Massimizzare il 5G: il ruolo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo dei profitti delle telecomunicazioni

Home » Massimizzare il 5G: il ruolo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo dei profitti delle telecomunicazioni

A cura di Markus Persson, Global Industry Director for Telecom presso IFS

Con lo sviluppo del 5G, i fornitori di servizi di telecomunicazione (TSP) si trovano sotto pressione da ogni parte. La connettività, un tempo servizio premium, è ora considerata un diritto umano fondamentale secondo le Nazioni Unite. Il fatto di basarsi esclusivamente sulla vendita di tempo di trasmissione non è più sufficiente a coprire le spese e la tensione è evidente. Nell’agosto 2023, T-Mobile US ha annunciato una riduzione di 5.000 posti di lavoro (7%) negli Stati Uniti. Analogamente, AT&T ha tagliato 45.000 posti di lavoro negli ultimi due anni e Verizon ha registrato una perdita di 18.000 posizioni.

L’aumento dei volumi di traffico di rete comporta un aumento proporzionale dell’onere e dei costi di archiviazione e gestione dei Big Data. Per rimanere competitivi, gli operatori devono puntare sulla rapida automazione, sull’ottimizzazione e sulla diversificazione delle loro attività. Questo blog approfondisce il ruolo dell’intelligenza artificiale (AI) nell’aiutare gli operatori a ridurre i costi e a trasformare la sfida dei dati in un’opportunità di guadagno. Inoltre, esplora il modo in cui l’IA sta guidando l’automazione nel settore delle telecomunicazioni.

La sfida dei dati: Migliorare l’alfabetizzazione e l’armonizzazione dei dati nelle telecomunicazioni

Il settore delle telecomunicazioni sta vivendo una trasformazione sostanziale, guidata dalla rapida crescita di dati preziosi e dall’utilizzo dell’IA per scoprire nuovi flussi di entrate. Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA e dell’automazione, gli individui e le organizzazioni del settore devono dare priorità allo sviluppo dell’alfabetizzazione dei dati e all’armonizzazione degli stessi. In un panorama influenzato da dati personali, preferenze e pregiudizi, l’alfabetizzazione dei dati diventa essenziale per le organizzazioni di telecomunicazioni. Essa consente loro di raccogliere, strutturare ed estrarre in modo efficiente le informazioni dalle loro operazioni.
Nonostante la capacità dell’IA di elaborare i Big Data in modo rapido e accurato, una sfida significativa deriva dalle diverse versioni dei sistemi utilizzati dagli operatori di telecomunicazioni. Questa complessità rende difficile per i motori di intelligenza artificiale comprendere appieno i dati. Soluzioni come IFS Cloud affrontano questa sfida fornendo una piattaforma unificata e un set di dati master, enfatizzando l’armonizzazione dei dati per garantire coerenza e accuratezza in tutta l’azienda. È interessante notare che una ricerca commissionata da Nokia rivela che, nonostante l’87% degli operatori intervistati abbia avviato l’implementazione dell’IA nelle proprie operazioni di rete, i sistemi legacy con interfacce proprietarie ostacolano l’accesso a set di dati di alta qualità necessari per una rapida integrazione dell’IA. Solo il 6% si è detto sicuro di poter applicare con successo l’IA e gli algoritmi di apprendimento automatico per ottenere operazioni di rete “zero touch”.

