En septiembre, cuando el equipo de fútbol americano de la Universidad de Alabama jugó contra el San Jose State, más de 100.000 aficionados llenaron el estadio y vieron cómo la marea carmesí arrastraba los espartanos, terminando el partido 48 a 3. Después del partido, los clientes de telefonía móvil inundaron las líneas de AT&T y el periódico Tuscaloosa News con quejas de llamadas cortadas, mensajes de texto perdidos, y la incapacidad de conectarse a la red, no sólo en el campo de fútbol, sino en toda la ciudad.

Las sobrecargas de ancho de banda han provocado repentinamente que sea más urgente encontrar mejores formas de modelar y hacer frente al aumento del tráfico, de manera que las redes no experimenten un colapso total. "Cuando sólo se tenía que tener en cuenta la voz, la planificación los modelos de planificación eran fáciles de diseñar; los ingenieros podían hacerlos en hojas de cálculo", recuerda Nick Shanker, director general de Cerion, una empresa con sede en Frisco, Texas, que realiza modelos de la futura demanda de tráfico en las redes móviles. "Ya no hay suficiente con realizar una planificación lineal. Actualmente, se necesita ayuda."

Los partidos, eventos políticos, y convenciones de alta tecnología importantes son conocidos por sobrecargar las redes de telefonía móvil con aumentos repentinos del tráfico. En Manhattan y en San Francisco, incluso en los días normales las redes presentan con frecuencia los mismos síntomas. El problema se produce cuando un gran número de personas utilizan sus teléfonos inteligentes al mismo tiempo para realizar llamadas, enviar fotos, descargar vídeos, o publicar actualizaciones en Facebook. Sin embargo, no son únicamente los eventos singulares o las multitudes que abarrotan Times Square las que pueden colapsar las redes; la demanda de ancho de banda está creciendo en casi todas partes, gracias al aumento en las suscripciones de teléfonos inteligentes y a la introducción de nuevas aplicaciones como la videoconferencia.

Los diseñadores de modelos predictivos anticipan las futuras demandas de tráfico y ayudan a las empresas de telecomunicaciones a planificar en consecuencia. Empiezan por la recogida de los datos de un proveedor para entender lo que ha ocurrido en una red y cómo se encuentra en este momento--la cantidad de tráfico que se transmite, qué porcentaje es de voz, vídeo o texto, qué ruta sigue a través de la red. A continucación, ejecutan unas simulaciones para evaluar el impacto si, por ejemplo, una empresa empieza a vender el iPhone, o cambia su plan de marketing, o si amplia sus servicios de 3G a 4G. Shanker indica que los modelos de su empresa tienen un horizonte de unos 18 meses. Son más precisos para los primeros seis meses, y la empresa acostumbra a actualizarlos mensualmente.

Sin embargo, actualmente existe la preocupación de que este modelos no están buscando lo suficientemente adelante en el futuro. "La previsión del tráfico se está convirtiendo en el factor más importante en la prestación de una experiencia de calidad para el usuario final", destaca Stefano Savioli, director de optimización y garantía de la red de Nokia Siemens Networks. "Lo que el mes pasado posiblemente fuera cierto, puede no serlo el mes siguiente."

Los modelos no se limitan a mirar la cantidad de tráfico que una red transporta. También examinan si el tráfico está siguiendo el camino más eficiente. Pueden encontrar, por ejemplo, que un nodo de equipamiento está funcionando a sólo el 30 por ciento de su capacidad, mientras que otro lo está haciendo al 90 por ciento. Muy poca capacidad y las llamadas se cortan y los cliente se sienten alienados. Demasiada capacidad y se está malgastando el dinero. Shanker señala que una empresa europea había previsto añadir cinco controladores de estación base para su red, con un coste de 1.5 millones de dólares cada uno, para aumentar su capacidad. Cerion realizó un modelo de la misma red y encontró que reorganizando la forma en que se estaba manejando el tráfico, la empresa tendría suficiente instalando sólo uno, consiguiendo ahorrarse 6 millones de dólares.

Sin embargo, el simple crecimiento total también supone un problema, especialmente cuando viene con la demanda de cargar con el tráfico de más películas y música, el cual en conjunto aumentó del 25 por ciento del tráfico en los dispositivos móviles en enero de 2010 al 41 por ciento en septiembre, según Sandvine, un fabricante canadiense de herramientas de gestión del tráfico. En las redes fijas, el audio y el video se encuentran actualmente en un 43 por ciento, frente al 30 por ciento del año anterior. Netflix representa por sí sola hasta un quinto de todos los bytes descargados en América del Norte durante las horas puntas, afirma Sandvine. En ocho meses, el tráfico móvil de los portales de redes sociales como Facebook aumentó en un tercio en América del Norte y prácticamente se duplicó en América Latina. Además, Morgan Stanley prevé que el tráfico de datos móviles se duplicará cada año, llegando a casi 3,5 millones de terabytes en 2014.

La creación de previsiones precisas depende de la comprensión de cómo los diferentes teléfonos y aplicaciones interactúan y cómo esas interacciones afectan a la red. Los fabricantes de teléfonos toman una serie de decisiones de diseño sobre, por ejemplo, cómo el dispositivo mantendrá su conexión a una red o cómo cargará una aplicación. Como resultado, un teléfono puede obtener una cobertura de red del 60 por ciento más a menudo que otro que ejecute la misma aplicación.

Nokia Siemens realiza pruebas para averiguar las exigencias impuestas por cada combinación de teléfono y aplicación e introduce los números resultantes a sus modelos de predicción. También analiza los paquetes de datos enviados a través de las redes para saber cuántos usuarios con un teléfono determinado ejecutan una aplicación en concreto. Todo esto ayuda a proyectar cómo afectarán al tráfico las ventas de nuevos teléfonos y de nuevas aplicaciones.

La simple demanda no es la única fuente de problemas de tráfico. Los diseñadores de modelos también deben contar con los fallos de la red principal--los problemas derivados de fallos de software, cables de fibra óptica cortados por proyectos de construcción, o ataques de denegación de servicio lanzados por hackers. A veces suceden cosas raras en los peores momentos. Durante varias horas precedentes al llamado "Lunes Cibernético", el 29 de noviembre, muchos de los clientes de Comcast en el noreste perdieron el acceso a Internet. El problema resultó ser causado por los servidores de nombre de dominio de Comcast, los cuales traducen los nombres de páginas web que la gente escribe en sus navegadores en la cadena de números que los ordenadores leen.

Algunas de las soluciones, como el suministro de equipo adicional, pueden ser más fiables pero más caras, mientras que la adición de un determinado software puede ser más barata, pero no proteger contra una variedad de problemas tan grande. Gordon Bolt, vicepresidente asociado de ingeniería de OPNET, con sede en Bethesda, Maryland, señala que los modelos predictivos de su empresa pueden determinar qué tipo de problema es más probable que ocurra y sugerir la combinación de medidas de protección más rentable.

Savioli cree que a medida que más empresas empiecen a entender el impacto de los teléfonos inteligentes, los problemas como las llamadas cortadas durante los partidos de fútbol se convertirán en una cosa del pasado. Sin embargo, él afirma que el modelado predictivo aún será necesario cuando el próximo nuevo dispositivo o aplicación desconocida imponga nuevas exigencias a la red. "Todavía hay operadores en todo el mundo que no han cambiado lo que están haciendo, que no han aceptado el paradigma del teléfono inteligente", afirma él. "Creo que este problema que vemos actualmente se tendrá en cuenta en el futuro. No obstante, qué tipo de problemas nuevos veremos en el futuro es algo que no sé."