El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) han estado constantemente en las noticias de telecomunicaciones en los últimos años, y por una buena razón. Estas dos tecnologías se han convertido en fundamentales para el éxito de las empresas de telecomunicaciones, tanto a nivel mundial como en Sudáfrica. Según un estudio reciente, las empresas de telecomunicaciones se encuentran entre las primeras en adoptar esta tecnología y la utilizan para mejorar la retención de clientes, permitir el autoservicio, mejorar el mantenimiento de los equipos y reducir los costes operativos. Esta tecnología está creando más oportunidades para aumentar los ingresos. Con todo lo positivo, también hay algunos retos, y nos sumergimos en ambos a continuación.
Cómo pueden aprovechar las telecos el poder del aprendizaje automático y la inteligencia artificial
Las empresas de telecomunicaciones están utilizando la IA y el ML para ayudar a resolver problemas complicados relacionados con la red móvil y sus operaciones. Según el estudio de Nvidia, la IA y el aprendizaje automático en las telecomunicaciones están ayudando a las empresas de telecomunicaciones a optimizar las operaciones (60 %), reducir los costes (44 %) y mejorar el compromiso con el cliente (35 %). Esto es posible gracias a la tecnología de IA y ML, que se utiliza para transformar las redes móviles de bajo rendimiento en redes autooptimizadas. Otras ventajas de esta tecnología son las siguientes:
Optimización de la red
Los operadores de telecomunicaciones pueden utilizar esta tecnología para el análisis predictivo con el fin de supervisar los equipos de red y poner de relieve o anticipar cualquier problema o incidencia. Los algoritmos de ML también se utilizan para identificar continuamente patrones y tendencias mientras se analizan los datos de la red para detectar anomalías. De este modo, el operador de telecomunicaciones puede gestionar eficazmente los problemas detectados antes de que afecten a los clientes. Esto no sólo mejora las operaciones, sino también la experiencia del cliente.
Mejorar la seguridad de la red
Las tecnologías de IA y ML también pueden mejorar la seguridad de una red. Esta tecnología puede supervisar la salud de la red y analizar incidentes de seguridad pasados para hacer predicciones preventivas e identificar posibles vulnerabilidades de la red. De este modo, el operador de telecomunicaciones puede predecir amenazas y complicaciones y adoptar medidas proactivas para gestionarlas.
Detección de fraudes
Mediante análisis avanzados, que utilizan tecnología de IA y ML, una red puede detectar actividades fraudulentas. Esto es posible gracias al desarrollo de modelos de detección de fraudes que analizan los datos de la red y destacan las anomalías que pueden estar relacionadas con el fraude. El modelo de análisis avanzado alertará a la red de estas anomalías para que pueda investigar más a fondo.
Mejor toma de decisiones
Mediante la utilización de tecnologías de IA y ML para análisis avanzados, los operadores de telecomunicaciones pueden obtener una visión completa de todos los aspectos de la red y de lo que podría afectar a los ingresos y el crecimiento. Con acceso a análisis de datos casi en tiempo real, las empresas de telecomunicaciones pueden tomar decisiones informadas relacionadas con las operaciones de red, la pérdida de clientes, nuevas fuentes de ingresos, la experiencia del cliente y mucho más. Con estos datos, cualquier cambio de comportamiento que pueda producirse en la red, en relación con el cliente, el producto, los ingresos o las operaciones de infraestructura, puede ser alertado y abordado de forma proactiva, para permitir a la operadora intervenir de forma temprana cuando se ponen de manifiesto estos cambios.
Retos de la implantación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las telecomunicaciones
Las ventajas y oportunidades que ofrecen las tecnologías de inteligencia artificial y ML para las telecomunicaciones avanzadas son evidentes. Aun así, hay que señalar que los operadores de telecomunicaciones necesitan ayuda para afrontar varios retos relacionados con su implantación.
Privacidad y seguridad de los datos
El primero está relacionado con la preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos. Hoy en día, las redes deben proteger los datos sensibles de sus clientes. Con la gran cantidad de datos que se generan y analizan, más usuarios tienen acceso a ellos, lo que aumenta la posibilidad de fuga de datos. Una de las soluciones de las telecomunicaciones a este problema es asociarse con vendedores de tecnología y proveedores de servicios externos que tengan la experiencia necesaria para garantizar la seguridad de estos datos.
Falta de conocimientos técnicos
Otro reto que se está experimentando en las telecomunicaciones está relacionado con la necesidad de más conocimientos técnicos. Muchas empresas de telecomunicaciones no tienen tiempo para crear equipos de científicos de datos que gestionen sistemas avanzados de análisis e inteligencia artificial. Muchas telecos están recurriendo a programas internos de formación y desarrollo para superar la necesidad de más experiencia y conocimientos.
