Transformando las telecomunicaciones con IA, OSS y BSS

Este artículo es la primera mitad de una serie sobre los distintos modos de inteligencia artificial aplicables a los operadores de redes, así como algunos de sus posibles aplicaciones. En este primer plazo nos adentraremos en el fascinante reino de la IA generativa y su impacto transformador en OSS/BSS. El segundo artículo analizará la IA discriminativa. 

Cómo los modelos generativos de tipo ChatGPT están revolucionando los OSS/BSS en las telecomunicaciones

El objetivo de los modelos generativos es comprender la distribución subyacente de los datos y los patrones en grandes conjuntos de datos. Es precisamente lo que hacen los modelos generativos. Primero analizan y descubren patrones y relaciones en un conjunto de datos; a continuación, generan nuevas muestras que se parecen a los datos observados. Así pueden generar rápidamente textos y otros datos verosímiles a partir de lo que aprendieron de los datos de base. La cantidad de datos que recogen y generan las empresas de telecomunicaciones cada día es enorme, por lo que disponen de material más que suficiente para el aprendizaje realizado por esos modelos.

Lanzar la potencia de la IA generativa: ocho ejemplos de uso en telecomunicaciones

Casos de uso en los OSS/BSS y telcos:

1. Generación de documentos: los modelos generativos pueden ayudar a muchos tipos de trabajadores que interactúan con herramientas OSS y BSS en la creación de documentación. Esto abarca desde esquemas para diseños de red o arquitectura hasta el resumen de entradas a la base de conocimientos a partir de un conjunto de correcciones de fallos que se realizasen previamente.
2. Diseño de topologías de red: al comprender las relaciones subyacentes entre los distintos elementos de la red, tanto los nuevos como los ya existentes, los modelos generativos pueden sugerir diseños óptimos, colocación de activos y conexiones.
3. Simulación del tráfico de red y datos de prueba: los modelos generativos pueden crear simulaciones de datos muy realistas. Pueden utilizarse para diversos fines, como la planificación de redes, las simulaciones de formación, la optimización de la capacidad y la mejora del rendimiento, así como la generación de datos sintéticos para respaldar escenarios de pruebas manuales o de regresión.
4. Modelización del comportamiento de los clientes: los algoritmos generativos pueden crear perfiles de clientes y simular sus patrones de uso realistas. Estos datos pueden utilizarse para múltiples fines: pruebas, optimización de redes y servicios, e incluso para facilitar estrategias de marketing personalizadas.
5. Análisis de hipótesis: mediante la generación de datos sintéticos relativos a redes, servicios, tráfico y comportamientos, como se mencionó anteriormente, se pueden utilizar modelos generativos para explorar múltiples hipótesis, configuraciones o escenarios que ayuden a optimizar de la red.
6. Análisis exploratorio de datos de registro: los datos de registro pueden ser una fuente de información bien rica, pero a menudo se infrautilizan debido al reto que supone procesar los datos no estructurados (es decir, el formato de texto de los logs). Los modelos generativos proporcionan una forma matizada de explorar relaciones y patrones en estos datos, ofreciendo información que ayuda a desbloquear eficiencias operativas.
7. Atención al cliente: la IA generativa puede crear comentarios dinámicos y contenidos de asistencia, adaptándose a las consultas de los clientes en tiempo real. La recopilación y ensamblaje de datos de clientes casi en tiempo real puede proporcionar una experiencia de servicio más personalizada.
8. Paquetes de servicios personalizados: al comprender las diversas necesidades de los clientes, los modelos generativos de IA pueden generar combinaciones de paquetes de servicios que se ajusten al máximo a sus necesidades y preferencias específicas.

Del ChatGPT a las simulaciones de red: el impacto de la IA generativa en las telecomunicaciones

Las técnicas de IA generativa suponen una revolución para las empresas de telecomunicaciones por los siguientes motivos:

1. Eficiencia: en el pasado, la elaboración de todos los ejemplos citados anteriormente requería mucho tiempo y se realizaba a menudo de forma manual. Los modelos generativos no solo hacen accesibles estas operaciones, sino que también permiten llevarlas a cabo de forma más afinada y matizada.
2. Conocimientos más amplios y profundos: las aplicaciones más afinadas y matizadas permiten a los modelos generativos desvelar un conocimiento aún más profundo de los comportamientos de los clientes, los patrones de red, las relaciones de datos, etc. y, al hacerlo, pueden permitir que se apliquen unas estrategias/respuestas más proactivas y refinadas.
3. Innovación y creatividad: estos modelos abren vías completamente nuevas para el desarrollo de productos, interfaces de usuario, pruebas, automatización, optimización y potenciación.
4. Complemento de los modelos discriminativos: en algunas aplicaciones, los modelos generativos pueden trabajar mano a mano con los modelos discriminativos, mejorando el rendimiento general y las capacidades de los sistemas OSS/BSS, como describiremos en el siguiente artículo de la serie.

Transformar las telecomunicaciones con IA generativa

Como ya habrá notado, la IA Generativa tiene el potencial de revolucionar el sector de las telecomunicaciones, especialmente en el campo de sistemas OSS/BSS. Desde las simulaciones de tráfico hasta el comportamiento y participación de clientes, las posibilidades son enormes y transformadoras. Permanezca atento/a a la segunda parte de esta serie, en la que exploraremos el mundo de la IA discriminativa y sus respectivas aplicaciones en el sector.