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Case Studies
Bouygues Telecom
AI per tutti
Bouygues Telecom ottiene una rapida innovazione ampliando l’AI su AWS
Le innovazioni di Bouygues Telecom la distinguono dagli altri fornitori di servizi di comunicazione (CSP) francesi.Dal 1996, con l’offerta del primo Short Message Service (SMS) del Paese, a oggi, nel suo ruolo di guida nell’implementazione di un’infrastruttura 5G fissa e mobile a livello nazionale, è stata la prima ad arrivare sul mercato con diversi progressi tecnologici.
Bouygues Telecom si concentra anche sull’innovazione della sua organizzazione interna, da ultimo accelerando l’utilizzo dell’AI in tutta l’azienda.A tal fine, ha collaborato con IBM Consulting a un’iniziativa multifase per consentire a tutte le funzioni aziendali e IT di creare, sviluppare e implementare le proprie app AI cloud-native.
"L’intelligenza artificiale stava cominciando ad apparire ovunque e non volevamo perdere questa occasione.Inoltre, in qualità di CSP, abbiamo accesso a moltissimi dati interessanti e preziosi", spiega Romain Dutot, leader dell’innovazione IT di Bouygues Telecom.""Sapevamo che se non avessimo utilizzato i dati e l’intelligenza artificiale per migliorare il nostro business, in pochi anni i nostri concorrenti avrebbero colto l'occasione per superarci".
Aiutando i team a dotare i loro processi e le loro operazioni di funzionalità AI, l’azienda ha potuto generare in modo più efficace gli insight necessari per migliorare il processo decisionale, accelerare i flussi di lavoro, aumentare l’efficienza e avviare nuovi servizi.
Attivazione più veloce
Ampliamento dell’applicazione AI cloud-native dall’ideazione alla produzione in 4 mesi.
Distribuzioni più veloci
Ha implementato una nuova app di intelligenza artificiale per il triage dei lead B2B, con un notevole risparmio sui costi entro 2 settimane.
Bouygues Telecom aveva già sperimentato modelli di AI/machine learning (ML) sviluppando alcune semplici applicazioni una tantum, ad esempio per chatbot e analisi del testo.Tuttavia, l’approccio proof-of-concept (POC) utilizzato per sviluppare questi modelli non era allineato agli standard IT aziendali e non poteva supportare la produzione completa.Inoltre, molti manager delle linee di business (LOB) e IT hanno avuto difficoltà a immaginare come utilizzare al meglio l’AI e hanno esitato a dedicare tempo allo sviluppo di soluzioni.
L’azienda aveva bisogno di coinvolgere in modo efficace i responsabili nelle discussioni di gruppo sui casi d'uso praticabili per l’AI.Ciò richiedeva anche un approccio uniforme e integrato per portare le soluzioni di intelligenza artificiale al di là della sperimentazione.In altre parole, se voleva guidare l’innovazione aziendale, Bouygues Telecom doveva democratizzare completamente l’uso dell’AI.
Tuttavia, l’azienda non disponeva di conoscenze e competenze approfondite in materia di intelligenza artificiale."Sapevamo che dovevamo essere veloci e forti per creare un’offerta globale di AI per la nostra azienda.Tuttavia, l’AI è un settore molto specifico che richiede competenze non solo tecniche ma anche gestionali, ideative e progettuali", afferma Dutot.
Per accelerare l’adozione dell’AI, Bouygues Telecom ha cercato una società di consulenza con grande competenza ed esperienza in materia di intelligenza artificiale multivendor.L’azienda aveva un panorama IT complesso, con numerosi sistemi di dati e requisiti di governance.I consulenti dovevano quindi supportare la strategia multicloud in evoluzione di Bouygues Telecom, che offre ai team la flessibilità di selezionare i fornitori di cloud e AI in base alle loro esigenze dipartimentali e applicative.
AI sostenibile e conveniente su AWS
Bouygues Telecom ha scelto IBM.Leader nell’AI etica, IBM adotta un approccio collaborativo e basato sulla tecnologia aperta alla trasformazione digitale e dispone di data scientist altamente esperti.Inoltre, IBM propone l’offerta di servizi IBM Consulting for AI at Scale, un approccio completo che va dalla consulenza all’operatività al fine di scalare efficacemente l’AI a livello aziendale.L’offerta guida le aziende nei loro percorsi di intelligenza artificiale fornendo il framework, i metodi, gli asset e la tecnologia per creare e scalare soluzioni di intelligenza artificiale, dal Minimal Viable Product (MVP) alla produzione, con un rapido time-to-value.
