarios de servicios de telecomunicaciones, instalando equipos de medición en 385 hogares o suscriptores en cada una de las principales ciudades del país. Se analizaron en su totalidad cuatro (4) reportes de la CRC, uno por año, desde el año 2015 hasta el año 2018. Instrumentos Se realizo un análisis estadístico sobre los reportes anuales de la Comisión de Regulación de Telecomunicaciones (CRC) sobre la calidad de los servicios de comunicaciones en Colombia, desde el año 2015 hasta el año 2018. Procedimientos Para el inicio de esta investigación, se partió de la base del gran avance que ha tenido la Inteligencia Artificial en varios campos: la medicina, las finanzas, la educación, la robótica, la ingeniería, la arquitectura, en el entretenimiento y por esto se quiso analizar qué tanto ha mejorado la calidad del servicio en las empresas la implementación de esta Inteligencia Artificial (IA). Se hizo una delimitación bastante concreta sobre el campo de acción a trabajar, se estableció el objetivo principal y los secundarios para guiar mejor el estudio. Teniendo en cuenta lo anterior, se identificaron las variables conceptuales: calidad del servicio e inteligencia artificial, para finalmente, hacer las consultas de las fuentes que podrían ayudar con información relevante y datos reales, pertinentes y veraces sobre cómo se mide la calidad de servicio de las empresas de telecomunicaciones; conocer las fallas más comunes, sus rendimientos, su velocidad, su tiempo de respuesta; obteniendo cifras importantes desde el año 2015 hasta el año 2018, periodo en el cual se basa el estudio. 6 Resultados A continuación, se presentan los resultados de los indicadores de calidad de los servicios móviles de los operadores de telecomunicaciones en la ciudad de Bogotá entre los años 2015 y 2018, a partir del análisis estadístico realizado a los reportes de medición nacional de calidad de la Comisión de Regulación de Comunicaciones. Indicador de Llamadas no exitosas Cuanto menor sea el porcentaje de llamadas no exitosas (llamadas que no logran establecerse para la efectiva comunicación del usuario), mejor será la experiencia del usuario, por lo tanto, en la tabla del anexo 1 se han organizado los datos por año y de forma ascendente los porcentajes de llamadas no exitosas, de modo que el primer lugar corresponderá al operador con menor porcentaje de llamadas no exitosas y el último para el operador con mayor porcentaje de llamadas no exitosas. De la tabla del anexo 1 se puede obtener el promedio del porcentaje de llamadas no exitosas por año en Bogotá. Tabla 1. Porcentaje de llamadas no exitosas en Bogotá entre los años 2015 y 2018 AÑO PROMEDIO PORCENTAJE NO EXITOSO DE LLAMADAS (%) 2015 1,1314 2016 5,0871 2017 1,1443 2018 1,2742 Fuente: Elaboración propia (2019) 7 Gráfica 1. Promedio de porcentaje no exitoso de llamadas en Bogotá Fuente: Elaboración propia (2019) Para el año 2015 Virgin y Movistar fueron los operadores que estuvieron por encima del promedio del indicador (menor desempeño), para el 2016 (el año de mayor porcentaje de llamadas caídas) Avantel, Virgin y Claro y para el 2018, Virgin, Movistar, Avantel y Claro. Los operadores ETB y Éxito fueron los que mejor desempeño obtuvieron en la medición de este indicador. Indicador de Llamadas caídas Las llamadas caídas son uno de los indicadores más sensibles para los usuarios (llamadas que se caen o se cortan), entre menor sea el porcentaje mejor será la experiencia de usuario, a continuación, se muestra el porcentaje de llamadas caídas por operador en Bogotá entre los años 2015 y 2018, lo que nos permite establecer los promedios de llamadas en la ciudad en los años de medición. 8 Gráfica 2. Porcentaje de llamadas caídas por operador en Bogotá Fuente: Elaboración propia (2019) Gráfica 3. Promedio de porcentaje de llamadas caídas en Bogotá por año Fuente: Elaboración propia (2019) 9 En el año 2015, Éxito y Tigo tuvieron el menor desempeño para este indicador, en el 2016 Claro y Tigo, en el 2017 Éxito y Claro y para 2018 Claro y Avantel. Los operadores Movistar y ETB fueron los que tuvieron mejor desempeño en el indicador. 