Los operadores de redes móviles confían cada vez más en la inteligencia artificial (AI) para reforzar los modelos de negocio: los algoritmos inteligentes saben cómo diseñar redes, mejorar el servicio al cliente, agilizar y automatizar los procesos empresariales y optimizar la infraestructura.
Las aplicaciones basadas en la AI van a fomentar la innovación en la telecomunicación, especialmente durante la transición a las redes virtualizadas 5G. Junto con la fibra óptica, el 5G va a acelerar la digitalización de los servicios y procesos industriales, permitiendo una rápida expansión del Internet de las cosas (IoT).
Según IDC, el 63,5% de las empresas de telecomunicaciones está implementando activamente la inteligencia artificial para mejorar las operaciones de sus redes. Además, al facilitar a los operadores la optimización y dirección del tráfico, los algoritmos de AI pueden ayudar a reforzar la ciberseguridad: el tráfico puede ser redirigido automáticamente mediante los sistemas de monitorización asistidos por la AI.
La capacidad de predecir anomalías permite a los equipos de operaciones realizar un mantenimiento predictivo y resolver los problemas antes de que se produzcan. Las aplicaciones de AI son capaces de prevenir tanto los fallos de los dispositivos como de los sistemas gracias a predecir el futuro basándose en los datos históricos. Invertir en las soluciones de AI para supervisar el desgaste del material y predecir posibles fallos tiene claras ventajas económicas.
La AI y la programación neurolingüística (NLP) también pueden servir para analizar los mensajes de los clientes enviados a los call centers y las notas tomadas por los agentes, también, para mejorar la calidad del servicio.
Otra ventaja de la AI es el aumento de la eficiencia energética de la red. Según un estudio de Nokia y GSMA Intelligence, la gran mayoría de las empresas de telecomunicaciones considera que la eficiencia energética es el motor principal de transformación de las redes. Sin embargo, los encuestados admitieron que aún se encontraban en una fase inicial de planificación y pruebas de la AI en este campo. Aun así, cerca de la mitad de los participantes de esa encuesta opinaron que esperaban un ahorro energético entre 10 y 20% en los próximos dos años, cuando las soluciones energéticas de AI se fueran a hacer más accesibles.
Vista general: las aplicaciones de AI en las telecomunicaciones:
- prevención de fallos de dispositivos y sistemas antes de su ocurrencia (mantenimiento predictivo),
- optimización del diseño y funcionamiento de las redes,
- interacción con el cliente digital y personalizada,
- desarrollo de servicios,
- asistentes virtuales y chatbots,
- análisis de datos móviles,
- mejora de los sistemas de facturación,
- mejor asignación de recursos,
- optimización de las ventas B2B,
- mejora de la ciberseguridad, la detección y prevención del fraude cibernético inclusive,
- mejora de la eficiencia energética,
- automatización de los procesos empresariales,
- automatización de los procesos robóticos.
No es camino de rosas
La AI en las telecomunicaciones tiene sus desafíos. Los datos desestructurados e incompletos presentan una dificultad, al igual que la necesidad de conocimientos técnicos adicionales y la contratación de especialistas en la materia de AI. Otro reto es la integración técnica de los proyectos de AI.
Aparte de los desafíos existen unos riesgos. La AI está basada en grandes cantidades de datos que a menudo son personales. Es importante que los algoritmos sean utilizados de forma responsable y que protejan los derechos fundamentales.
Con esto en cuenta, un grupo de operadores, en cooperación con la Asociación GSMA, creó el "Libro de jugadas sobre la ética de la IA" —“The AI Ethics Playbook”—, que define los principios del uso ético de la AI. De hecho, la GSMA y la Asociación Europea de Operadores de Redes de Telecomunicaciones (ETNO) vieron muy positiva la iniciativa de la Comisión Europea de regular la AI.
El rápido desarrollo de esta tecnología en el mercado de telecomunicación refleja su creciente importancia en el sector. Los operadores que opten por no utilizar los mecanismos de AI pueden tener problemas serios a la hora de procesar la información de forma eficiente y analizar los datos en tiempo real y en definitiva, en tomar las decisiones comerciales y técnicas a gran escala en las redes digitales virtualizadas de próxima generación.
