6 formas en que las empresas de telecomunicaciones utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

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La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se están filtrando en el sector de las telecomunicaciones de varias maneras diferentes. Para las empresas, la adopción de IA no se trata solo de aprovechar el poder de los datos y la inteligencia artificial para mejorar sus servicios y operaciones comerciales, sino también de mantenerse firme y sobrevivir entre sus competidores.

Aquí hay seis formas principales en que las empresas de telecomunicaciones están utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su negocio diario para prosperar y sobrevivir.

1. Mejor servicio al cliente con chatbots y asistentes virtuales

El clima cambiante del mercado y las expectativas cambiantes de los clientes dificultan que todas las empresas identifiquen y satisfagan las preferencias y necesidades de los clientes. Ninguna industria sobrevivirá si los clientes no están satisfechos. Las telecomunicaciones no son una excepción. Por lo tanto, la primera forma en que las empresas de telecomunicaciones utilizan la IA es para mejorar su servicio al cliente mediante la incorporación de asistentes virtuales y chatbots.

Los bots pueden automatizar y agilizar numerosos procesos back-end y problemas relacionados con la instalación, el mantenimiento y la resolución de problemas a los que se enfrentan a diario las empresas de telecomunicaciones. Estos asistentes virtuales atienden y responden automáticamente a las solicitudes de soporte, ahorrando un costo sustancial de contratación de mano de obra. A diferencia de sus contrapartes humanas, los chatbots pueden operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana y, cuando están equipados con aprendizaje automático, pueden aprender y analizar las solicitudes de los clientes, identificar oportunidades de ventas, enrutar y derivar las consultas de los clientes a autoridades superiores si es necesario. También pueden recomendar a los clientes sobre otros productos y servicios relevantes en función de sus perfiles y preferencias. Esta capacidad de analizar datos en poco tiempo para brindar mejores soluciones o sugerencias los hace muy superiores a sus contrapartes humanas.

Dado que muchos chatbots ya ofrecen servicios de voz y voz, no solo se están volviendo más «humanos», sino que también son accesibles para las personas con discapacidades. Las guías de telecomunicaciones que ‘dicen’ los nombres de las redes, los títulos de los programas, los intervalos de tiempo, etc. ayudan a los clientes con necesidades especiales, que necesitan dicha asistencia de voz para navegar a través de sus opciones más fácilmente.

El uso de la IA y el aprendizaje automático ya ha demostrado ser un gran éxito para los programas de atención al cliente de grandes operadores de telecomunicaciones como AT&T, Verizon y Comcast. Vodafone, por ejemplo, informó una mejora del 68 % en la satisfacción de sus clientes después de incorporar un Chabot llamado TOBi. A medida que la tecnología evoluciona, estos chatbots pueden volverse más inteligentes y generar soluciones más inteligentes y rentables para tareas complejas, en lugar de que las empresas contraten y dependan de seres humanos falibles.

2. Mantenimiento predictivo y optimización de redes

El mantenimiento predictivo impulsado por IA aún no está en el centro de atención, pero es un caso de uso esencial para evitar interrupciones. Se trata de algoritmos para monitorear y anticipar fallas en los equipos para que los responsables de mantenimiento puedan solucionarlas con anticipación. Junto con las herramientas de visualización, permiten a los operadores ver lo que viene y dirigir su atención en consecuencia.

Dado que los procesos de ML aprenden y mejoran continuamente, comenzamos a ver el surgimiento de una nueva tecnología: Self Organizing Network (SON) que puede autoanalizarse y autooptimizarse, eliminando la configuración manual de la red durante la implementación, la optimización y la resolución de problemas. Al mejorar el rendimiento de la red, SON puede reducir significativamente el costo de los servicios del operador móvil.

3. Automatización Robótica de Procesos (RPA)

El gran volumen de clientes con los que trata una empresa de telecomunicaciones todos los días deja espacio para una variedad de errores humanos. La automatización de procesos mediante la incorporación de IA reduce el margen de tales errores, además de garantizar que todas las operaciones repetitivas se ejecuten de manera mucho más fluida y precisa que la finalización manual de las tareas. RPA mejora la calidad de los datos, reduce el tiempo de respuesta promedio y hace que toda la operación sea más escalable y adaptable. Al darse cuenta de los beneficios de RPA, todas las empresas de telecomunicaciones líderes están haciendo inversiones significativas en RPA en estos días. Por ejemplo, AT&T tiene más de 200 tipos de bots, que manejan tareas repetitivas y mundanas, como ingresar información en su sistema heredado.

4. Análisis predictivo que conduce a decisiones rápidas basadas en datos

Las empresas de telecomunicaciones poseen una gran cantidad de datos de clientes. Analizar y obtener información valiosa a partir de estos datos es una tarea engorrosa para las personas, pero no para la IA. El análisis de datos, armado con algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, permite a los actores de las telecomunicaciones obtener una ventaja competitiva al comprender los datos de manera rápida y efectiva y tomar decisiones comerciales mejores y más rápidas en tiempo real, ahorrando dinero y tiempo. También ayuda a las empresas a crear mejores productos, comprender patrones, resolver problemas que surgen mucho más rápido y, a veces, incluso evitar que sucedan. Todo esto eventualmente se traduce en mejores decisiones comerciales y una mayor satisfacción del cliente.

5. Detección y prevención del fraude

El fraude en línea está aumentando rápidamente y representa la mayor amenaza para la industria de las telecomunicaciones. Afortunadamente, un estafador a menudo deja un rastro digital. Los algoritmos de aprendizaje automático siguen este rastro, aprenden a diferenciar entre actividades regulares y fraudulentas y detectan tales actividades, incluidos perfiles falsos, robo de identidad, acceso ilegal y mucho más. También se conoce como aprendizaje automático supervisado, en el que cada transacción o actividad se etiqueta como fraude o no fraude. Pasa por extensos conjuntos de datos en una fracción de tiempo que un analista humano, detectando anomalías en el camino. Puede proporcionar respuestas preventivas y en tiempo real a actividades fraudulentas o sospechosas mediante la comprensión de los comportamientos de personas, cuentas, dispositivos, etc. Adaptive Analytics actualiza continuamente los modelos de aprendizaje automático en función del análisis de las actividades fraudulentas. Le da a estos algoritmos de aprendizaje automático una ventaja sobre los futuros estafadores y evita que surjan tales problemas.

6. Mejorar la seguridad de los terminales

Los atacantes cibernéticos, que combinan la IA de los bots y las herramientas de aprendizaje automático para eludir los controles de seguridad de los terminales, plantean amenazas importantes para las empresas de telecomunicaciones. Los riesgos aumentan tan rápidamente que las formas tradicionales de proteger los puntos finales basados ​​en hardware ya no detienen a los atacantes. Se están realizando intentos de filtración sofisticados utilizando IA y aprendizaje automático, y el tiempo que lleva comprometer un punto final se ha reducido a solo 7 minutos, después de lo cual los atacantes obtienen acceso completo a los sistemas internos y datos valiosos.

Gracias a las plataformas en la nube; pueden ayudar a las aplicaciones de control de seguridad de puntos finales basadas en IA a adaptarse dinámicamente a varios tipos de amenazas. La seguridad de datos, la seguridad en la nube y la protección de la infraestructura son las áreas de gasto en seguridad de más rápido crecimiento hasta 2023, y esto es algo en lo que las empresas de telecomunicaciones están invirtiendo. a la investigación de Capgemini. En 2018 se gastaron 7100 millones de dólares en sistemas y servicios de ciberseguridad basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este gasto aumentará a 30 900 millones de dólares para 2025, según un estudio de Zion Market Research.