Application de l'intelligence artificielle dans l'industrie des télécommunications et changements dans le paysage mondial

On s'attend à ce que la valeur de l'intelligence artificielle sur le marché des télécommunications atteigne 38,8 milliards de dollars américains d'ici 2031, avec un taux de croissance annuel composé de 41,4 % entre 2022 et 2031. Avec la demande croissante d’amélioration de l’expérience client et la nécessité de rationaliser les dépenses d’investissement, l’adoption de l’intelligence artificielle va s’accélérer rapidement.

Dans ce scénario, les opérateurs capables de piloter la transformation de la valeur depuis le haut sont plus susceptibles de devenir le leader mondial du secteur des télécommunications. Pour parvenir à un parcours de gestion du changement stratégique centré sur l'IA, le soutien actif des CXO des télécommunications est nécessaire, couvrant l'ensemble de l'organisation.

Pour comprendre la demande croissante d'IA, examinons quelques derniers exemples de marché. Récemment, un géant britannique des télécommunications a annoncé que l’intelligence artificielle pourrait remplacer 10 000 emplois dans ses opérations d’ici 2030. Les fournisseurs de services de télécommunications japonais ont annoncé avoir réussi à réduire de moitié la consommation d'énergie de leurs réseaux d'accès radio (RAN) grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle. Une entreprise de télécommunications américaine a réussi à réduire les taux d'abandon d'appels clients de 62 % grâce à l'intelligence artificielle, transformant ainsi l'expérience de service client existante. encore une question

L'IA est-elle le seul héros ?

Les modèles d'IA et de ML ne représentent que 40 % de la solution, les données sont la clé. Il est important d’évaluer si les données sont dans le bon état et si une architecture et une gouvernance efficaces sont en place. L'un des problèmes majeurs actuellement rencontrés par les fournisseurs de services de télécommunications est l'intégration et l'interprétation de grandes quantités de données provenant des réseaux, des appareils connectés, des médias sociaux, des enregistrements d'appels, des informations de facturation, etc.

Révéler les corrélations entre les espaces de données de grande dimension et créer des informations exploitables. Le plus grand défi qui passionne les équipes d'ingénierie de données

Comment TSP peut-il tirer parti de l'IA

Avec la croissance de la puissance de calcul, les flux de données multicouches et l'avancement des algorithmes capables de capturer des questions et des signatures plus complexes, les applications d'IA dans les télécommunications sont obtenir un coup de pouce. Dans ce développement, le service client et la maintenance du réseau sont apparus comme deux domaines clés.

Les cas d'utilisation liés au service client actuellement traités par l'IA/ML incluent :

Prédire les problèmes de service possibles et les résoudre avant que les clients ne les remarquent.

Optimiser les opérations de service tels que l'expérience client en magasin, les campagnes marketing personnalisées et le déploiement du personnel sur le terrain, dans les magasins et les centres d'appels

Simplifiez le libre-service client avec GenAI pour les interactions humaines
• Détectez et prévenez la fraude dans la gestion des utilisateurs, la facturation, etc. et exploitez les algorithmes d’intelligence artificielle pour protéger de manière proactive les données et les réseaux des clients.
• Les cas d'utilisation que l'IA/ML peut résoudre dans la maintenance du réseau incluent :
• Détecter et prévenir les activités frauduleuses sur le réseau et au sein des comptes clients

Réduire le nombre d'envois sur le terrain

Éliminer les appels automatisés
• Activer les systèmes pilotés par l'IA Possibilité de redémarrer automatiquement les tours de téléphonie cellulaire en cas de panne de réseau ou de problème de performances
• Optimiser le comportement du réseau avec des données météorologiques en temps réel, la vitesse du vent, etc.
• Imaginez l'avenir
• Les CSP et TSP pilotent les déploiements 5G à l'échelle mondiale pour se préparer à l'avenir des besoins de connectivité réseau. Les réseaux du futur deviendront plus complexes et, à mesure que les connexions et les appareils intelligents se multiplieront, de grandes quantités de données seront générées. Pour nous adapter à cette surabondance de données, nous devons nous préparer à des opérations sans contact afin de faire face à l'ampleur, à la complexité et à la réduction des délais de prise de décision.

Dans les réseaux mobiles, les systèmes d'IA doivent être équitables, responsables, fiables et sécurisés. et des qualités transparentes. Ces éléments sont essentiels pour garantir que les humains peuvent comprendre comment et pourquoi les algorithmes d'IA prennent des décisions spécifiques, et pour pouvoir instaurer la confiance dans les systèmes d'IA

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