IA en telecomunicaciones

La industria de las telecomunicaciones (telecoms, telcos) continúa invirtiendo en IA para brindar un mejor servicio a los clientes y mejorar la rentabilidad.

Al igual que las compañías de otras industrias, las compañías de telecomunicaciones entienden que su futuro es impulsado por la IA. La adopción de los servicios de IA ayuda a esas compañías a atender mejor a sus clientes, aumentar la eficiencia y, en última instancia, mejorar sus resultados.

Una nueva encuesta del IBM Institute for Business Value a 300 líderes mundiales de telecomunicaciones reveló que la mayoría de los proveedores de servicios de comunicaciones están evaluando y desplegando casos de uso de IA generativa en múltiples áreas de negocio.

Un estudio de 2024 realizado por Nvidia¹ encontró que casi el 90 % de las empresas de telecomunicaciones emplean IA, con un 48 % en la fase piloto y un 41 % con un despliegue activo de la IA. La mayoría de los proveedores de servicios de telecomunicaciones (53 %) están de acuerdo o muy de acuerdo en que la adopción de la IA proporcionaría un beneficio competitivo, según el estudio de Nvidia.

La industria de telecomunicaciones debería invertir en tecnología y servicios de IA adecuados. De esa manera, preparan a la organización para beneficiarse de todas las capacidades de la IA.

La IA está produciendo varios avances en la prestación de servicios.

• Machine learning
• Aprendizaje profundo
• IA generativa
• Gemelos digitales
• Automatización inteligente

El machine learning puede ayudar a las compañías de telecomunicaciones a procesar cantidades masivas de información en conjuntos de datos, a veces llamados big data, para crear insights más aplicable en la práctica. El machine learning generalmente implica actividad humana para ayudar al sistema a identificar mejor patrones y realizar tareas.

Puede ayudar a esas compañías de telecomunicaciones a combinar datos históricos con Forecasting para ejecutar análisis predictivos y preventivos para dar mejor sentido a las tendencias y mantener un beneficio competitivo. Por ejemplo, puede analizar los datos de los clientes para comprender los patrones de uso y predecir mejor cuándo necesita aumentar la capacidad de servicios.

El aprendizaje profundo se considera un subconjunto del machine learning, excepto que requiere menos intervención humana y emplea redes neuronales multicapa para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano. Las compañías de telecomunicaciones pueden emplear el aprendizaje profundo para obtener aún más insights sobre su red y los datos de sus clientes.

Hay varios casos de uso clave para la IA generativa en las compañías de telecomunicaciones, especialmente aquellos relacionados con la experiencia del cliente. Las compañías pueden emplearlos para resolver mejor los problemas de los clientes, crear contenido personalizado e intercambiar ideas sobre mejoras estratégicas. procesamiento de lenguaje natural (PLN), las tecnologías de IA generativa pueden ayudar a las compañías de telecomunicaciones a abordar muchas tareas diferentes que históricamente requerían trabajo manual.

Algunos ejemplos son los copilotos para el desarrollo de software, la gestión del conocimiento interno para el personal de soporte y la generación y personalización de contenidos para los departamentos de marketing y ventas.

Los gemelos digitales son representaciones virtuales de un objeto o sistema, destinados a brindar a las compañías la oportunidad de probar cambios con una simulación sin interrumpir el servicio. Muchos gemelos digitales incluyen tiempo real para reflejar con mayor precisión el rendimiento del objeto o sistema real. Las compañías de telecomunicaciones pueden usar gemelos digitales para probar el estrés de su infraestructura de red e identificar diferentes patrones de uso de los clientes.

La automatización inteligente combina la AI, la Gestión de procesos de negocio y las capacidades de Automatización Robótica de Procesos (RPA) para optimizar y escalar la toma de decisiones en todas las organizaciones.

Hay varios beneficios para las compañías de telecomunicaciones que brindan servicios basados en IA.

• Datos y analytics avanzados
• Centros de operaciones de red mejorados
• Mejora del rendimiento de la red
• Mayor crecimiento de ventas
• Experiencia del cliente más sólida
• Servicio de atención al cliente aumentado

La IA puede mejorar los análisis predictivos y hacerlos aún más poderosos. Los proveedores de telecomunicaciones deben comprender cómo cambian los patrones de uso y evitar interrupciones y proporcionar el nivel de servicio adecuado. La IA puede impulsar la recopilación y distribución de insights valiosos en todas las organizaciones de telecomunicaciones y a sus socios.

