Il mondo delle telecomunicazioni si trova a un punto di svolta cruciale. Da un lato prosegue nello sviluppo di servizi che vanno anche molto al di là rispetto a quelli tradizionali, dall’altro sta assumendo un ruolo chiave in settori diversi, dai trasporti alla sanità, a cui si affidano quotidianamente miliardi di consumatori in tutto il mondo. Secondo PwC, il consumo globale di dati sulle reti telco quasi triplicherà, passando da 3,4 milioni di petabyte nel 2022 a 9,7 milioni di petabyte nel 2027. Si tratta di enormi quantità di informazioni che, se sfruttate correttamente, apriranno la porta a una nuova era di modernizzazione, trasformando il modo in cui il settore opera e consentendo agli operatori di offrire un servizio di altissimo livello ai consumatori e, più in generale, alla società.
In questa evoluzione, un ruolo fondamentale viene giocato dalla tecnologia, che vede intelligenza artificiale (AI) e automazione già ampiamente presenti nel settore. L’automazione guida lo svolgimento di determinate attività, mentre l’AI decide in modo intelligente quali attività considerare. Insieme, queste due tecnologie diventeranno l’elemento portante del percorso di trasformazione digitale del settore, ottimizzando aree che spaziano dall’esperienza del cliente, ai tempi di risposta delle operazioni sul campo, fino al raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità.
Ecco quattro ambiti che nel corso dei prossimi anni subiranno trasformazioni importanti
Tempi di risposta più brevi
Uno dei principali vantaggi offerti da intelligenza artificiale e automazione nel mondo delle telecomunicazioni sarà il miglioramento della customer experience (CX). I cambiamenti sociali e tecnologici stanno avendo un profondo impatto su aspettative, priorità e comportamenti dei clienti. Un esempio concreto è l’uso dei chatbot. Una ricerca condotta da indigo.ai sul mercato italiano ha evidenziato che questo si posiziona al terzo posto tra gli strumenti più utilizzati per dialogare con le aziende, con il 47% delle preferenze. Allo stesso tempo, circa il 50% degli intervistati afferma che utilizzerebbe maggiormente i chatbot se questi fossero ancora più precisi, il 26% gradirebbe maggiore empatia, mentre il 20% risposte più tempestive. I risultati che emergono dagli intervistati under 24 evidenziano invece come questi guardino con ottimismo ancora maggiore ai chatbot, collegando questa tecnologia al progresso dell’AI: il 55% ammette che ChatGPT ha migliorato la percezione di questi strumenti, mentre per il 64% sostiene che l’AI porterà progresso all’interno della società.
In prospettiva, l’AI generativa e i Large Language Model (LLM) avranno un ruolo sempre più importante nel soddisfare tali esigenze. Nello specifico, i LLM rappresentano uno strumento rapido ed efficace di accedere ai dati. Se un utente deve mettersi in contatto con il proprio fornitore di telecomunicazioni per avere risposte, può sopperire usando gli LLM che sono in grado di fornire le informazioni richieste, anche quelle più difficili da reperire, evitando così un’esperienza negativa. Questi modelli possono offrire le stesse funzionalità al customer support al fine di aiutare i clienti con la velocità e la precisione che si aspettano. Un ulteriore sviluppo è rappresentato dai sistemi di traduzione istantanea, che consentono l’impiego di agenti di diversi paesi, mantenendo tempestivo e soddisfacente il servizio offerto al cliente.
Rendere i dati accessibili
Per i non addetti ai lavori operare con i dati è sempre stato estremamente complesso. Oggi, con la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale generativa, questi utenti possono accedere e comprendere informazioni altrimenti indecifrabili. La possibilità di porre domande con il proprio linguaggio consente di trarre vantaggio dalla condivisione dei dati. Per gli ingegneri che progettano reti, ma non lavorano direttamente con i dati, i LLM offriranno la possibilità di identificare gli insight di cui hanno bisogno, ad esempio sui modelli meteorologici locali, senza dover gestire dati complicati e disordinati.
In questo modo, i vantaggi dei big data possono diffondersi all’interno dell’azienda, anziché essere confinati ai data scientist e trasformare le imprese in realtà effettivamente data-driven.
Utilizzare l’AI sul campo
È risaputo quanto la tecnologia AI sia utile per estrarre i dati necessari alle decisioni strategiche relative all’ingegneria di rete, ma può anche essere estremamente utile per ottenere risposte concrete sul campo, in tempo reale. Se un albero cade e danneggia una torre di servizio mobile, ad esempio, può essere difficile per gli operatori presenti, che non hanno accesso a tutti i dati relativi all’incidente, prendere decisioni senza inviare squadre sul posto.
In questo caso possono entrare in gioco le capacità di selezione dei dati dei LLM che semplificano la ricezione dei dati e coadiuvano le decisioni importanti. I LLM rendono disponibili i dati dei servizi geospaziali e di localizzazione che, combinati con le immagini satellitari, permettono agli operatori di avere un quadro completo di ciò che è accaduto permettendo loro di inviare la persona giusta al momento giusto, raggiungendo il massimo dell’efficienza.
Migliorare la sostenibilità
L’efficienza sta diventando sempre un elemento sempre più importante quando si considerano gli obiettivi di sostenibilità di un fornitore di telecomunicazioni. Le aziende del settore devono far fronte a una crescente pressione da parte di consumatori, investitori e autorità di regolamentazione per ridurre l’impronta di carbonio e raggiungere emissioni net zero. Allo stesso tempo, si trovano ad affrontare una crescente richiesta di servizi, stimolata da trend quali smart working, digitalizzazione e soluzioni basate sul cloud. Le tecnologie ad alta efficienza energetica, come le reti autonome, avranno un ruolo fondamentale nello sforzo di decarbonizzazione globale.
Che cos’è una rete autonoma? Nello stesso modo in cui un’auto autonoma può risparmiare carburante rimanendo intelligentemente a una velocità ottimale senza accelerazioni o decelerazioni impreviste, le reti autonome trovano automaticamente la configurazione ottimale per la rete, riducendo gli sprechi. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML) possono automatizzare le attività di gestione della rete, determinando significativi risparmi sui costi, risposte più rapide ai problemi, migliore esperienza per i clienti e, soprattutto, una riduzione del consumo energetico. In futuro, le reti veramente autonome gestiranno il proprio consumo e operazioni, inaugurando una nuova era di alte prestazioni e sostenibilità.
In generale, AI e automazione lasciano prevedere per il settore delle telecomunicazioni un futuro più smart. Questo mercato, oggi più importante che mai per l’economia globale, si trova a un crocevia per quanto riguarda la tecnologia. L’uso intelligente dell’automazione e dell’AI ha il potenziale di soddisfare i clienti e offrire e servizi più sostenibili e innovativi. I leader del settore devono riconoscere i vantaggi di un accesso semplificato ai dati, il superamento della tecnologia legacy e l’utilizzo dell’AI e dell’automazione per costruire un futuro più intelligente. Considerando quanto le telecomunicazioni siano ormai parte integrante di numerosi settori all’interno della società, questa non è una transizione da prendere alla leggera.
A cura di Paolo Talamo, Account Executive, Snowflake
