En las últimas décadas, los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) han pasado de los servicios de voz y texto a Internet, y admiten una gran cantidad de dispositivos móviles, desde teléfonos inteligentes hasta dispositivos portátiles.
Con el despliegue de nuevos servicios y las complejidades asociadas, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se han vuelto cada vez más cruciales para mejorar la experiencia del cliente en la industria de las telecomunicaciones.
Los CSP necesitan sistemas para aprender de forma rápida y autónoma para optimizar la arquitectura, el control y la gestión de la red, así como para permitir operaciones más eficientes para satisfacer las crecientes expectativas de los clientes.
La industria misma es, por lo tanto, candidata para adoptar soluciones de IA y automatización que mejoren la confiabilidad de la red, la satisfacción y retención del cliente y optimicen sus procesos comerciales para obtener mayores ganancias y eficiencia. Esta publicación abordará algunos de los casos de uso significativos de la IA en las telecomunicaciones.
Supervisión y gestión de redes
La IA puede abordar muchos desafíos relacionados con la red al adoptar redes definidas por software (SDN), virtualización de funciones de red (NFV), aplicaciones basadas en la nube y tecnologías 5G. Al incorporar IA en plataformas de automatización de redes como ONAP, las empresas de telecomunicaciones pueden ofrecer operaciones de gestión eficientes, oportunas y confiables.
En primer lugar, la IA puede respaldar las operaciones de red para identificar problemas, por ejemplo, fallas e infracciones del Acuerdo de nivel de servicio (SLA), diagnosticar las causas principales, correlacionar múltiples fuentes de eventos, filtrar el ruido (alertas falsas) y recomendar soluciones. Además, los sistemas de IA están diseñados para predecir e identificar anomalías o problemas de red para que las empresas puedan tomar medidas de manera proactiva para abordar esas anomalías antes de que se den cuenta o se vean afectadas por ellas.
Otro uso de la red de la IA es el mantenimiento predictivo. Cualquier tiempo de inactividad para los proveedores de servicios de telecomunicaciones puede significar un desastre. Los sistemas de IA son una gran solución para este desafío porque pueden identificar patrones que indican una falla en las revisiones de mantenimiento de rutina del equipo. Permite a las empresas tomar medidas proactivas antes de que se produzca un tiempo de inactividad.
Los ejemplos de aplicaciones de IA centradas en la red incluyen:
- Detección de anomalías para operaciones, administración, mantenimiento y aprovisionamiento (OAM&P)
- Supervisión y optimización del rendimiento
- Supresión de alerta/alarma
- Recomendaciones de acciones de tickets de problemas.
- Resolución automatizada de tickets de problemas (autocuración)
- Predicción de fallas en la red
- Planificación de la capacidad de la red (predicción de la congestión)
- Acceso y traspaso iniciales inteligentes; programación dinámica; optimización de recursos
Atención al cliente y asistentes virtuales
El servicio al cliente es un componente crítico de la industria de las telecomunicaciones, y el uso de chatbots para aumentar o reemplazar los centros de llamadas humanos es una de las aplicaciones clave de IA hasta la fecha. Varias acciones de los clientes requieren apoyo específico de los clientes, ya sea para cambiar los planes de facturación o los reembolsos, realizar pagos o presentar quejas. En lugar de aumentar la cantidad de agentes, la IA puede manejar a los clientes directamente con aplicaciones de mensajería como WhatsApp. Los chatbots pueden proporcionar muy rápidamente un servicio al cliente superior. Proporcionan a los clientes un único punto de contacto y están disponibles 24/7 para que puedan realizar las gestiones necesarias sin tener que depender de la ayuda de un agente humano. Reduce costos y mejora la eficiencia.
AI utiliza diferentes chatbots y otros mecanismos para la interacción con el cliente para atender las solicitudes de soporte y mejorar las actividades de autocuidado. También se puede utilizar para automatizar la resolución del impacto en el cliente de los problemas de red y servicio. La IA puede incluso prevenir problemas mediante el análisis continuo del desarrollo de la salud de las redes y los servicios y la activación de acciones preventivas. La IA también puede mejorar el análisis de datos relacionados con el cliente para identificar y predecir la satisfacción del cliente en el futuro inmediato. Es fundamental para los DSP que desean anticiparse y responder a los problemas o brindar a sus clientes el servicio adecuado en el momento adecuado. La IA se puede utilizar para CRM en áreas como promociones personalizadas, oportunidades de ventas cruzadas/ventas adicionales, predicción de abandonos y mitigación.
Otros ejemplos del uso de IA en el servicio/soporte al cliente incluyen:
- Portales de conocimiento y asistentes de IA para agentes humanos
- Optimización y cumplimiento del centro de contacto
- Análisis de sentimiento de voz y texto del cliente
Seguridad
La seguridad es una de las aplicaciones de IA más populares en telecomunicaciones. Para identificar amenazas, las tecnologías de seguridad tradicionales dependen de reglas y firmas. Sin embargo, la información puede quedar obsoleta pronto. Las tácticas de los adversarios están evolucionando rápidamente y existen amenazas cada vez más avanzadas y desconocidas para las redes CSP. Los algoritmos se pueden entrenar para adaptarse al cambiante panorama de amenazas, tomar decisiones independientes sobre una anomalía maliciosa o proporcionar un contexto para ayudar a los expertos humanos.
Durante muchos años, las técnicas de IA, como las redes neuronales y el ML, se han utilizado para mejorar la detección de códigos maliciosos y otras amenazas para el tráfico de telecomunicaciones. Y la IA puede ir aún más allá, por ejemplo, para tomar medidas de remediación automáticas o presentar el tipo correcto de información para informar a un analista de seguridad humana sobre una decisión o tal vez una recomendación. Muchos proveedores establecidos y nuevas empresas de IA están desarrollando soluciones que ayudan a los CSP a administrar sus dispositivos y servicios de IoT de manera más segura y a utilizar perfiles automáticos.