Veštačka inteligencija u telekomunikacijama

Veštačka inteligencija bazirana na mašinskom učenju, sa sposobnošću da upravlja velikom količinom podataka i uči iz njih, je od suštinskog značaja za strategiju digitalne transformacije telekomunikacija.

Veštačka inteligencija je već uveliko realnost u raznim oblastima čovekovog života i rada, a istraživanja pokazuju da donosi i pravu revoluciju u načinu komunikacije između ljudi, čineći je pametnijom, efikasnijom, pouzdanijom i personalizovanijom. Pokazalo se da je upravo veštačka inteligencija bazirana na mašinskom učenju, sa sposobnošću da upravlja velikom količinom podataka i uči iz njih, od suštinskog značaja za strategiju digitalne transformacije telekomunikacija.

Uvođenje veštačke inteligencije

Brojni su faktori koji su doveli do uvođenja veštačke inteligencije u oblast telekomunikacija – globalni saobraćaj i potreba za sve više mrežne opreme, koegzistencija novih i starih tehnologija, hibridne mreže, složenije i skuplje upravljanje mrežom, ogromna ulaganja u infrastrukturu i digitalizaciju, različiti frekventni opsezi i spektri, neprekidni zahtevi za sve kvalitetnijom i bogatijom uslugom… I, što je pritom najvažnije, telekomunikacije su oblast koja podrazumeva obradu ogromne količine podataka, a njeno efikasno procesuiranje i analiza određuju kvalitet komunikacije.

PCPress.rs Image
Robotic Process Automation (RPA) – robotska automatizacija procesa

Kao i u drugim oblastima, upotreba AI tehnologija može značiti potpunu zamenu ljudskog rada na određenim poslovima, ali takođe može podrazumevati i samo delimično prepuštanje pojedinih zadataka ili veština veštačkoj inteligenciji. Ova promena često se ističe kao jedna od prednosti AI tehnologije, naročito ako je reč o zameni repetitivnih i monotonih zadataka koji mentalno iscrpljuju zaposlene. Najjasniji primer ovakve upotrebe AI su call centri, gde se uveliko uvode chatbot-ovi, kako bi se obavljanje jednostavnije komunikacije s klijentima preusmerilo na veštačku inteligenciju, a kompleksniji pozivi prosleđivali zaposlenima. Čak i posao koji obavljaju operateri posredovan je aplikacijama zasnovanim na veštačkoj inteligenciji, koje pružaju smernice za odgovaranje na komplikovana pitanja i pomažu u bržem pronalaženju informacija.

Mreže koje se samooptimizuju (self-optimizing networks, SON) omogućavaju operatorima da automatski optimizuju kvalitet mreže na osnovu informacija o saobraćaju po regionu i vremenskoj zoni

Još jedna ključna promena koju donosi veštačka inteligencija u oblast telekomunikacija odnosi se na trend izmeštanja rada, odnosno činjenicu da obavljanje posla postaje sve manje vezano za određenu geografsku lokaciju. Početak pandemije COVID-19 je predstavljao prekretnicu, jer su brojne kompanije bile primorane da reorganizuju posao tako da se on u potpunosti ili većinski obavlja od kuće, što je bilo moguće upravo zahvaljujući novim oblicima kontrole na daljinu posredstvom veštačke inteligencije. Ona je otvorila mnoge nove mogućnosti za intenzivirano nadziranje i kontrolu radnika putem tzv. algoritamskog upravljanja, osmišljenog tako da proverava da li zaposleni obavlja posao i s kojom stopom produktivnosti.

Pročitajte i:  Suosnivač Google DeepMind-a pridružuje se Microsoftu  

Optimizacija i personalizacija

Jedna od najvažnijih prednosti ovog procesa jeste optimizacija telekomunikacione mreže, uz smanjenje ukupnih troškova i povećanje efikasnosti. Napredni AI algoritmi mogu analizirati ogromne količine podataka o radu mreže u realnom vremenu, bez propusta koji bi se ljudima mogli dogoditi. Takođe, mogu predvideti kvarove u mreži pre nego što se dogode, omogućavajući kompanijama da preduzmu preventivne mere i minimizuju vreme neaktivnosti.

To su zapravo mreže koje se samooptimizuju (Self-optimizing Networks, SON). One omogućavaju operatorima da automatski optimizuju kvalitet mreže na osnovu informacija o saobraćaju po regionu i vremenskoj zoni. Na primer, telekomunikacione kompanije mogu koristiti veštačku inteligenciju da predvide zagušenje saobraćaja i preusmere ga kako bi izbegli prekide (pre nego što se prob­lem odrazi na klijente).

PCPress.rs Image

Veštačka inteligencija takođe revolucionizuje usluge korisnicima. Na primer, pokretanje chatbot-ova i virtuelnih asistenata, koje postaje sve češće, pruža korisnicima personalizovanu, instant podršku. Ovi AI alati mogu obraditi širok spektar automatskih rutinskih zadataka, oslobađajući ljude (operatere) da se bave složenijim i strateškim problemima. Time ne samo da se postiže povećano zadovoljstvo korisnika uslugom, već se istovremeno povećava i ukupna operativna efikasnost.

Osim toga, analizirajući podatke korisnika, AI može da identifikuje individualne preference i ponašanje, omogućavajući kompanijama da prilagode svoje usluge potrebama svakog korisnika pojedinačno. Ovakav nivo personalizacije može dovesti do povećane lojalnosti korisnika i većeg prihoda kompanija.