Por ejemplo, la IA puede ayudar a las compañías de telecomunicaciones a identificar los clientes que pueden perder debido a una mala experiencia. El estudio del IBM Institute for Business Value sobre profesionales de las telecomunicaciones reveló que el 80 % de los encuestados creen que las empresas ya están utilizando la IA para generar nuevos insights a partir de los datos existentes.

Un centro de operaciones de red(NOC) es el cerebro de una compañía de telecomunicaciones. Es la ubicación centralizada donde la compañía monitorea y gestiona sus redes y sistemas en tiempo real para evitar interrupciones y fallas en la red. Puede ayudar a mejorar los flujos de trabajo y la asignación de recursos y la planeación de la capacidad y reducir las actividades potencialmente fraudulentas.

La AI puede optimizar el rendimiento de la red de varias maneras diferentes.

• Eficiencia operativa: los operadores de telecomunicaciones pueden emplear algoritmos y modelos de IA para analizar el rendimiento general de su infraestructura de red, detectar patrones de uso y realizar ajustes para mejorar la latencia. En última instancia, la IA ayuda a mejorar la optimización de la red y a reducir los costos operativos.
• Mantenimiento predictivo: las empresas de telecomunicaciones dependen del tiempo de actividad de sus redes. El uso del mantenimiento predictivo para identificar posibles problemas con los sistemas de hardware o software es una herramienta invaluable. Las empresas de telecomunicaciones pueden programar el mantenimiento en un momento en el que las interrupciones del servicio sean mínimas, lo que minimiza la pérdida de clientes.
• Gestión automatizada de la red: la IA puede automatizar diversos aspectos de la gestión de la red, como el equilibrio de carga, el enrutamiento del tráfico y la planeación de la capacidad. Este uso de la IA puede optimizar el rendimiento de la red en función de la demanda actual y prevista, lo que minimiza el tiempo de inactividad y mejora la confiabilidad del servicio.

Un estudio de McKinsey³ encontró que la IA puede generar hasta un 15 % de aumento en la conversión de ventas y hasta un 10 % en ahorros de costos de gastos de capital. Las empresas de telecomunicaciones pueden usar la IA para impulsar la personalización de la creación de contenido y mensajes más específicos y compras de medios, mediante el uso de la tecnología para mejorar continuamente futuras campañas de marketing.

Las empresas de telecomunicaciones entienden que la IA en la experiencia del cliente brinda varios beneficios. La IA puede satisfacer las necesidades de los clientes al brindar servicios y marketing más personalizados a lo largo de todo el recorrido del cliente.

Las compañías de telecomunicaciones pueden emplear herramientas de IA para analizar grandes cantidades de datos para analizar el comportamiento y la Interacción del cliente. Pueden proporcionar contenido personalizado que pueden emplear para anunciar segmentos avanzados.

La IA también puede mejorar los mapas del recorrido del cliente para identificar dónde se están cayendo los prospectos y los clientes no se convierten en compradores habituales. La IA puede optimizar los puntos de contacto con los clientes, por lo que el mercado de las telecomunicaciones es más eficiente y efectivo.

Lo más importante es que la IA puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a identificar posibles problemas⁴ en el servicio de red de sus clientes, resolviendo problemas antes de que el cliente se dé cuenta.

Las empresas de telecomunicaciones pueden monitorear cómo las tecnologías de IA mejoran la experiencia del cliente mediante el seguimiento de métricas clave de satisfacción del cliente, como Net Promoter Score (NPS), Customer Effort Score (CES) y Customer Satisfaction Score (CSAT).

Los representantes de atención al cliente pueden usar modelos de lenguaje grandes para ayudar mejor a los clientes durante las llamadas. Los centros de atención telefónica impulsados por IA pueden emplear aplicaciones de IA, como asistentes virtuales y IA agents, para mejorar la interacción del cliente y resolver más problemas de los clientes con mayor rapidez. Ese enfoque aumenta su eficiencia y ayuda a los clientes a volver a sus otras actividades.

También pueden ofrecer a los clientes chatbots de autoservicio o asistentes conversacionales de IA, impulsados por IA, para resolver sus problemas sin siquiera necesidad de hablar con un representante de atención al cliente. El estudio de IBM encontró que el 53% de los encuestados ya estaba desplegando u optimizando la IA para el servicio al cliente y el 47% restante estaba evaluando.

Si bien la IA proporciona varios beneficios valiosos para las empresas de telecomunicaciones, también existen algunos desafíos inherentes.

