Додека многу сектори ја користат вештачката интелигенција главно за задачи „во позадина“, телекомуникациите вклучуваат жива инфраструктура каде што проблемите можат брзо да ескалираат, а рачната координација често не успева.
Како што згуснувањето на 5G мрежите, растечкиот сообраќај и сè поголемата сложеност на услугите ги ставаат под прашање старите оперативни модели, операторите воведуваат AI агенти во продукција. Ова помага во стабилизирање на мрежите, намалување на оперативните трошоци и заштита на профитните маржи.
AI агентите во телекомуникациите се користат за извршување на работни текови што ги опфаќаат различните оперативни области. Тие ги следат мрежните податоци во реално време, ги детектираат проблемите, ги поврзуваат податоците од радио-пристапните мрежи и основната инфраструктура и иницираат корекции без да чекаат човечко одобрување. Агентите работат во рамки на живите системи, а не на периферијата на организацијата.
Според извештај на Google Cloud, 56% од раководителите во телекомуникациските компании изјавиле дека нивните организации активно користат AI агенти во продукција, а речиси половина (43%) велат дека веќе имаат имплементирано 10 или повеќе. Важно е да се напомене дека 1 од 5 испитаници исто така рекол дека овие агенти се длабоко вградени во нивното работење.
Агенти во основните и корисничките работни текови
На пример, Deutsche Telekom имплементираше AI RAN Guardian Agent кој континуирано ги следи перформансите на радио-мрежата, открива аномалии и автономно иницира корективни активности. Операторот соопшти дека системот го намалува времето потребно за дијагностика и корективни задачи од околу еден час на само неколку минути, со што се подобрува времето на одговор и се намалува зависноста од човечка интервенција.
Telefónica имплементираше AI агенти за управување со мрежата во затворена јамка, со цел одржување стабилност при пикови на сообраќај. Агентите обработуваат податоци од основните мрежни елементи, ги предвидуваат ограничувањата на капацитетот пред тие да ја деградираат услугата и автоматски ги прилагодуваат политиките за рутирање или доделуваат дополнителни компјутерски ресурси. Задачите што претходно бараа рачна интервенција од мрежните оператори сега се извршуваат автоматски, овозможувајќи им на инженерите да се фокусираат на планирање на капацитети и надградби на системите.
AT&T, исто така, најави проширување на употребата на агентска вештачка интелигенција и во системите насочени кон корисниците. Компанијата користи агенти за управување со ажурирања на сметки, прашања за наплата и барања за услуги преку пристап до CRM системи, платформи за наплата и процеси за активирање на услуги. AT&T ги користи AI агентите и во мрежното инженерство за анализа на сообраќајните шеми, предлагање промени во мрежата и симулирање на ефектите од конфигурациските измени пред тие да се применат. Компанијата извести за побрзо решавање на барањата во корисничката поддршка и поголема точност во планирањето на мрежата.
Пречки за усвојување
Сепак, телекомуникациските оператори и понатаму се соочуваат со предизвици што го забавуваат усвојувањето на AI агентите. Според IBM, интеграцијата и управувањето со сложени податоци е главната пречка за усвојување на AI кај телекомуникациските оператори, што го навеле 67% од испитаниците, а потоа следи наследената ИТ инфраструктура со 52%. Како резултат, на многу оператори им недостигаат податочни платформи и инженерски ресурси потребни за интерно обучување на AI системи, што ги принудува да соработуваат со cloud провајдери кои нудат претходно обучени модели прилагодени за телекомуникациски случаи на употреба. Роковите за имплементација дополнително се продолжуваат бидејќи операторите ги валидаираат перформансите на агентите во повеќе мрежни домени пред да одобрат целосен продукциски пристап.
Повеќето оператори работат со наследени системи градели со години, со инфраструктура што не е дизајнирана да поддржува API-и во реално време или автоматизација. Како што посочи Salesforce, интеграцијата на AI агентите во ваквите системи е сложена и бара дополнителен middleware, надградби на инфраструктурата и управувачки рамки за да се дефинираат дејствијата што агентите можат да ги преземат без човечки надзор.
И покрај предизвиците, раководителите во телекомуникациските компании остануваат оптимистични во однос на влијанието на генеративната вештачка интелигенција. PYMNTS Intelligence претходно откри дека 67% од телекомуникациските раководители веруваат дека генеративната AI може да го подобри обезбедувањето на ИТ услуги, додека 85% гледаат силен потенцијал AI позитивно да влијае и врз бизнисот и врз перформансите на мрежата.
Телекомуникациските организации, исто така, пријавуваат мерливи придобивки од имплементацијата, според студија на Google Cloud. Истражувањето покажа дека 72% од испитаниците пријавиле зголемена продуктивност во ИТ работните текови, а 55% навеле подобрувања во не-ИТ работните текови. Раководителите пријавиле и побрзо време до увид (58%) и подобрена точност (55%). Наведени се и безбедносни придобивки, при што 82% пријавиле подобрена идентификација на закани, 72% посилна разузнавачка анализа и одговор на закани, и 58% побрзо време до решавање.
