La IA generativa como catalizador del cambio en el sector de las telecomunicaciones

La inteligencia artificial (IA) generativa irrumpió en la sociedad en 2023, dando alas a las empresas para que integraran versiones de nivel empresarial en sus procesos. Para 2024, el 60 % de los ejecutivos del equipo directivo planean poner a prueba u operar IA generativa de alguna manera, lo que indica que las plataformas de IA generativa de cara al público han despertado al mundo a sus capacidades innovadoras

Para los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) y los proveedores de equipos de red (NEP), en concreto, la IA generativa tiene un enorme potencial para ayudar a mejorar todo tipo de operaciones y compromiso con el cliente. En especial, la IA generativa transformaría la atención al cliente, la optimización de TI y redes y el trabajo digital, todas ellas áreas en las que la automatización puede ayudar notablemente a aumentar la agilidad y la eficiencia. Los CSP y NEP suelen tener enormes centros de soporte e IBM tiene el potencial de ayudar a transformar los flujos de trabajo entre todos los actores del ecosistema. Estas son algunas de las formas en las que la IA puede contribuir a la transformación del ecosistema de las telecomunicaciones:

El trabajo de gestión de las relaciones con el cliente es tradicionalmente reactivo: atender llamadas, responder a correos electrónicos y elaborar soluciones. Infundir IA generativa en estas interacciones ayuda a respaldar el cambio hacia una atención más proactiva que tiene el potencial de mejorar la satisfacción del cliente y desbloquear nuevas fuentes de ingresos. Permitir que los agentes de atención al cliente se centren en casos complejos eliminando los tipos rutinarios de preguntas y respuestas es un caso perfecto para abordar simultáneamente la puntuación de promotor de red y la satisfacción de los empleados.

Los chatbots existen desde hace tiempo, pero a menudo pueden crear experiencias frustrantes para los clientes. La IA generativa puede ir más allá de las preguntas y respuestas básicas, y también puede entrenarse para identificar sentimientos negativos y clasificar la incidencia al agente adecuado, lo que reduce la escalada y permite a los agentes responder de forma rápida y adecuada. La tecnología de chatbot también se puede aplicar a las interacciones telefónicas, lo que impulsa un refinamiento adicional del proceso de atención al cliente.

La IA también puede ayudar a impulsar un alcance automatizado que se anticipe a las necesidades y problemas de los clientes, junto con un marketing personalizado que puede impulsar las ventas y optimizar la experiencia del cliente. Por ejemplo, la IA puede tener en cuenta una serie de datos para elaborar ofertas, como el uso actual y los planes de tarifas, el ciclo de vida de la propiedad del dispositivo, la experiencia de servicio y ampliar las ofertas para mejorar y recibir incentivos para comprar más o mantener el servicio en función de las ofertas. Esto tiene potencial para ayudar a reducir la pérdida de clientes, mejorar los ingresos por usuario y reducir el coste de adquisición de suscriptores.

La IA puede ayudar a mejorar el rendimiento, la eficiencia y la fiabilidad de las redes de telecomunicaciones, lo que es esencial para satisfacer las demandas cada vez mayores de los diferentes segmentos de clientes. Mediante el análisis de datos en tiempo real y la previsión predictiva, las herramientas de IA pueden ayudar a los empleados que trabajan en los centros de operaciones de red y a los ingenieros de red a mitigar la congestión y el tiempo de inactividad. A medida que las redes 5G continúen expandiéndose, es probable que aumente la necesidad de equilibrio de carga inteligente y conformación del tráfico.

La optimización de red mejorada por IA podría beneficiar a los CSP de muchas maneras: no solo puede aumentar la ventaja competitiva de una empresa al mejorar el servicio a los clientes, sino que también puede ayudar a gestionar los costos operativos al abordar la presión sobre los recursos y ayudar tanto a los CSP como a los NEP a evitar el aprovisionamiento excesivo o insuficiente de Recursos.

Los CSP pueden beneficiarse de watsonx.ai para entrenar, validar, ajustar e implementar capacidades de IA y machine learning para ayudar a optimizar el rendimiento de la red. Los marcos de código abierto y las bibliotecas SDK y API de watsonx están diseñados para facilitar la implementación de IA en plataformas de software existentes que las empresas de telecomunicaciones ya utilizan para supervisar sus redes.

Uno de los principales beneficios de la IA es su potencia como herramienta de productividad para automatizar las tareas más mundanas y que llevan más tiempo, lo que permite a los empleados centrarse en actividades y trabajos de mayor orden y de trabajo. Muchos de los empleados actuales utilizan un número asombroso de procesos manuales o herramientas fragmentadas en sus trabajos diarios, con un cambio de pantalla constante. Un buen ejemplo es el uso de IBM watsonx Orchestrate, utilizando la automatización de procesos robóticos para agilizar los flujos de trabajo, y conectarse a aplicaciones para ayudar a los empleados a realizar una variedad de tareas con mayor facilidad.

Antes de embarcarse en la implementación de mejoras de IA, es crucial que los CSP y los NEP se encarguen de desarrollar estrategias organizativas para que estas potentes herramientas sean más eficaces.

La IA se basa en datos, pero muchas organizaciones aún operan en diversos repositorios aislados. Los CSP y NEP deben definir y establecer una arquitectura de información híbrida que facilite el flujo de datos entre entornos multinube y proporcione conocimiento sobre la calidad de dichos datos. Watsonx.data ayuda a facilitar este proceso, permitiendo a los CSP y a los NEP escalar la IA a través de un almacén de datos construido sobre una arquitectura de lago abierto que admite la consulta, el gobierno y el acceso fluido a los datos. Con watsonx.data, las funciones comerciales dentro de CSP y NEP pueden acceder a sus datos a través de un único punto de entrada y conectarse a entornos de almacenamiento y analytics para generar confianza en sus datos y trabajar a partir de fuentes auditables.

Los CSP y NEP que desarrollen estrategias organizativas y de datos exhaustivas no solo estarán en condiciones de maximizar las capacidades y la ética de sus marcos de IA, sino que también podrán aplicar estas metodologías para guiar a sus propios clientes empresariales a lo largo de sus propios recorridos, lo que abre el potencial para obtener información adicional. flujos de ingresos en el proceso.

A medida que evolucionan las capacidades de la IA, las empresas deben elegir entre dos caminos: habrá organizaciones que vean a la IA como una herramienta adicional para diversos aspectos de su negocio y organizaciones que prioricen la IA. Los CSP y NEP que adopten esta última ruta estarán posicionados para obtener ventajas sobre sus competidores en términos de ahorro de costos, calidad del servicio y experiencia del cliente, y esta ventaja solo puede profundizarse con la maduración de la IA en la próxima década. 

Para obtener más información sobre cómo los productos de IA de IBM, como watsonx, pueden contribuir al sector de las telecomunicaciones, visite nuestro stand (n.º 1010) en el MWC de Las Vegas del 26 al 28 de septiembre en el pabellón oeste del Centro de Convenciones de Las Vegas.