2017 fue al año con menor número de llamadas caídas en Bogotá. Indicador de tiempo de Carga WEB En el anexo 2 se encuentran los resultados por año y operador en Bogotá del indicador de tiempo de Carga WEB, que es el tiempo requerido para cargar completamente todos los recursos para visualización de una página web. Si el tiempo obtenido en la medición es pequeño, la experiencia de usuario es mejor. La información se encuentra de menor a mayor tiempo obtenido. Este indicador ha evolucionado desde el año 2015, donde solo se contemplaba los tiempos de respuesta para cargar una página web convencional, ya en 2017 se incluyen los tiempos para las redes sociales Facebook y Twitter y el servicio de mensajería instantánea WhatsApp. Los anteriores datos nos permiten obtener los tiempos promedio por año para la carga web, Facebook, Twitter y WhatsApp en Bogotá con los servicios móviles de los operadores en la ciudad. Tabla 2. Tiempo promedio de carga WEB en Bogotá entre los años 2015 y 2018 AÑO KPI Promedio Tiempo de carga WEB (ms) 2015 Carga Web - Tiempo medio (ms) 20,88564714 2016 Carga Web - Tiempo medio (ms) 18,8175 2017 Carga Web - Tiempo medio (ms) 6,751298857 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 4717,214275 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 1476,497179 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 1,987953344 10 2018 Carga Web - Tiempo medio (ms) 6,378343539 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 10727,32838 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 525,7827114 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 1,422546967 Fuente: Elaboración propia (2019) Año a año se han reducido las brechas para este indicador entre los operadores, se puede destacar que el operador Virgin ha tenido óptimos resultados en este parámetro de medición. Indicador de Latencia Mediante la latencia se mide que tan rápido viajan los datos del punto de origen al destino. Si el tiempo obtenido en la medición es pequeño, la experiencia del usuario es mejor. La latencia en una red se puede medir a través de la técnica de Rastreador de Paquetes en Internet (PING), cuando se puede establecer la conexión entre dos puntos, un PING mide los tiempos aproximados de transmisión y recepción de los paquetes de datos de un origen a una fuente y de la fuente al origen, con lo que se puede obtener un promedio de tiempo. En el anexo 3 se encuentra la tabla de los resultados de la medición de este indicador. Los resultados obtenidos nos permiten calcular la latencia promedio por año en Bogotá. Tabla 3. Latencia promedio por año en Bogotá AÑO KPI Valor promedio Latencia (ms) 2015 Ping - Latencia (ms) 198,4071429 2016 Ping - Latencia (ms) 146,5928571 2017 Ping - Latencia (ms) 180,2657143 2018 Ping - Latencia (ms) 174,6814603 Fuente: Elaboración propia (2019) El análisis de estos datos muestra como el operador Virgin tiende a mejorar su indicador de latencia año tras año, de forma opuesta a ETB, que tuvo el mayor desempeño en el 2015 y el menor para el 2018. Los demás operadores oscilan sobre el promedio anual de latencia. 11 Indicador de Velocidad Media HTTP Es la rapidez con la que se pueden descargar y cargar contenidos desde una página web por medio del protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP). A mayor velocidad obtenida en la medición, mejor es la experiencia del usuario, la velocidad media es otro indicador sensible para la satisfacción de usuario. En las siguientes graficas se muestran las velocidades promedio por año para cada operador y el promedio anual de velocidad en Bogotá de acuerdo con los datos obtenidos. Gráfica 4. Velocidad media HTTP por operador en Bogotá Fuente: Elaboración propia (2019) Gráfica 5. Velocidad media HTTP en Bogotá por año Fuente: Elaboración propia (2019) 12 El operador Avantel tuvo una velocidad inicial muy superior a los demás operadores, pero tiene una tendencia decreciente en el tiempo, de forma opuesta, ETB y CLARO han tenido una tendencia creciente y se han estabilizado en los últimos años. El operador Virgin ha mantenido sus niveles de velocidad, pero se encuentra por debajo de los demás operadores en los últimos años, Movistar tiene una leve tendencia decreciente y el operador Éxito ha mantenido su velocidad en los años medición. 