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Vodafone adopta las métricas QoO de CUJO AI para el despliegue de banda ancha en múltiples mercados

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CUJO AI dijo en un anuncio distribuido por PR Newswire el 6 de octubre de 2026, que Vodafone ha seleccionado su tecnología de medición de red Quality of Outcome (QoO) para su despliegue en varios de los mercados europeos del operador. La tecnología ya está implementada en una red de banda ancha Vodafone en vivo, y se está llevando a cabo un despliegue adicional en toda Europa.

Despliegue en los mercados europeos de Vodafone

Según la empresa, el despliegue lleva Quality of Outcome a millones de gateways de Vodafone (equipos en las instalaciones del cliente) mientras respalda la iniciativa Low Latency DOCSIS del operador. Vodafone ya ha probado QoO con la tecnología Low Latency DOCSIS para evaluar cómo las mejoras de la red se traducen en un mejor rendimiento de aplicaciones como juegos, videoconferencias y servicios en la nube.

“La calidad de la red debe medirse, en última instancia, por lo que los clientes pueden lograr con su conexión”, dijo Remko Vos, CEO de CUJO AI. Vos afirmó que la empresa ayudó a desarrollar Quality of Outcome para conectar la ingeniería de redes con las experiencias que importan a los usuarios, y calificó el despliegue de Vodafone en múltiples mercados como un paso importante hacia la conversión de la medición de red basada en resultados en una realidad operativa a gran escala.

CUJO AI dijo que Vodafone ha sido un importante partidario y promotor del marco, aportando una perspectiva de operador a su desarrollo, y describió al operador como el primer gran operador en desplegar Quality of Outcome a gran escala en redes de banda ancha en vivo.

Oscar Gallego, Director de Tecnología y Productos para el Hogar en Vodafone, dijo que ofrecer una experiencia de banda ancha excelente requiere ir más allá de las velocidades anunciadas para comprender cómo funciona la red con las aplicaciones que los clientes utilizan a diario. Describió Quality of Outcome como “una forma práctica y centrada en la aplicación para evaluar y mejorar esa experiencia”, y afirmó que ambas compañías están llevando la capacidad a redes en vivo en toda la presencia europea de Vodafone.

Cómo Quality of Outcome puntúa una red

Según CUJO AI, el marco evalúa qué tan bien las condiciones de la red respaldan los resultados que los usuarios esperan de aplicaciones específicas, como juegos responsivos, videollamadas ininterrumpidas y servicios en la nube confiables, trasladando la evaluación de una conexión más allá de medidas técnicas como la velocidad o la latencia promedio. Convierte mediciones como latencia, pérdida de paquetes y rendimiento en una puntuación específica de la aplicación, lo que permite a los operadores ver si sus redes ofrecen las condiciones que una aplicación necesita para funcionar bien e identificar dónde se puede mejorar el rendimiento.

El documento IETF que define el marco especifica que las puntuaciones QoO expresan las condiciones de red medidas como un porcentaje en una escala lineal delimitada por dos umbrales específicos de la aplicación: 0 % en las Condiciones en el Punto de Rendimiento Inaceptable (CPUP) y 100 % en los Requisitos para un Rendimiento Óptimo (ROP). Los requisitos de latencia se expresan como conjuntos de tuplas de latencia-percentil, los requisitos de pérdida de paquetes como una razón media, y el rendimiento como un mínimo global único. La puntuación global es el mínimo de las puntuaciones de latencia, pérdida de paquetes y rendimiento, basándose en la lógica de que la dimensión más degradada probablemente determinará la calidad percibida por la aplicación; si no se alcanza el rendimiento mínimo requerido, la puntuación se fuerza a 0 %.

El documento indica que QoO se basa conceptualmente en la métrica Quality Attenuation y que su dependencia de las distribuciones de latencia y las probabilidades de pérdida de paquetes preserva la composabilidad espacial, lo que permite a los operadores combinar mediciones a través de segmentos de red o descomponerlas para el aislamiento de fallas y el análisis de causa raíz. También registra debilidades conocidas y preguntas abiertas: en redes volátiles, como los enlaces móviles celulares, la capacidad disponible para un dispositivo puede cambiar en un orden de magnitud en segundos, y las tasas de muestreo lentas pueden pasar por alto picos de latencia de corta duración y generar puntuaciones excesivamente optimistas.

Situación de la especificación en el IETF

CUJO AI dijo que Quality of Outcome fue co-creado por sus expertos en colaboración con la comunidad de redes más amplia y avanzado a través del Grupo de Trabajo de Medición de Rendimiento IP de la Internet Engineering Task Force. La empresa describe el resultado como un nuevo estándar industrial publicado por el IETF.

El registro del IETF para el documento, draft-ietf-ippm-qoo-11, lo enumera como un Internet-Draft activo de ese grupo de trabajo, redactado por Bjørn Ivar Teigen Monclair y Magnus Olden de CUJO AI, con Ike Kunze como editor. El borrador reemplaza al anterior draft-olden-ippm-qoo y lleva un estado RFC previsto como Informativo. El registro muestra que el documento ha sido enviado al IESG para su publicación y se encuentra en la cola del RFC Editor a la espera de un primer editor; el registro se actualizó por última vez el 13 de agosto de 2026, con la revisión más reciente fechada el 19 de mayo de 2026.

La sección de estado de implementación del borrador registra qoo-c, una biblioteca C de código abierto con licencia MIT para calcular Quality of Outcome mantenida por CUJO AI y descrita allí como una implementación completa de la especificación, junto con soporte parcial de QoO en goresponsiveness, una prueba de calidad de red de código abierto escrita en Go. Los Internet-Drafts son documentos de trabajo del IETF y son válidos por un máximo de 6 meses; la revisión actual del borrador QoO expira el 20 de noviembre de 2026.

Aiden Cross es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, que cubre la estrategia de productos de IA, la ejecución y los desafíos prácticos de convertir modelos experimentales en productos escalables y listos para el mercado. Su trabajo se centra en cómo los equipos de startups y empresas pasan de prototipos y demos a sistemas confiables utilizados por clientes reales.
Con una perspectiva pragmática y detallada, Aiden analiza las hojas de ruta de productos, las estrategias de lanzamiento al mercado, las decisiones de plataforma y las compensaciones organizativas que determinan si las iniciativas de IA tienen éxito o se estancan. Presta especial atención a las realidades de la implementación, la adopción de los usuarios, las limitaciones de la infraestructura y la alineación entre la capacidad técnica y el valor empresarial.
Los artículos escritos por Aiden Cross son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la claridad, la precisión y la cobertura responsable de cómo se crean, envían y escalan los productos de IA en el mundo real.