• Gestión de la inversión inicial
• Saber qué modelos usar
• Integración con sistemas heredados 
• Brechas de habilidades

La incorporación de cualquier nueva tecnología requiere una inversión mediante la compra o licencia de tecnología. Las organizaciones deberían asignar fondos para licenciar modelos LLM y es posible que deban invertir en capacitar o reciclar habilidades o en contratar nuevos empleados. Pero con el enfoque correcto, esa inversión se amortiza a través de una mayor eficiencia en toda la organización, una mejor Experiencia del cliente y un más exitoso atención al cliente.

Un estudio de EY⁵ encontró que el 50 % de los encuestados de telecomunicaciones comunicaron una dificultad para identificar el tipo correcto de proveedor de IA generativa. Hay varios proveedores de alto perfil y cada vez más empresas emergentes que ofrecen servicios personalizados a industrias específicas. Por eso es tan importante trabajar con el socio adecuado para evaluar las opciones y trazar el camino correcto hacia una solución que funcione mejor para cada empresa.

Es posible que muchas empresas de telecomunicaciones sigan empleando infraestructuras heredadas que son incompatibles con los modernos sistemas de IA. La integración de herramientas de IA en estos sistemas antiguos podría requerir la modernización de las aplicaciones y revisiones de la infraestructura de TI, como la introducción de la nube híbrida, lo que puede introducir costos adicionales.

Puede haber algunos costos iniciales para actualizar esos sistemas. Pero las compañías de telecomunicaciones pueden anticipar costos de TI reducidos a través de cloud y requerir menos actualizaciones y mantenimiento y sistemas más eficientes en el futuro.

La adopción de IA transforma la organización de muchas maneras. Requiere que muchos empleados, si no todos, aprendan nuevas habilidades para que puedan incorporar herramientas de IA en sus trabajos. Pero los programas de capacitación adecuados pueden abordar esa inexperiencia y ayudar a los empleados a preparar para el futuro impulsado por IA. Los encuestados en el estudio del Institute for Business Value citaron la experiencia inadecuada como una de las principales barreras para la adopción generativa de IA.

Las compañías de telecomunicaciones que mejoran las habilidades de sus empleados pueden reducir los costos laborales generales. Una razón es que reclutar nuevos empleados tiende a ser más costoso. Otra razón es que los empleados con habilidades mejoradas pueden hacer un mejor trabajo que aquellos empleados que no pueden cosechar los beneficios de la IA.

La IA ya se está incorporando a las redes, con un enfoque principal en reducir los gastos de capital, optimizar el rendimiento de la red y proporcionar nuevas oportunidades de ingresos. 

• 5g
• El Internet de las cosas
• Metaverso y realidad virtual

El largo despliegue de 5G prometía una conectividad más rápida y la capacidad de conectar más dispositivos a través de IoT, revolucionando la forma en que los clientes se conectan con las empresas y entre sí. 

Las compañías de telecomunicaciones que emplean capacidades de IA pueden mejorar la gestión de la red 5G y optimizar aún más estas redes avanzadas a través del mantenimiento predictivo, la seguridad mejorada y un despliegue más rápido. Otro beneficio importante de 5G es su capacidad para conectar varios dispositivos a la vez, y IA puede ayudar a agilizar ese proceso y encontrar la ruta más rápida hacia esas conexiones.

Además, las tecnologías 5G pueden ayudar a potenciar la experiencia del usuario de IA, por ejemplo facilitando que los clientes obtengan respuestas de las plataformas de IA generativa en sus teléfonos móviles. 

El Internet de las Cosas (IoT) crea la posibilidad de una red global de dispositivos interconectados, impulsando una amplia variedad de casos de uso. Por ejemplo, un refrigerador inteligente puede usar IoT para pedir alimentos y bebidas cuando detecta que los suministros se están agotando.

 En otro ejemplo, un termostato inteligente puede bajar la temperatura en invierno cuando los ocupantes están en la oficina y subirla a tiempo para cuando vuelvan. Estos dispositivos se vuelven más inteligentes gracias al machine learning y otras tecnologías de IA, y más poderosas gracias a los mayores despliegues de redes 5G. 

Ambas tecnologías tuvieron implementaciones más largas de lo esperado. Sin embargo, muchos todavía creen que el metaverso y la tecnología virtual y aumentada serán una parte importante del futuro de las comunicaciones y el entretenimiento. 

Podría haber un aumento de las tensiones en las redes de telecomunicaciones para las personas que acceden a estas tecnologías a través de datos móviles si alguna de las dos crece en importancia. Es crucial que las compañías de telecomunicaciones incorporen sistemas avanzados de IA para ayudar a manejar una mayor carga en sus redes.