2017 fue el año de mayor velocidad promedio en Bogotá en el periodo de medición. Conclusiones y Discusión Entre los años 2015 y 2018 en Bogotá y la mayor parte del mundo, los servicios de telecomunicaciones provistos mediante las redes móviles han estado bajo el estándar de la tecnología móvil de cuarta generación (4G). Como la inteligencia artificial se fundamenta en algoritmos computacionales, en este contexto, son los protocolos de comunicación presentes en las redes 4G, debido a que la cuarta generación móvil describe una arquitectura compleja de telecomunicaciones basados en las especificaciones para el sistema LTE (Long Term Evolution), la inteligencia artificial se encuentra presente en las tareas específicas para la calidad de servicio (QoS). Según Gualda (2016) los dos niveles de servicio (QoS) para LTE son: 1. QoS en el nivel de servicio (Service Data Flow -SDF). También llamado nivel SDF. 2. QoS en el nivel de canal (EPS bearer). También llamado nivel agregado SDF. Los parámetros presentes en los niveles QoS son: • QCI (QoS Class Identifier). Referencia para indicar las características de rendimiento del SDFs y de los canales EPS (tipo de recurso, tasa de paquetes perdidos, retrasos…) • ARP (Allocation and Retention Priority). Controla el acceso a llamadas. Indica la prioridad para decidir si activar nuevos SDF/canales. 13 • MBR (Maximum Bit Rate). Máximo ancho de banda que se puede utilizar. Este valor marca el máximo, pero depende de la conexión y como esta compartida con otros usuarios/aplicaciones. • GBR (Guaranteed Bit Rate). Ancho de banda garantizado en la conexión. • APN-AMBR (Access Point Name - Agregated Maximum Bit Rate). Máximo ancho de banda permitido para todos los canales non-GBR asociados a una conexión PDN de un UE. • UE-AMBR (User Equipment - Agregated Maximum Bit Rate). Máximo ancho de banda permitido para todos los canales non-GBR asociados a una conexión a un UE. Tanto las redes móviles 4G como las redes fijas actuales de telecomunicaciones operan basadas en el protocolo IP (Internet Protocol), que permite el direccionamiento y el enrutamiento de paquetes de datos entre dispositivos. En la práctica estos parámetros son controlados mediante algoritmos computacionales, presentes en la implementación de los protocolos de comunicación de las redes de telecomunicaciones y buscan garantizar la calidad del servicio mediante la priorización del tráfico y la garantía de un ancho de banda mínimo. De acuerdo con la Unión Internacional de Comunicaciones (2011) las principales variables para este propósito son la tasa de error, el ancho de banda, el rendimiento, los retrasos y las transmisiones y la disponibilidad. El aspecto para considerar ahora es la tecnología presente en cada operador móvil de telecomunicaciones, es necesario precisar que los operadores Virgin y Éxito son operadores móviles virtuales (MVNOs) y hacen uso de la infraestructura de otros operadores, Virgin utiliza la red de Movistar y Éxito la red Tigo. De acuerdo con la información del portal TUTELA (2019), la tecnología presente en cada operador móvil en Colombia es la siguiente: 14 Tabla 4. Tecnología por Operador Móvil Operador Servicios Tecnología Banda de Espectro Participación de mercado (%) Avantel Telefonía y Banda Ancha Móvil iDEN GSM / GPRS / EDGE UMTS / HSPA+ LTE 800 MHz Roaming con Claro, Movistar y Tigo 1700 MHz / 2100 MHz 3,4 Claro Telefonía y Banda Ancha Móvil GSM / GPRS / EDGE UMTS / HSPA+ LTE 850 MHz / 1900 MHz 850 MHz / 1900 MHz 2500 MHz 46 ETB Telefonía y Banda Ancha Móvil LTE 1700 MHz / 2100 MHz 0,8 Movistar Telefonía y Banda Ancha Móvil GSM / GPRS / EDGE UMTS / HSPA+ LTE 850 MHz / 1900 MHz 850 MHz / 1900 MHz 1700 MHz / 2100 MHz 24,4 Tigo Telefonía y Banda Ancha Móvil GSM / GPRS / EDGEUMTS / HSPA+ LTE 1900 MHz 