Inteligentna komunikacija

Telekomunikacione kompanije imaju ogroman broj klijenata angažovanih u milionima dnevnih transakcija. Zbog toga se njihovo poslovanje zasniva na tehnologiji robotske automatizacije procesa (Robotic Process Automation – RPA) uz primenu veštačke inteligencije. RPA može doneti veću efikasnost telekomunikacionim funkcijama omogućavajući TK kompanijama da lakše upravljaju velikim količinama ponavljajućih radnji zasnovanih na pravilima. Ova tehnologija pojednostavljuje izvršenje složenih, radno intenzivnih i dugotrajnih procesa, kao što su fakturisanje, unos podataka, upravljanje radnom snagom i ispunjavanje porudžbina.

Pročitajte i:  AI svetlo za bicikle upozorava na loše vozače

Automatizacija mreže i inteligencija omogućiće bolju analizu osnovnih uzoraka i predviđanje problema (tzv. prediktivna analitika). Unaprediće širok spektar komponenata TK sistema, kao što su uređaji, mreže, mobilne aplikacije, podaci o geolokaciji, detaljni profili korisnika, korišćenje usluga… Omogućiće da se proaktivno rešavaju problemi s komunikacionim hardverom, kao što su mobilni tornjevi za ćelije, dalekovodi, serveri centara podataka, pa čak i set-top-boksovi u domovima korisnika.

PCPress.rs Image
Primena AI u telekomunikacijama

S druge strane, ove tehnologije će podržati više strateških ciljeva, kao što su stvaranje novih korisničkih iskustava i efikasno suočavanje s novim poslovnim potrebama. Veštačka inteligencija transformiše način na koji telekomunikacione kompanije posluju, čineći ih efikasnijim i fokusiranim na korisnike. Poboljšanje performansi mreže dovodi do boljeg kvaliteta usluge, pa se otvaraju nove mogućnosti generisanja prihoda. Telekomunikacione kompanije mogu kroz pametnu prodaju da povećaju i stopu rasta svojih pretplatnika, kao i prosečni prihod po korisniku (Average Revenue Per User – ARPU).

Bezbednost podataka

Integracija veštačke inteligencije u oblast telekomunikacija ne prolazi bez problema i izazova. Telekomunikacione kompanije upravljaju ogromnim količinama osetljivih podataka korisnika, a upotreba veštačke inteligencije može izložiti ove podatke novim rizicima. Zbog toga su poverljivost i bezbednost podataka najznačajniji izazovi ove integracije. Kompanije moraju implementirati snažne bezbednosne mere kako bi zaštitile podatke korisnika i osigurale usklađenost s propisima o zaštiti podataka. Takođe, potrebni su odgovarajući regulativni okviri koji regulišu upotrebu AI u telekomunikacijama.

Telekomunikacione kompanije koriste moćne analitičke sposobnosti AI za borbu protiv slučajeva prevare. Algoritmi AI i mašinskog učenja mogu da otkriju anomalije u realnom vremenu, efikasno smanjujući nepoželjne aktivnosti povezane s telekomunikacijama, kao što su neovlašćen pristup mreži i lažni profili. Sistem može automatski da blokira pristup čim se otkrije sumnjiva aktivnost, minimizirajući eventualnu štetu. Ovakve AI aplikacije posebno su važne za provajdere telekomunikacionih usluga, s obzirom na procene da je oko 90 odsto operatora svakodnevno na meti različitih prevaranata, koji na godišnjem nivou prouzrokuju gubitke koje se sada mere milijardama dolara.

Pročitajte i:  Ljubav i AI: Veštačka inteligencija i sastanak naslepo

Budućnost AI u telekomunikacijama

Praktično uvođenje AI aplikacija u telekomunikacione sisteme širom sveta već je otpočelo. To je još uvek spor proces, jer kompletna implementacija AI zahteva značajna ulaganja u infrastrukturu i veštine. Telekomunikacione kompanije moraju imati potrebnu hardversku i softversku podršku za AI aplikacije. Takođe im je potrebno odgovarajuće stručno osoblje koje može da razvija i upravlja ovim aplikacijama.

Robotic Process Automation (RPA) povećava efikasnost telekomunikacionih kompanija kroz pojednostavljenje složenih, radno intenzivnih i dugotrajnih procesa, kao što su fakturisanje, unos podataka, upravljanje radnom snagom i ispunjavanje porudžbina

Za sada se u najpoznatijim telekomunikacionim kompanijama u svetu već primenjuje AI u poslovanju, a implementirani su i virtuelni asistenti za komunikaciju s korisnicima. Na primer, Verizon koristi AI za funkcionisanje svog virtuelnog asistenta (Virtual Agent), koji može da odgovori na pitanja klijenata o naplati, planovima usluga, tehničkoj podršci i pomogne u obavljanju određenih transakcija, kao i kontrolisanju troškova. On preuzima sadržaje iz baze znanja, poslovnih sistema i pouzdanih eksternih izvora i koristi veštačku inteligenciju da pruži najrelevantnije odgovore.

PCPress.rs Image

I kod nas je već prepoznat značaj uvođenja veštačke inteligencije u oblast telekomunikacija. O toj tematici inovacija i tehnološkog razvoja u telekomunikacionom sektoru, kao i o potencijalnim primenama veštačke inteligencije kao ključne tehnologije koja može unaprediti telekomunikacione usluge (kako bi se građanima omogućilo efikasnije, sigurnije i pristupačnije komuniciranje) pokrenuta je inicijativa na Institutu za veštačku inteligenciju iz Novog Sada.

U budućim telekomunikacionim mrežama svi operativni postupci i zadaci izvršavaće se u potpunosti automatizacijom. Mreže će postati kognitivne, one će kontinuirano samostalno učiti iz svojih iskustava, zapažanja iz svog okruženja i svojih interakcija s ljudima, približavajući nas na taj način još širem i kvalitetnijem globalnom povezivanju.

Autor: Nadežda Veljković

Facebook komentari:
SBB

Tagovi: , ,