El IFT presenta los Pronósticos de los servicios de telecomunicaciones 2023: servicios móviles. (Comunicado 18/2024) 29 de febrero
Ciudad de México, a 29 de febrero de 2024.
EL IFT PRESENTA los Pronósticos de los servicios
de telecomunicaciones 2023: Servicios móviles
- Se estima que las líneas de acceso a internet móvil crecerán 6.3% al cierre de 2024, lo que significará un aumento de 15.7 millones de líneas adicionales respecto del cierre de 2022, para alcanzar las 135.5 millones de líneas en total; es decir, 102 líneas por cada 100 habitantes.
- Por su parte, se calcula que las líneas del servicio móvil de telefonía tendrán una tasa de crecimiento del 2.2%, del cierre de 2022 al cierre de 2024, que implicarán 6.1 millones de líneas adicionales a las reportadas en 2022, para alcanzar 142.1 millones de líneas y 107 líneas por cada 100 habitantes al cierre de 2024.
El Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT) presenta los Pronósticos de los servicios de telecomunicaciones 2023: servicios móviles, que analiza la relación económica entre las principales variables que inciden en la evolución de los servicios móviles y revisa las tendencias, catalizadores y retos que experimentan dichos servicios en el sector de las telecomunicaciones en México.
El documento se divide en tres secciones que explican los elementos tomados en cuenta para construir los modelos predictivos utilizados:
En el caso de las líneas del servicio móvil de acceso a internet, se calcula que aumentarán a una tasa de crecimiento de 6.3% del cierre de 2022 a finales del 2024[1], lo que indica que las líneas de este servicio pasarían de 119.9 a 135.5 millones; es decir, se estima un aumento de 15 millones 670 mil 276 líneas adicionales que representarían 102 líneas por cada 100 habitantes.
Por su parte, se estima que las líneas del servicio móvil de telefonía crecerán a una tasa del 2.2 % del cierre de 2022 al cierre de 2024, por lo que pasarían de 135.9 millones a 142.1 millones, lo que representa 6 millones 181 mil 80 líneas adicionales en el periodo y, con ello, se alcanzarían las 107 líneas por cada 100 personas.
De esta manera, ambos servicios tendrían una tendencia creciente y sostenida para el cierre de 2024 como se puede observar en la siguiente gráfica que muestra la evolución histórica de cada servicio.
Los pronósticos aquí presentados son consistentes con las tendencias globales identificadas[1], toda vez que se espera que el crecimiento de los servicios móviles en México sea mayor en el mediano plazo, en función del despliegue de redes de nueva generación en México. Este efecto podría verse reforzado por el aumento en el uso de otras tecnologías, como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y la realidad aumentada (AR), así como por el uso de servicios que utilizan las redes de telecomunicaciones como la banca móvil.
Por poner un ejemplo, de acuerdo con datos de PwC, la adopción de dispositivos de IoT aumentará de 16 mil 400 millones en 2022 a 25 mil 100 millones en 2027, lo que se traduce en conectar tres dispositivos por cada ser humano en el planeta[2].
En cuanto a las tendencias internacionales en la industria de las telecomunicaciones, a medida que continúa la transición a 5G y a nuevos estándares tecnológicos, las empresas de telecomunicaciones podrían invertir 342 mil 100 millones de dólares (más de 5 billones de pesos) en sus redes para 2027. Esto debido al crecimiento del gasto en telecomunicaciones impulsado por operadores en Estados Unidos, países de Europa y Japón, que están implementando 5G, expandiendo infraestructura de fibra óptica, migrando sistemas a la nube y explorando soluciones de red mediante código abierto[3].
Un estudio de la compañía Ericsson realizado por la consultora Analysys Mason analizó los costos y beneficios de 5G en 15 países emergentes, incluido México, con tres escenarios estimados para el despliegue de estas redes. Para el caso de México, se calculan costos de 2.4 miles millones de dólares (más de 34 mil millones de pesos) y beneficios de 15 mil millones de dólares (más de 262 mil millones de dólares).[4]
Adicionalmente, el documento Pronósticos de los servicios de telecomunicaciones 2023: servicios móviles,incluye un anexo con el análisis técnico de las líneas de los servicios móviles de telecomunicaciones que regula el IFT, con base en el análisis de componentes principales, modelos de series de tiempo y algoritmos de Machine learning[5].
Los pronósticos presentados son indicativos, por lo que constituyen un punto de referencia que, aunado con otros indicadores económicos y del sector, complementa el acervo de información disponible para los participantes en el sector de telecomunicaciones.
El documento completo y el marco metodológico están disponibles en: http://www.ift.org.mx/estadisticas/pronosticos-de-los-servicios-de-telecomunicaciones
[1] Se refiere a la tasa de crecimiento anual compuesta entre el último dato disponible de 2022 y el pronóstico a diciembre de 2024.
[2] Todos los pronósticos fueron estimados con base en la información histórica proveniente de los datos públicos disponibles. Cada pronóstico está acompañado de un análisis sistemático de la evolución de las líneas para entender su dinámica y la relación que las líneas tienen con otras variables explicativas seleccionadas a través del análisis de componentes principales, que es una técnica de ciencia de datos.
[3] PwC (2023), Perspectives from the Global Telecom Outlook 2023–2027. Página (6). Disponible en: https://www.pwc.com/gx/en/industries/entertainment-media/outlook/downloads/PwC-GTO-2023-PDF_V06.0-Accessible.pdf
[4] PwC (2023), Perspectives from the Global Telecom Outlook 2023–2027. The future on the line. Disponible en: https://www.pwc.com/gx/en/industries/tmt/telecomoutlook-perspectives.html
[5] Analysis Mason (2022), Future value of mobile in emerging markets. Disponible en: https://www.ericsson.com/4ad706/assets/local/reports-papers/further-insights/doc/5g-rollout-study-report.pdf.
[6] El análisis de componentes principales es una técnica de selección de variables explicativas que busca disminuir el número de estas variables utilizadas en los modelos de pronósticos, pero manteniendo la capacidad predictiva del conjunto de datos original. La estimación de los modelos por serie de tiempos se basó en la técnica de Box-Jenkins a fin de identificar y estimar un modelo estadístico que se interprete como generador de los datos muestrales. Los algoritmos de Machine learning se estimaron para complementar las estimaciones de series de tiempo, y consisten en modelos de redes neuronales artificiales que son modelos computacionales conformados por un conjunto de unidades de cómputo, las cuales están conectadas entre ellas de múltiples maneras y para lo que se usa inteligencia artificial.