1900 MHz 1700 MHz / 2100 MHz – 2500 MHz 18,3 Fuente: Portal TUTELA (2019) Y la velocidad promedio en el país para los operadores móviles con cobertura nacional es la siguiente: 15 Gráfica 6. Velocidad promedio en el país para los operadores móviles con cobertura nacional Fuente: Portal TUTELA (2019) De acuerdo con estos datos, la inteligencia artificial presente en la tecnología de cada operador sí influye sobre los servicios, por ejemplo, Avantel tiene la tecnología más avanzada y por lo tanto la velocidad de su red es mayor a la de los otros operadores, Movistar, Claro, y Tigo que tienen prácticamente la misma tecnología. Este resultado inicial lo pudimos comprobar en el análisis de la velocidad media en Bogotá. Una medición de calidad con parámetros diferentes a los de la CRC del portal TUTELA, denominada consistencia de calidad del servicio, brinda un panorama a nivel nacional. Gráfica 7. Consistencia de calidad por Operador Fuente: Portal TUTELA (2019) 16 En esta gráfica se evidencia que la tecnología empleada si influye sobre los niveles de calidad, aunque no de manera lineal ¿Por qué? porque existe otra variable que influye sobre la calidad del servicio de los operadores y es el tráfico presente en las redes de comunicaciones, que se puede entender como el incremento de usuarios y el aumento de la demanda de los servicios de datos de voz. La investigación que hemos realizado para la calidad del servicio en Bogotá, indica que los operadores con la tecnología y la inteligencia artificial más avanzada inicialmente tienen los mayores niveles de calidad de servicio, como Avantel, sin embargo, una vez inicia su expansión y aumento de usuarios, los niveles de calidad tienen tendencia a decrecer. De forma análoga, operadores con mayor participación en el mercado como Claro y Movistar han tenido la necesidad de migrar hacía tecnologías más recientes para mantener y mejorar sus niveles de calidad de servicio. ETB y Tigo han aumentado su participación en el mercado, en cuanto a las variables más sensibles, tienen un buen comportamiento para la velocidad promedio de datos, pero un menor desempeño para conexiones de voz. La investigación desarrollada sí comprueba la correlación existente entre la inteligencia artificial y la calidad de los servicios de los operadores móviles de telecomunicaciones en Bogotá, al comprobar nuestra hipótesis inicial de que, a mayor componentes o algoritmos de inteligencia artificial, mejores son los niveles de calidad del servicio y han permitido entender los efectos generados por otra variable, el tráfico en las redes de comunicaciones móviles. Los valores de correlación entre los indicadores de calidad y la tecnología asociada a cada operador se han expresado en las graficas elaboradas y las tablas de datos construidas en el análisis, los niveles de calidad del servicio y satisfacción al cliente son afectados de forma proporcional por los protocolos QoS incorporados en los sistemas de gestión de las redes móviles y por el trafico de red, de modo que a menor IA incorporada menor es la calidad del servicio. Investigaciones posteriores pueden estudiar el efecto del tráfico sobre la calidad del servicio y las relaciones existentes con la inteligencia artificial, ahora con la implementación de la tecnología 5G y el desempeño de los operadores de comunicaciones móviles en Bogotá, a nivel nacional y en diferentes locaciones del planeta. Se deberá desarrollar un nivel de IA orientada a mitigar el efecto del tráfico de red sobre la calidad del servicio móvil. 