AI nelle telecomunicazioni

I settori delle telecomunicazioni continuano a investire nell'intelligenza artificiale (AI) per offrire un servizio migliore ai clienti e incrementare la redditività.

Come le aziende di altri settori, anche le società di telecomunicazioni comprendono che il loro futuro è basato sull'AI. L'adozione dei servizi di AI aiuta le aziende a servire meglio i propri clienti, aumentare l'efficienza e, in ultima analisi, a migliorare i profitti.

Una nuova indagine dell'IBM Institute for Business Value su 300 leader globali delle telecomunicazioni ha rilevato che la maggior parte dei fornitori di servizi di comunicazione sta valutando e implementando casi d'uso dell'AI generativa in più aree aziendali.

Uno studio del 2024 di Nvidia¹ ha rilevato che quasi il 90% delle aziende di telecomunicazioni utilizza l'AI, con il 48% in fase di sperimentazione e il 41% che la sta implementando attivamente. La maggior parte dei fornitori di servizi di telecomunicazione (53%) è d'accordo o fortemente d'accordo sul fatto che l'adozione dell'AI fornirebbe un vantaggio competitivo, secondo lo studio di Nvidia.

Il settore delle telecomunicazioni dovrebbe investire nelle tecnologie e nei servizi di intelligenza artificiale giusti. In questo modo, preparerà l'organizzazione a sfruttare al meglio tutte le capacità dell'AI.

L'intelligenza artificiale sta producendo diversi progressi nella fornitura di servizi.

• Apprendimento automatico
• Deep Learning
• Generative AI
• Gemelli digitali
• Automazione intelligente

L'apprendimento automatico può aiutare le società di telecomunicazioni a elaborare enormi quantità di informazioni in set di dati, a volte chiamati big data, per creare informazioni più fruibili. L'apprendimento automatico di solito coinvolge l'attività umana per aiutare il sistema a identificare meglio i modelli e svolgere le attività.

Può aiutare le aziende di telecomunicazioni a combinare i dati storici con le previsioni future per eseguire analisi preventive e analytics predittiva allo scopo di comprendere meglio le tendenze e mantenere un vantaggio competitivo. Ad esempio, può analizzare i dati dei clienti per comprendere i modelli di utilizzo e prevedere meglio quando è necessario aumentare l'erogazione dei servizi.

Il deep learning è considerato un sottoinsieme del machine learning, tranne per il fatto che richiede meno intervento umano e utilizza reti neurali multistrato per simulare il complesso potere decisionale del cervello umano. Le società di telecomunicazioni possono utilizzare il deep learning per ottenere ancora più insight sulla loro rete e sui dati dei clienti.

Esistono diversi casi d'uso significativi per la gen AI nelle società di telecomunicazioni, in particolare quelli legati all'esperienza del cliente. Le aziende possono utilizzarli per risolvere meglio i problemi dei clienti, creare contenuti personalizzati e discutere dei miglioramenti strategici. Grazie all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le tecnologie di gen AI possono aiutare le aziende di telecomunicazioni ad affrontare numerose attività che in passato richiedevano un lavoro manuale.

Tra gli esempi rientrano i copiloti per lo sviluppo software, la gestione interna delle conoscenze per il personale di supporto e la generazione e personalizzazione di contenuti per le funzioni di marketing e vendita.

I gemelli digitali sono rappresentazioni virtuali di un oggetto o di un sistema, destinate a fornire alle aziende l'opportunità di testare le modifiche con una simulazione senza interrompere il servizio. Molti gemelli digitali includono il tempo reale per riflettere in modo più accurato le prestazioni dell'oggetto o del sistema reale. Le società di telecomunicazioni possono utilizzare i gemelli digitali per testare le sollecitazioni sulla loro infrastruttura di rete e identificare i diversi modelli di utilizzo dei clienti.

L'automazione intelligente combina funzionalità di AI, business process management e Robotic Process Automation (RPA) per semplificare e scalare il processo decisionale tra le organizzazioni.

Esistono diversi benefici per le società di telecomunicazioni che forniscono servizi basati sull'AI.

• Dati e analisi avanzati
• Centri operativi di rete avanzati
• Miglioramento delle prestazioni della rete
• Maggiore crescita delle vendite
• Migliore esperienza del cliente
• Servizio clienti potenziato

L'AI può migliorare l'analytics predittiva e renderla ancora più potente. I fornitori di servizi di telecomunicazione devono capire come cambiano i modelli di utilizzo, evitare le interruzioni e fornire il giusto livello di servizio. L'AI può potenziare la raccolta e la distribuzione di insight preziosi tra le organizzazioni di telecomunicazioni e i loro partner.

