La IA generativa como catalizador del cambio en la industria de las telecomunicaciones

La inteligencia artificial (IA) generativa irrumpió en la corriente principal en 2023, encendiendo un fuego en las empresas para integrar versiones de nivel empresarial en sus procesos. Para 2024, el 60% de los altos ejecutivos planean poner a prueba u operar la IA generativa de alguna manera, lo que indica que las plataformas de cara al público de la IA generativa han despertado al mundo a sus capacidades innovadoras

Para los proveedores de servicios de comunicaciones (CSPs) y los proveedores de equipamiento de red (NEPs), en particular, la IA tiene un enorme potencial para ayudar a mejorar todo tipo de operaciones y la interacción del cliente. Específicamente, la IA generativa transformaría la atención al cliente, la optimización de TI y redes y la fuerza de trabajo digital—todas las áreas en las que la automatización puede ayudar notablemente a aumentar la agilidad y la eficiencia. Los CSPs y NEPs 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 formas en que la IA puede contribuir a la transformación en el ecosistema de las telecomunicaciones:

La tarea de gestionar las relaciones con los clientes es tradicionalmente reactiva: atender llamadas, responder correos electrónicos y buscar 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 tratar simultáneamente la puntuación del promotor de red y la satisfacción de los empleados.

Los chatbots existen desde hace algún 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 capacitarse para identificar sentimientos negativos y clasificar el ticket 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 genera un refinamiento adicional en el proceso de atención al cliente.

La IA también puede ayudar a impulsar un alcance automatizado que anticipe las necesidades y los problemas de los clientes, junto con un marketing personalizado que puede impulsar mayores ventas y optimizar la experiencia del cliente. Por ejemplo, la IA puede analizar una variedad de entradas para crear ofertas, como el uso actual y los planes tarifarios, el ciclo de vida de propiedad del dispositivo, la experiencia de servicio y ampliar las ofertas para actualizar y ser incentivados para comprar más o conservar el servicio en función de las ofertas. Esto tiene el potencial de ayudar a reducir la pérdida de clientes, mejorar los ingresos por usuario y reducir el costo de adquisición de suscriptores.

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

La optimización de la red mejorada por IA podría dar un beneficio a los CSPs de muchas maneras: no solo puede aumentar la ventaja competitiva de una empresa al mejorar el servicio para los clientes, sino que también puede ayudar a gestionar los costos operativos al tratar la presión sobre los recursos y ayudar tanto a los CSPs como a los NEPs a evitar el aprovisionamiento excesivo o insuficiente de recursos.

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

Uno de los principales beneficios de la IA es su poder como herramienta de productividad para automatizar tareas más mundanas y que consumen mucho tiempo, liberando a los empleados para que se concentren en actividades y trabajos de orden superior. Muchos de los empleados actuales utilizan un número asombroso de procesos manuales o herramientas fragmentadas en sus trabajos diarios, con cambios constantes de pantalla. Un buen ejemplo es el uso de IBM Watson Orchestrate, que utiliza la automatización robótica de procesos para optimizar los flujos de trabajo y conectarse a aplicaciones para ayudar a los empleados a abordar una variedad de tareas con mayor facilidad.

Antes de embarcarse en la implementación de mejoras de IA, es crucial que los CSPs y los NEPs se encarguen de desarrollar estrategias organizacionales para que estas poderosas herramientas sean más efectivas.

La IA depende de los datos, pero muchas organizaciones siguen operando varios repositorios aislados. Los CSPs y los NEPs deben definir y establecer una arquitectura de información híbrida que facilite el flujo de datos en entornos multinube y proporcione insights sobre la calidad de esos datos. Watsonx.data ayuda a facilitar este proceso, lo que permite a los CSPs y NEPs escalar la IA en un almacén de datos construido sobre una arquitectura de lakehouse abierta que admite consultas, gobernanza y acceso fluido a los datos. Con watsonx.data, las funciones del negocio dentro del 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 desde fuentes auditables.

Los CSPs y los NEPs que desarrollan estrategias organizativas y de datos exhaustivas no solo estarán posicionados para maximizar las capacidades y la ética de sus infraestructuras de IA, sino que también pueden aplicar estas metodologías para guiar a sus propios clientes empresariales a lo largo de sus propios viajes—lo que abrirá el potencial de fuentes de ingresos adicionales en el proceso.

A medida que las capacidades de la IA evolucionan, las empresas deben elegir entre dos caminos: Habrá organizaciones que vean la IA como una herramienta adicional para varios aspectos de su negocio y organizaciones que prioricen la IA. Los CSPs y los NEPs que opten por esta última vía estarán en condiciones de obtener beneficios sobre sus competidores en términos de ahorro de costos, calidad del servicio y experiencia del cliente—y estos beneficios no harán sino aumentar con la maduración de la IA en la próxima década. 

Aprenda más sobre cómo los productos de IA de IBM, como watsonx, pueden contribuir a las industrias de las telecomunicaciones, visite nuestro stand (#1010) en MWC Las Vegas del 26–28 de septiembre en el Salón Oeste del Centro de Convenciones de Las Vegas.