17 La inteligencia artificial continuará su expansión y evolución en el sistema global de telecomunicaciones, permitiendo niveles óptimos de satisfacción al usuario, mediante la fiabilidad, la seguridad, menores tiempos de respuesta, mejor calidad de los servicios y de la conectividad. Referencias Bernal, C. (2016). Metodología de la investigación. Bogotá, Colombia: Editorial Pearson. Blanco, E., Palomino, M., y Hernández, A. (2016). Las TIC: una alternativa para bancarizar las remesas del exterior en Colombia. Revista de la Facultad de Estudios en Ambientes Virtuales Universidad EAN, 4 (1), 4-23. Recuperado el 3 de agosto de 2019, de http://edicionesean.universidadean.edu.co/images/revistas/virtualmente_v4_n1/Rev- Virtualmente7-2016_ajustes16ago2016.pdf Borrego, M. (2009). Dossier de Metodología de la Investigación. Argentina: El Cid/ Apuntes. Disponible en base de datos e Libro. Comisión de Regulación de Telecomunicaciones. (2017). Reporte de industria sector TIC. Recuperado de https://www.crcom.gov.co/recursos_user/reporteindustria2017.pdf Forbes (2018). Gartner: Top 10 Strategic Technology Trends For 2018. Recuperado de https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2017/10/04/gartner-top-10-strategic-technology- trends-for-2018/#118197a46154 Foro Económico Mundial. (2018). The Global Competitiveness Report 2018. Recuperado de http://www3.weforum.org/docs/GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessRepo rt2018.pdf Franklin, J. (2003). The representation of context: ideas from artificial intelligence. Law, Probability and Risk, 2(3), 191-199. doi: https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2642/lpr/article/2/3/191/1006870 http://edicionesean.universidadean.edu.co/images/revistas/virtualmente_v4_n1/Rev-Virtualmente7-2016_ajustes16ago2016.pdf http://edicionesean.universidadean.edu.co/images/revistas/virtualmente_v4_n1/Rev-Virtualmente7-2016_ajustes16ago2016.pdf https://www.crcom.gov.co/recursos_user/reporteindustria2017.pdf https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2017/10/04/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/#118197a46154 https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2017/10/04/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/#118197a46154 http://www3.weforum.org/docs/GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessReport2018.pdf http://www3.weforum.org/docs/GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessReport2018.pdf https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2642/lpr/article/2/3/191/1006870 18 Garcia, A. (2017). Inteligencia artificial: fundamentos, prácticas y aplicaciones. Mexico D.F., Mexico: Editorial Alfaomega. Gómez, M. (2009). Introducción a la metodología de la investigación científica. Buenos Aires, Argentina: Editorial Brujas. Disponible en base de datos e Libro. Hernández, R. Fernández, C. y Baptista, P. (2010). Metodología de la investigación. México: McGraw Hill. Capítulos 2, 3 y 4. Hintze, A. Kirkpatrick, D., y Adami, C. (2018). The structure of evolved representations across different substrates for artificial intelligence. ALIFE 2018: The 2018 Conference on Artificial Life, 388-395. doi: https://doi.org/10.1162/isal_a_00076 Jeffer, C. M. (2004). Sociedad y posibilidades tecnológicas emergentes. Cuadernos De Geografía, (13), 59-80. doi: https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2083/docview/1677409994?accountid=34925 Gualda, J. (2016). Estudio de la arquitectura de protocolos de LTE. (Trabajo de grado). Escola Tècnica Superior D’Enginyeria de Telecomunicación de Barcelona, España. Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (2018). Boletín trimestral de las TIC. Recuperado de https://colombiatic.mintic.gov.co/679/articles- 75854_archivo_pdf.pdf Salgado, C., Márquez, H., y Gómez, V. (2016). Técnicas inteligentes en la asignación de espectro dinámica para redes inalámbricas cognitivas. Tecnura, 20(49), 135-153. doi:http://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2156/10.14483/udistrital.jour.tecnura SCHWAB, K. (2016). La cuarta revolución industrial. Barcelona, España: Editorial Debate. Velocidad y eficiencia, cualidades de la red 5G. (2019, Mar 05). Notimex. Recuperado de https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2083/docview/2187990225?accountid=34925 https://doi.org/10.1162/isal_a_00076 https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2083/docview/1677409994?accountid=34925 https://colombiatic.mintic.gov.co/679/articles-75854_archivo_pdf.pdf https://colombiatic.mintic.gov.co/679/articles-75854_archivo_pdf.pdf https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2083/docview/2187990225?accountid=34925 19 Project Management Institute, Inc. (2017). La guía de los fundamentos para la dirección de proyectos (Guía del PMBOK). 