Ad esempio, l'AI può aiutare le società di telecomunicazioni a identificare i clienti a rischio di abbandono a causa dell'insoddisfacente esperienza offerta dalla rete. Lo studio dell'IBM Institute for Business Value condotto tra i professionisti delle telecomunicazioni ha rilevato che l'80% dei rispondenti ritiene che le aziende stiano già utilizzando l'AI per generare nuovi insight dai dati esistenti.

Un Network Operations Center (NOC) è il cervello di un'azienda di telecomunicazioni. È la posizione centralizzata in cui l'azienda esegue, in tempo reale, il monitoraggio e la gestione delle proprie reti e dei sistemi al fine di prevenire interruzioni e guasti di rete. Può contribuire a migliorare i workflow, l'allocazione delle risorse e la pianificazione della capacità, riducendo inoltre le attività potenzialmente fraudolente.

L'intelligenza artificiale può ottimizzare le prestazioni della rete in diversi modi.

• Efficienza operativa: gli operatori di telecomunicazioni possono utilizzare algoritmi e modelli AI per analizzare le prestazioni della loro infrastruttura di rete, rilevare modelli di utilizzo e apportare modifiche per migliorare la latenza. In definitiva, l'AI aiuta a migliorare l'ottimizzazione della rete e a ridurre i costi operativi.
• Manutenzione predittiva: le società di telecomunicazioni dipendono dal tempo di attività delle loro reti. L'uso della manutenzione predittiva per identificare potenziali problemi con i sistemi hardware o software è uno strumento inestimabile. Le società di telecomunicazioni possono quindi programmare la manutenzione in un momento in cui le interruzioni del servizio sono minime, riducendo così al minimo l'abbandono dei clienti.
• Gestione automatizzata della rete: l'AI può automatizzare vari aspetti della gestione della rete, come il bilanciamento del carico, il routing del traffico e la pianificazione della capacità. Questo uso dell'intelligenza artificiale può ottimizzare le prestazioni della rete in base alla domanda attuale e prevista, riducendo al minimo i tempi di inattività e migliorando l'affidabilità del servizio.

Uno studio di McKinsey³ ha rilevato che l'AI ha il potenziale di generare un aumento fino al 15% nella conversione delle vendite e fino al 10% di risparmio sui costi di investimento in capitale. Le società di telecomunicazioni possono utilizzare l'AI per favorire la personalizzazione della creazione di contenuti, messaggi più mirati e acquisti di media, utilizzando la tecnologia per migliorare continuamente le future campagne di marketing.

Le società di telecomunicazioni sanno che l'integrazione dell'AI nell'esperienza del cliente offre diversi vantaggi. L'AI può soddisfare le esigenze dei clienti fornendo servizi e marketing più personalizzati lungo tutto il percorso del cliente.

Le aziende di telecomunicazioni possono utilizzare gli strumenti di AI per analizzare grandi quantità di dati e studiare il comportamento e il coinvolgimento dei clienti. Possono fornire contenuti personalizzati che possono essere utilizzati dagli inserzionisti per segmenti avanzati.

L'AI può anche migliorare le mappe del percorso del cliente per identificare i punti in cui i prospect si allontanano e i clienti non riescono a diventare acquirenti abituali. L'AI è in grado di ottimizzare i punti di contatto con i clienti, quindi il mercato delle telecomunicazioni è più efficiente ed efficace.

Soprattutto, l'AI può aiutare le società di telecomunicazioni a identificare potenziali problemi⁴ nel servizio di rete dei loro clienti, risolvendo i problemi prima ancora che il cliente se ne accorga.

Le società di telecomunicazioni possono monitorare il modo in cui le tecnologie di AI stanno migliorando l'esperienza del cliente, verificando le principali metriche di soddisfazione del cliente, come Net Promoter Score (NPS), Customer Effort Score (CES) e Customer Satisfaction Score (CSAT).

I rappresentanti del servizio clienti possono utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per assistere meglio i clienti durante le chiamate. I call center basati sull'AI possono utilizzare applicazioni AI come assistenti virtuali e agenti AI per migliorare il coinvolgimento dei clienti e risolvere più rapidamente i loro problemi. Questo approccio aumenta la loro efficienza e aiuta i clienti a tornare alle loro altre attività.

Possono anche offrire ai clienti chatbot self-service o assistenti conversazionali basati sull'AI per risolvere i loro problemi senza dover parlare con un rappresentante del supporto clienti. Lo studio di IBM ha rilevato che il 53% dei rispondenti sta già implementando o ottimizzando l'AI per il servizio clienti, mentre il restante la 47% sta valutando.

Se da un lato l'intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi alle aziende di telecomunicazioni, dall'altro presenta anche alcune sfide intrinseche.