Integrando progettazione AI, etica, scienza dei , architettura e ingegneria, l’offerta AI at Scale aiuta le aziende a integrare e ridimensionare costantemente AI/ML PoC e altri modelli testati in produzione e quindi a rivedere e ottimizzare continuamente tali modelli nel tempo.L'offerta include anche componenti per permettere alle aziende di far evolvere la cultura e la governance dell’AI.Per strutturare il progetto, il team ha seguito la metodologia IBM™ Garage, un insieme di pratiche collaudate che guidano un’azienda nella progettazione, creazione e ampliamento di soluzioni per la trasformazione end-to-end.IBM ha co-progettato i dati personalizzati e l’architettura di riferimento AI che copre molteplici scenari cloud, i quali possono essere estesi a tutti i progetti dati e AI attraverso il cloud Amazon Web Services (AWS)e altre piattaforme cloud/on-premise.
L’iniziativa di democratizzazione dell’uso dell’AI in Bouygues Telecom è iniziata con un programma AI Boost guidato dal team di innovazione aziendale, che aveva il compito di dimostrare il valore dell’AI creando nove MVP di applicazioni AI cloud-native. Ha inoltre fornito la formazione necessaria a promuovere una trasformazione culturale a livello aziendale negli ambiti dell’AI e dei dati.
Per aiutare a generare idee per gli MVP, Bouygues Telecom ha partecipato a diversi workshop IBM Enterprise Design Thinking in cui i consulenti hanno tenuto sessioni di brainstorming con il team di innovazione e diversi manager LOB.
“Immaginare cosa sia possibile fare con l’AI può essere abbastanza difficile e richiede abilità e metodi specifici.L’approccio di IBM Garage ha davvero contribuito ad accelerare il processo di ideazione", afferma Dutot.I consulenti IBM hanno anche fornito la propria assistenza nella creazione rapida degli MVP seguendo principi agili.
Una volta completato con successo il progetto AI Boost, l’azienda era pronta ad andare oltre la sperimentazione.A questo punto, il reparto innovazione IT è intervenuto per ampliare e rendere operative le capacità AI in tutta l’organizzazione, definendo anche gli standard AI su scala aziendale.Essendo un piccolo team che testa e amplia nuove tecnologie, il reparto avrebbe potuto scegliere di lavorare con un’altra società di consulenza, ma desiderava proseguire il percorso iniziato con IBM.
"IBM ha svolto un ottimo lavoro durante il programma AI Boost.Volevamo ampliare alcuni MVP e nuovi prodotti nel giro di pochi mesi, ma senza dover cominciare dall’inizio.Avevamo bisogno di accelerare il processo e IBM era il partner perfetto", afferma Dutot.
Trasformare i dati in insight
Il team di innovazione IT ha stabilito diversi obiettivi per promuovere una transizione AI efficace:
- Stabilisci le funzionalità chiave necessarie per l’AI di livello aziendale
- Sperimentare e orientare rapidamente le soluzioni AI per promuovere la creazione di valore aziendale su larga scala
- Accelerare il time-to-value tramite l'AI, riducendo contemporaneamente al minimo il rischio operativo
- Costruire un'infrastruttura aperta, scalabile, sicura e efficiente in termini di costi
- Migliorare le competenze AI nei team di business e IT
Con il framework AI at Scale e l’approccio IBM Garage, i team hanno collaborato con successo alla progettazione e realizzazione di una piattaforma AI che consentisse addestramento, test e distribuzione rapidi di servizi di AI e di dati. Grazie a un’architettura di riferimento personalizzata e integrata con i migliori servizi esterni, la piattaforma supporta processi IT standardizzati, una varietà di sistemi di dati e molteplici scenari di distribuzione cloud.
Successivamente, il team ha sviluppato soluzioni di AI cloud-native di livello aziendale per due dei nove MVP e due nuovi progetti sulla piattaforma. Ha inoltre identificato cinque soluzioni AI sviluppate in precedenza che avrebbero potuto potenzialmente essere migrate sulla piattaforma.
La prima applicazione AI implementata su larga scala da Bouygues Telecom permette al reparto finanziario di operare con maggiore efficienza, rilevando automaticamente le incongruenze negli input di sistema.In precedenza, i dipendenti del reparto ricorrevano regolarmente a processi manuali per revisionare i processi contabili.Durante questi controlli, rilevavano spesso l’invio di fatture duplicate ai partner commerciali o la ricezione di doppi pagamenti.Ora, invece, i dipendenti si affidano all’applicazione di convalida delle fatture per trovare automaticamente le discrepanze giornaliere nella contabilità.