6a edición. Pennsylvania, Estados Unidos de América: Project Management Institute, Inc. Toro, F. (2017). Proyectos con lineamientos del PMI: uso de Project y Excel 2016. Bogotá, Colombia: ECOE Ediciones TUTELA (2018). PANORAMA DE MERCADO – COLOMBIA. Recuperado de https://www.telesemana.com/panorama-de-mercado/colombia/ Unión Internacional de Telecomunicaciones (2011). Calidad de servicio en las comunicaciones: Marco y definiciones. Recuperado de https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-G.1000-200111-I!!PDF- S&type=items Zandin, K (2001). Maynard’s Industrial Engineering Handbook. Recuperado de https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2172/content/book/9780070411029/chapter/chapter96 https://www.telesemana.com/panorama-de-mercado/colombia/ https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-G.1000-200111-I!!PDF-S&type=items https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-G.1000-200111-I!!PDF-S&type=items https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2172/content/book/9780070411029/chapter/chapter96 20 ANEXOS ANEXO 1: Tabla de llamadas no exitosas AÑO OPERADOR PORCENTAJE DE LLAMADAS NO EXITOSAS 2015 Éxito 0,11 2015 Etb 0,5 2015 Claro 0,83 2015 Avantel 0,97 2015 Tigo 1,08 2015 Virgin 1,5 2015 Movistar 2,93 2016 Éxito 1,55 2016 Tigo 4,08 2016 Etb 4,38 2016 Movistar 4,9 2016 Avantel 5,77 2016 Virgin 5,8 2016 Claro 9,13 2017 Etb 0,47 2017 Movistar 0,94 2017 Claro 1,1 2017 Éxito 1,24 2017 Tigo 1,35 2017 Avantel 1,39 2017 Virgin 1,52 2018 Etb 0,494117647 2018 Éxito 1,13148688 2018 Tigo 1,237263464 2018 Virgin 1,300525624 2018 Movistar 1,39119171 2018 Avantel 1,674008811 2018 Claro 1,690797546 21 ANEXO 2: Tabla de tiempo de Carga Web AÑO OPERADOR TIEMPO (ms) KPI 2015 Movistar 7,19635 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2015 Etb 7,41575 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2015 Claro 11,85078 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2015 Avantel 16,40841 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2015 Virgin 26,34924 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2015 Éxito 37,62264 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2015 Tigo 39,35636 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Avantel 9,84101 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Etb 10,70029 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Movistar 10,71278 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Claro 13,65023 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Tigo 16,2943 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Virgin 21,9349 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2016 Éxito 48,58899 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Avantel 4,63621 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Movistar 5,55198 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Virgin 5,662252 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Claro 5,893834 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Etb 5,927994 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Tigo 6,249956 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Éxito 13,336866 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2017 Virgin 1822,34994 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2017 Tigo 2227,17891 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2017 Éxito 4145,69264 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2017 Movistar 4215,85557 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2017 Avantel 6063,74588 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2017 Etb 6593,87762 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 22 2017 Claro 7951,79936 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2017 Movistar 1226,31502 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Tigo 1350,82563 