• Gestione dell'investimento iniziale
• Sapere quali modelli utilizzare
• Integrazione con i sistemi legacy 
• Divari di competenze

L'integrazione di una nuova tecnologia richiede un investimento attraverso l'acquisto o la concessione di una licenza tecnologica. Le organizzazioni devono stanziare fondi per la licenza dei modelli di LLM e potrebbero dover investire in formazione, riqualificazione o assunzione di nuovi dipendenti. Ma con il giusto approccio, l'investimento si ripagherà da solo grazie a una maggiore efficienza dell'organizzazione, a una migliore esperienza del cliente e a un servizio clienti più efficace.

Uno studio EY⁵ ha rilevato che il 50% dei rispondenti nel settore delle telecomunicazioni ha segnalato la difficoltà di identificare il giusto tipo di fornitore di gen AI. Ci sono diversi fornitori di alto profilo e un numero crescente di startup che offrono servizi personalizzati a settori specifici; ecco perché è così importante lavorare con il partner giusto per valutare le opzioni disponibili e tracciare il percorso giusto verso una soluzione che funzioni al meglio per ogni azienda.

Molte società di telecomunicazioni potrebbero ancora utilizzare un'infrastruttura legacy incompatibile con i moderni sistemi di AI. L'integrazione degli strumenti di AI in questi vecchi sistemi potrebbe richiedere la modernizzazione delle applicazioni e la revisione dell'infrastruttura IT, come l'introduzione dell'hybrid cloud, il che può comportare costi aggiuntivi.

Potrebbero esserci dei costi iniziali per l'aggiornamento di questi sistemi. Ma le società di telecomunicazioni possono prevedere una riduzione dei costi IT grazie al cloud e richiedere meno aggiornamenti e manutenzione e sistemi più efficienti in futuro.

L'adozione dell'intelligenza artificiale trasforma l'organizzazione in molti modi. Richiede che molti, se non tutti, i dipendenti acquisiscano nuove competenze in modo da poter incorporare strumenti di AI nel loro lavoro. Ma i programmi di formazione giusti possono colmare questa inesperienza e aiutare i dipendenti a prepararsi al futuro basato sull'AI. Gli intervistati nello studio dell'Institute for Business Value hanno citato l'inadeguatezza delle competenze come uno dei principali ostacoli all'adozione dell'AI generativa.

Le società di telecomunicazioni che migliorano le competenze dei propri dipendenti possono ridurre i costi complessivi del lavoro. Uno dei motivi è che l'assunzione di nuovi dipendenti tende ad essere più costosa. Un altro motivo è che i dipendenti con competenze potenziate possono svolgere un lavoro migliore rispetto a quelli che non sono in grado di cogliere i benefici dell'AI.

L'AI viene già incorporata nelle reti, con l'obiettivo primario di ridurre le spese di capitale, ottimizzare le prestazioni della rete e offrire nuove opportunità di guadagno. 

• 5g
• L'Internet of Things (IoT)
• Metaverso e realtà virtuale

Il lungo rollout del 5G ha promesso una connettività più veloce e la possibilità di collegare più dispositivi attraverso l'IoT, rivoluzionando il modo in cui i clienti si connettono con le aziende e tra di loro. 

Le società di telecomunicazioni che utilizzano funzionalità di AI possono migliorare la gestione della rete 5G e ottimizzare ulteriormente queste reti avanzate attraverso la manutenzione predittiva, una maggiore sicurezza e un'implementazione più rapida. Un altro importante beneficio del 5G è la sua capacità di connettere più dispositivi contemporaneamente e l'AI può aiutare a semplificare quel processo e a trovare il percorso più rapido per tali connessioni.

Inoltre, le tecnologie 5G possono contribuire a potenziare l'esperienza utente di intelligenza artificiale, ad esempio rendendo più facile per i clienti ottenere risposte dalle piattaforme di AI generativa sui loro telefoni cellulari. 

L'Internet of Things (IoT) crea la possibilità di una rete globale di dispositivi interconnessi, alla base di un'ampia varietà di casi d'uso. Ad esempio, un frigorifero intelligente può utilizzare l'IoT per ordinare cibi e bevande quando rileva che le scorte si stanno esaurendo.

 Oppure un termostato intelligente può abbassare la temperatura in inverno quando gli occupanti sono in ufficio, aumentandola in tempo per il loro ritorno. Questi dispositivi diventano più intelligenti grazie al machine learning e ad altre tecnologie di intelligenza artificiale nonché più potenti grazie a una maggiore implementazione delle reti 5G. 

Entrambe le tecnologie hanno avuto un'implementazione più lunga del previsto. Tuttavia, molti credono ancora che il metaverso e la tecnologia virtuale e aumentata saranno una parte importante del futuro delle comunicazioni e dell'intrattenimento. 

L'aumento dell'importanza di queste tecnologie potrebbe comportare una crescita delle tensioni sulle reti di telecomunicazione per le persone che accedono a queste tecnologie tramite dati cellulari. Pertanto, è fondamentale che le aziende di telecomunicazioni integrino sistemi di AI avanzati per gestire il carico crescente sulle loro reti.