"Bouygues Telecom è una grande azienda con diversi subappaltatori: il processo di fatturazione è quindi piuttosto complicato.Rilevare le incoerenze è importante, ma richiede tempo", afferma Dutot. “Ora, l’app AI comunica ai dipendenti quali fatture risultano anomale.Questo si traduce in un guadagno di tempo netto per i lavoratori".
Un’altra applicazione AI valuta e qualifica rapidamente le informazioni inviate da potenziali contatti commerciali utilizzando un modulo online sul sito web di Bouygues Telecom.Lo scopo del modulo è quello di attirare nuovi lead di vendita B2B.Tuttavia, i potenziali clienti non commerciali utilizzano spesso il modulo per inviare richieste irrilevanti al centro clienti B2B.Utilizzando la nuova app AI, il call center di qualificazione può ordinare automaticamente le informazioni irrilevanti, accelerando la generazione di lead per i team di vendita e riducendo drasticamente i costi per Bouygues Telecom.
Time-to-value più rapido
Insieme a IBM, Bouygues Telecom ha ampliato le sue prime quattro app AI cloud-native, passando dalla fase concettuale alla produzione in soli quattro mesi.Le applicazioni hanno rapidamente creato valore.Ad esempio, nelle prime due settimane di implementazione, l’applicazione AI per il triage dei lead B2B in entrata ha ridotto in modo significativo i costi associati e il tempo dedicato a questa attività.
"Quattro mesi è un periodo di tempo estremamente breve per noi, come per molte aziende.Il time-to-value è fondamentale per generare valore aziendale con i progetti AI", afferma Dutot.
Dutot ha anche constatato che il framework AI at Scale ha fornito al piccolo team dedicato la flessibilità necessaria."Il framework ci ha aiutati a capire la quantità di lavoro necessaria per ampliare l’AI e i vari passaggi da compiere", afferma."Abbiamo scelto di non intraprendere tutto il lavoro in una volta sola, ma piuttosto di procedere passo dopo passo, adattandoci alle priorità di Bouygues Telecom".
Con la nuova piattaforma AI su AWS, Bouygues Telecom può non solo sviluppare modelli POC e portarli in produzione più velocemente, ma anche ridurre al minimo costi e rischi.Inoltre, i data scientist possono lavorare con maggiore efficienza, motivazione e soddisfazione, dedicando più tempo a progetti di AI complessi e di alto valore, anziché all'avvio di soluzioni autonome e di scarso valore.
Come sottolinea Dutot, il percorso per democratizzare l’AI all'interno di Bouygues Telecom è appena iniziato.Ora che la piattaforma AI è operativa, l'attenzione può essere rivolta al facilitare ulteriormente la trasformazione culturale e l’aggiornamento delle competenze AI in tutti i reparti, anche attraverso la formazione e la progettazione e consegna congiunte.I nuovi utenti della piattaforma hanno accesso agli strumenti di AI pertinenti a loro ruoli e vengono assistiti nell’apprendimento del loro utilizzo in modo efficace.Il team prevede inoltre di individuare ulteriori casi d’uso, migliorare i modelli AI/ML e costruire un solido framework MLOps per standardizzare i processi su larga scala.
Detto questo, il lavoro svolto finora rappresenta un enorme passo in avanti per permettere a Bouygues Telecom di guadagnare un vantaggio competitivo attraverso l’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda.Ora, con l’AI, quasi tutti i team o i reparti possono idealmente ottimizzare qualsiasi processo di lavoro e applicazione di business.Bouygues Telecom si trova inoltre ora in una migliore posizione per sfruttare i suoi vasti archivi di dati e continuare a implementare la sua strategia multicloud.
"L’AI non è più sperimentale per noi", afferma Dutot. "Ora tutti sono pronti ad usare l'intelligenza artificiale, e questo per noi è un vero punto di svolta".
Fondata nel 1996, Bouygues Telecom (link esterno a ibm.com) è il terzo fornitore B2B francese di servizi per la telefonia mobile, Internet e IPTV. Il suo obiettivo è mantenere vicine le persone fornendo una rete fissa e mobile di alta qualità, innovando in un mercato in costante evoluzione e promuovendo la collaborazione. Parte del Gruppo Bouygues, l’azienda assiste 25,3 milioni di clienti, gestisce 500 negozi e conta 9.550 dipendenti.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d’America, febbraio 2022.
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