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Avantel 1393,05135 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Etb 1434,6412 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Éxito 1474,47839 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Virgin 1558,44358 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Claro 1897,72508 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2017 Claro 1,42512563 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2017 Tigo 1,59037472 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2017 Etb 1,72969871 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2017 Virgin 1,78241619 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2017 Movistar 1,90819022 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2017 Avantel 1,93487642 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2017 Éxito 3,54499151 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Tigo 5,39352137 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Movistar 6,19594682 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Etb 6,30033508 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Éxito 6,44649285 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Claro 6,58237854 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Virgin 6,63309395 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Avantel 7,09663617 Carga Web - Tiempo medio (ms) 2018 Virgin 9118,37851 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2018 Tigo 9311,91532 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2018 Éxito 10441,1118 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2018 Etb 10522,648 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2018 Avantel 10725,3539 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 23 2018 Claro 12147,1974 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2018 Movistar 12824,6937 Facebook - Tiempo de carga del muro (ms) 2018 Tigo 419,108379 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Movistar 449,52983 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Virgin 488,419127 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Etb 512,157357 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Éxito 525,28747 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Avantel 585,412125 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Claro 700,564691 Twitter - Tiempo de carga Timeline (ms) 2018 Claro 1,25580294 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Etb 1,30967258 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Movistar 1,39420338 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Virgin 1,4535459 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Éxito 1,47931873 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Tigo 1,52710843 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 2018 Avantel 1,5381768 WhatsApp - Tiempo de Check (s) 24 ANEXO 3: Tabla de Latencia AÑO OPERADOR Tiempo (ms) KPI 2015 Etb 126,85 Ping - Latencia (ms) 2015 Movistar 131,73 Ping - Latencia (ms) 2015 Tigo 139,55 Ping - Latencia (ms) 2015 Avantel 144,4 Ping - Latencia (ms) 2015 Éxito 153,1 Ping - Latencia (ms) 2015 Claro 206,63 Ping - Latencia (ms) 2015 Virgin 486,59 Ping - Latencia (ms) 2016 Éxito 96,03 Ping - Latencia (ms) 2016 Tigo 109,66 Ping - Latencia (ms) 2016 Avantel 132,46 Ping - Latencia (ms) 2016 Etb 140,31 Ping - Latencia (ms) 25 2016 Movistar 177,61 Ping - Latencia (ms) 2016 Virgin 178,74 Ping - Latencia (ms) 2016 Claro 191,34 Ping - Latencia (ms) 2017 Éxito 130,97 Ping - Latencia (ms) 2017 Virgin 146,1 Ping - Latencia (ms) 2017 Etb 159,59 Ping - Latencia (ms) 2017 Avantel 185,38 Ping - Latencia (ms) 2017 Tigo 193,93 Ping - Latencia (ms) 2017 Movistar 197,54 Ping - Latencia (ms) 2017 Claro 248,35 Ping - Latencia (ms) 2018 Virgin 134,46455 Ping - Latencia (ms) 2018 Movistar 140,95694 Ping - Latencia (ms) 2018 Claro 158,64058 Ping - Latencia (ms) 26 2018 Tigo 189,32439 Ping - Latencia (ms) 2018 Éxito 189,6849 Ping - Latencia (ms) 2018 Avantel 194,35456 Ping - Latencia (ms) 2018 Etb 215,3443 Ping - Latencia (ms) 27 28