IA generativa como catalisadora de mudanças no setor de telecomunicações

A inteligência artificial (IA) generativa se popularizou em 2023, despertando nas empresas a necessidade de integrar versões de nível empresarial a seus processos. Até 2024, 60% dos diretores executivos planejam criar um piloto ou operar a IA generativa de alguma forma, indicando que as plataformas voltadas para o público da IA generativa despertaram o mundo para seus recursos inovadores

Para provedores de serviços de comunicação (CSPs) e provedores de equipamentos de rede (NEPs), em particular, a IA generativa tem um enorme potencial para ajudar a melhorar todo tipo de operações e engajamento do cliente. Especificamente, a IA generativa transformaria a atenção ao cliente, TI, otimização de redes e mão de obra digital — todas áreas nas quais a automação pode ajudar de forma notável a aumentar a agilidade e a eficiência. CSPs e NEPs geralmente têm enormes centros de suporte, e a IBM tem o potencial de ajudar a transformar os fluxos de trabalho entre todos os participantes do ecossistema. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode contribuir para a transformação no ecossistema de telecomunicações:

O trabalho de gerenciar relacionamentos com clientes é tradicionalmente reativo: atender chamadas, responder a e-mails e elaborar soluções. Integrar a IA generativa nessas interações ajuda a apoiar a mudança para um atendimento mais proativo, que tem o potencial de melhorar a satisfação do cliente e liberar novos fluxos de receita. Permitir que os agentes de atenção ao cliente se concentrem em casos complexos, removendo tipos rotineiros de perguntas e respostas, é um caso perfeito para lidar simultaneamente com o Net Promoter Score e a satisfação do funcionário.

Os chatbots já existem há algum tempo, mas muitas vezes podem criar experiências frustrantes para os clientes. A IA generativa pode ir além das perguntas e respostas básicas e também pode ser treinada para identificar sentimentos negativos e fazer a triagem do ticket até o agente certo, reduzindo ainda mais o escalonamento e permitindo que os agentes respondam de forma rápida e adequada. A tecnologia de chatbot também pode ser aplicada às interações telefônicas, impulsionando um refinamento adicional no processo de atenção ao cliente.

A IA também pode ajudar a impulsionar o alcance automatizado que prevê as necessidades e os problemas dos clientes, juntamente com um marketing personalizado que pode impulsionar as vendas e otimizar a experiência do cliente. Por exemplo, a IA pode analisar uma variedade de entrada para criar ofertas, como uso atual e planos tarifários, ciclo de vida de propriedade de dispositivos, experiência de serviço e ofertas estendidas para fazer upgrade e ser incentivado a comprar mais ou manter o serviço com base nas ofertas. Isso tem potencial para ajudar a reduzir a rotatividade, melhorar a receita por usuário e reduzir o custo de aquisição de assinantes.

A IA pode ajudar a melhorar o desempenho, a eficiência e a confiabilidade das redes de telecomunicações, o que é essencial para atender às demandas cada vez maiores de diferentes segmentos de clientes. Por meio de análise de dados em tempo real e predictive forecasting, as ferramentas de IA podem ajudar os funcionários que trabalham em centros de operações de rede e engenheiros de rede a mitigar congestionamentos e downtime. À medida que as redes 5G continuam a se expandir, a necessidade de balanceamento de carga inteligente e modelagem de tráfego provavelmente crescerá.

A otimização de rede aprimorada por IA pode trazer benefício aos CSPs de diversas maneiras: não só pode aumentar a vantagem competitiva de uma empresa, ao aprimorar o serviço para os clientes, mas também pode ajudar a gerenciar os custos operacionais, ao lidar com a pressão sobre os recursos e ajudar tanto CSPs quanto NEPs a evitar o provisionamento excessivo ou insuficiente de recursos.

Os CSPs podem aproveitar o watsonx.ai para treinar, validar, ajustar e implementar recursos de IA e aprendizado de máquina para ajudar a otimizar o desempenho da rede. Os frameworks de código aberto e as bibliotecas de SDKs e APIs do Watsonx são desenvolvidos para facilitar a implementação da IA nas plataformas de software existentes que as empresas de telecomunicações já usam para supervisionar suas redes.

Um dos principais benefícios da IA é seu poder como ferramenta de produtividade para automatizar tarefas mais rotineiras e demoradas, liberando os funcionários para se concentrarem em atividades e trabalhos de ordem superior. Muitos dos funcionários de hoje utilizam um número impressionante de processos manuais ou ferramentas fragmentadas em seus trabalhos diários, com constante troca de telas. Um bom exemplo é o uso do IBM Watson Orchestrate, usando automação robótica de processos para simplificar fluxos de trabalho e conexão com aplicativos para ajudar os funcionários a realizar uma variedade de tarefas com mais facilidade.

Antes de iniciar a implementação dos aprimoramentos de IA, é fundamental que os CSPs e as NEPs desenvolvam estratégias organizacionais para tornar essas poderosas ferramentas mais eficazes.

A IA depende de dados, mas muitas organizações ainda operam vários repositórios isolados. Os CSPs e NEPs devem definir e estabelecer uma arquitetura de informações híbrida que facilite o fluxo fácil de dados em ambientes multinuvem e forneça insights sobre a qualidade desses dados. O Watsonx.data facilita esse processo, permitindo que CSPs e NEPs escalem a IA em um armazenamento de dados criado em uma arquitetura de lakehouse aberta compatível com consultas, governança e acesso fluido aos dados. Usando o watsonx.data, as funções de negócios dentro do CSP e do NEP podem acessar seus dados por meio de um único ponto de entrada e se conectar a ambientes de armazenamento e análise de dados para criar confiança em seus dados e trabalhar a partir de fontes auditáveis.

Os CSPs e NEPs que desenvolvem estratégias organizacionais e de dados completas não só estarão posicionados para maximizar os recursos e a ética de seus frameworks de IA como também poderão aplicar essas metodologias para orientar seus próprios clientes corporativos ao longo de suas próprias jornadas, criando potencial para fontes de receita no processo.

Conforme os recursos da IA evoluem, as empresas devem escolher entre dois caminhos: organizações que veem a IA como uma ferramenta adicional para vários aspectos de seus negócios e organizações que priorizam a IA. CSPs e NEPs que seguirem este último caminho estarão posicionados para obter vantagens sobre os concorrentes em termos de economia de custos, qualidade de serviço e experiência do cliente. Essa vantagem só se aprofundará com o amadurecimento da IA na próxima década. 

Para saber mais sobre como os produtos de IA da IBM, como o watsonx, podem contribuir para o setor de telecomunicações, visite nosso estande (nº 1010) no MWC Las Vegas, de 26 a 28 de setembro, no West Hall do Las Vegas Convention Center.