Calidad de los datos
Para que las capacidades de IA sean lo más eficaces posible, es necesario disponer de datos completos y precisos. Esto requiere el uso de conjuntos de datos correctos y fiables, compuestos por datos limpios, accesibles y seguros, junto con una gobernanza de datos especializada, que garantice la fiabilidad de los datos que se utilizan para la toma de decisiones basada en datos que se requiere. La combinación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (AM) puede resolver este problema. El PLN puede interpretar y analizar el lenguaje humano hablado y escrito, que puede utilizarse para extraer el contexto, el significado y la intención de los datos no estructurados. Cuando esto se combina con el aprendizaje automático, los operadores de telecomunicaciones pueden generar información precisa y procesable.
Disponibilidad de datos
Debido a las grandes cantidades de datos que se ingieren para el modelado y la ciencia de datos, otro reto es la disponibilidad de los datos, garantizando que estén disponibles para ser analizados, donde un producto de ingestión fiable y de alto rendimiento, como CDRlive, es imprescindible.
Elevados costes de inversión inicial
El elevado coste de la inversión es uno de los retos más significativos asociados a la implantación del ML y la IA, especialmente en las telecomunicaciones en SA. Al tratarse de una solución de servicios especializados, los científicos y expertos en análisis de datos deben ejecutar las soluciones y desplegar los modelos. También requiere infraestructura, hardware y software, lo que conlleva un precio significativo. Se están utilizando soluciones de IA/ML basadas en la nube para resolver el elevado coste de inversión y hacer más asequible la implantación de estas tecnologías.
Casos prácticos de aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
En todo el mundo se han implantado varias soluciones de inteligencia artificial para telecomunicaciones. El primer ejemplo es el lanzamiento de TOBi por Vodafone. TOBi es una aplicación de inteligencia artificial para la gestión de clientes. Es la forma que tiene Vodafone de llevar la atención al cliente al siguiente nivel. Este chatbot utiliza IA y herramientas inteligentes de reconocimiento de voz para ayudar a resolver las consultas de los clientes en un tiempo récord. Desde su lanzamiento en 2021, el 70% de las consultas de los clientes que llegan a través de los canales digitales de Vodafone son resueltas por TOBi.
Otro gran ejemplo de aplicación de la IA a las telecomunicaciones muy diferente de los anteriores y que muestra la versatilidad de esta tecnología es el AVA Telco AI Ecosystem de Nokia. Esta tecnología permite a las empresas de telecomunicaciones automatizar las operaciones de red y garantizar el servicio, reducir costes y aumentar la agilidad.
Conclusión:
De lo anterior se desprende claramente que las tecnologías de IA y ML están cambiando el sector de las telecomunicaciones tal y como lo conocemos. Con esta tecnología, los operadores de telecomunicaciones pueden obtener una visión significativa de todos los aspectos de su negocio e identificar las oportunidades de aumentar los ingresos y los elementos que afectan al funcionamiento de la red y a la pérdida de clientes. Esto es vital para adelantarse a la competencia en un sector tan competitivo como el de las telecomunicaciones. Las empresas de telecomunicaciones, especialmente las de SA, deben buscar tecnologías que ayuden a mejorar el rendimiento y la rentabilidad para hacer crecer su negocio.
Prepare su negocio para el futuro y aumente sus ingresos con CDRlive
Descubra cómo el CDR es clave para tomar decisiones efectivas sobre los ingresos y la pérdida de clientes en el sector de las telecomunicaciones y por qué los registros de datos de llamadas son el alma de las telecomunicaciones.
Soy Advanced Analytics Solution Stream Owner en Adapt IT Telecoms. Gracias a mis años de experiencia en el sector de las TIC, he adquirido competencias en diversas áreas, como ventas, estrategia, servicios profesionales, gestión, nube y transformación digital. Mi equipo y yo nos especializamos en ofrecer soluciones especializadas de big data a mercados como el de las redes móviles, la educación y la regulación. Como Solution Stream Owner, soy responsable de garantizar que ofrecemos servicios de primera categoría y soluciones innovadoras a nuestros clientes. Mi trayectoria en este campo comenzó como ingeniero técnico y, a lo largo de los años, he pasado por las áreas de preventa, desarrollo empresarial, consultoría, análisis, comercial y gestión de operaciones. Esto me ha proporcionado un conjunto diverso de habilidades, lo que me permite mantener conversaciones que conducen a soluciones innovadoras. Lo que más me apasiona es la integración entre el software y las personas, tanto en la sociedad como en las organizaciones. Es un reto, pero me resulta muy gratificante. Me comprometo a garantizar que sigamos ofreciendo soluciones de vanguardia que ayuden a nuestros clientes a ir por delante de la competencia.