AI: affrontare le sfide del 5G Slicing e del Mobile Edge

Lo slicing di rete prevede la creazione di più reti virtuali su un’infrastruttura fisica condivisa, ciascuna con caratteristiche e accordi sul livello di servizio (SLA) distinti. Il mobile edge computing distribuisce applicazioni e servizi ai margini della rete per migliorare le prestazioni e ridurre la latenza. Entrambe le tecnologie consentono agli operatori di offrire servizi flessibili, scalabili ed efficienti a diversi tipi di clienti. Per implementare efficacemente questi approcci, gli operatori devono comprendere le esigenze dei segmenti di clientela e i costi associati. L’intelligenza artificiale diventa cruciale in questo processo, aiutando gli operatori di telecomunicazioni ad analizzare i dati di rete per informare il processo decisionale. L’intelligenza artificiale aiuta gli operatori a:

  • Analizzare i modelli di utilizzo, le preferenze e i punti dolenti per identificare i segmenti di clienti e i settori che potrebbero trarne vantaggio.
  • Scoprire casi d’uso come la banda larga mobile potenziata, l’IoT di massa, le comunicazioni ultra-affidabili a bassa latenza, le città intelligenti, la produzione intelligente e la guida autonoma.
  • Valutare la fattibilità e la redditività di ciascun caso d’uso.
  • Progettare, ottimizzare e gestire le fette di rete e le applicazioni mobile edge necessarie per l’implementazione.

Espansione dell’utilizzo dell’IA nelle telecomunicazioni

L’IA nelle telecomunicazioni offre vantaggi significativi, come l’elaborazione di vasti dati per ottenere preziose informazioni sui clienti e prevedere la domanda futura. Migliora l’efficienza automatizzando le attività di routine, come le richieste di assistenza ai clienti, con conseguente miglioramento della soddisfazione e riduzione del carico di lavoro per gli agenti umani. Inoltre, soluzioni basate sull’AI come IFS Planning and Scheduling Optimization in IFS Cloud ottimizzano la programmazione delle risorse, esemplificando l’adozione da parte del settore di software avanzati basati sull’AI per l’ottimizzazione in tempo reale.

Creare nuovi ricavi: Reti B2B e casi d’uso industriali

Le possibilità di business innovative, in particolare nelle reti mobili B2B e industriali, facilitate dall’integrazione dell’IA nel settore, stanno già emergendo. Ad esempio, secondo Telecoms.com, Ericsson ha creato una rete 5G SA dedicata in grado di supportare la raccolta di dati attraverso robot connessi, il monitoraggio del bestiame e l’automazione agricola. La connettività 5G collegherà le aziende agricole, consentendo ai robot dotati di telecamere stereoscopiche di raccogliere dati di fenotipizzazione. La copertura della rete si estende alle aziende agricole e zootecniche locali e a parti della città di Ames.
Oltre alle funzionalità leader di ERP, EAM e FSM in IFS Cloud, la recente acquisizione della società di software di intelligenza artificiale industriale Falkonry, Inc. introduce nella roadmap di IFS capacità di rilevamento delle anomalie basate sull’intelligenza artificiale. Questa soluzione di autoapprendimento monitora continuamente i dati di asset, macchine, sistemi e processi industriali, identificando e analizzando comportamenti insoliti e cause di guasti.

Conclusione

Tecnologie all’avanguardia come il network slicing e il mobile edge computing fungono da catalizzatori per nuovi modelli di business e opportunità nel settore delle telecomunicazioni. L’impiego di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale come IFS Cloud per esplorare potenziali casi d’uso consente agli operatori di distinguersi, fornendo servizi più personalizzati e ottimizzati rispetto ai loro concorrenti. Il ruolo cruciale dell’armonizzazione dei dati garantisce agli operatori l’accesso a dati di rete di alta qualità, coerenti e completi, che alimentano i loro algoritmi di IA. La sinergia tra l’armonizzazione dei dati e il software aziendale abilitato all’AI, come IFS Cloud, facilita la trasformazione delle reti degli operatori in piattaforme agili, consentendo l’analisi dei dati per l’innovazione e la creazione di valore.
Siete curiosi di scoprire il valore dell’IA nel settore delle telecomunicazioni? Scoprite qui come IFS Cloud consente ai CSP di creare una solida base per il successo dell’IA.

Abbiamo il supporto di cui hai bisogno.
Siamo qui per voi!

Soluzioni