Dane to surowiec w technologicznej rewolucji dotykającej niemal wszystkie aspekty codziennego życia, branży telekomunikacji, bankowości, produkcji, opieki zdrowotnej, transportu i innych. Konieczność zbierania, analizowania, wykorzystywania i wreszcie monetyzowania miliardów fragmentów danych utworzyła wciąż rosnące zapotrzebowanie na automatyzację. Efektem jej wprowadzenia były bardzo duże postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i Big Data.
Rozwój w tych obszarach był dodatkowo napędzany spadkiem kosztów i wzrostem dostępności mocy obliczeniowej. Innowacje te pozwoliły przedsiębiorstwom, szczególnie w sektorze telekomunikacyjnym, utworzyć centra danych i platformy analityczne, które ułatwiają przetwarzanie olbrzymich ilości gromadzonych danych. Dzięki równolegle rozwijanej kwantowej technice obliczeniowej, niegdyś tylko teoretyczne zastosowania algorytmów w AI coraz częściej wkraczają w obszar codziennej działalności biznesowej. Jednocześnie platformy otwarte oraz organizacje, takie jak Open Network Automation Platform, wspierają rozpowszechnianie wiedzy i najlepszych praktyk. Takie warunki stwarzają dla operatorów telekomunikacyjnych zarówno nowe wyzwania, jak i możliwości.
Wykorzystanie AI przez operatorów telekomunikacyjnych: wyzwania i możliwości
Firmy działające np. w obszarach opieki zdrowotnej, finansowym i zarządzania lojalnością, aktywnie poszukują sposobów na optymalizację swojej działalności poprzez zastosowanie kluczowych procesów komunikacyjnych. Z kolei firmy telekomunikacyjne wdrażają AI i narzędzia do analizy Big Data, w szczególności w obszarze inteligentnego zapewniania jakości usług. Chcą w ten sposób wspierać świadczenie złożonych i kompleksowych usług spełniających wymogi w zakresie niezawodności, dostępności, przepustowości, krótkiego czasu oczekiwania i niewielkiej ilości zakłóceń. W sektorze telekomunikacyjnym AI pełni szczególnie krytyczną funkcję w procesie tworzenia rozwiązań do konserwacji prewencyjnej, które automatyzują procesy analizowania przyczyn i wpływu błędów sieciowych na usługi po stronie klienta oraz pozwalają przewidywać potencjalne problemy.
Jeszcze niedawno rozwiązania takie istniały jedynie w świecie fantazji. Nie należy jednak błędnie zakładać, że dzisiejsza Ai i uczenie maszynowe stanowią kulminację technologicznej rewolucji. Jesteśmy raczej na początku procesu automatyzacji, który wciąż w dużym stopniu jest uzależniony od udziału człowieka. Maszyny nie muszą odpoczywać i mogą pracować z olbrzymimi prędkościami, obsługując złożone sytuacje, których ludzki mózg nie jest w stanie pojąć. Wciąż jednak nie potrafią prześcignąć operatorów nie-maszynowych pod względem inteligencji. Obserwujemy natomiast proces uczenia się maszyn od ludzi oraz ludzi od maszyn. Na przykład, w dziedzinie analizy i zapewniania jakości w branży telekomunikacyjnej złożoność zależności pomiędzy siecią, sprzętem a oprogramowaniem oznacza, że ludzie potrzebują mocy obliczeniowych procesorów, ale jednocześnie uczą się, jak lepiej sterować tymi jednostkami, aby mogły wykonywać więcej zadań automatycznie.
Jeśli więc to dopiero początek zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i analizy Big Data, co czeka nas w przyszłości?
Z pewnością nie da się już zatrzymać postępu, który do tej pory osiągnęliśmy. Wspomniane powyżej platformy otwarte, ONAP i inne zadbają o ciągłą wymianę wiedzy i najlepszych praktyk. Z kolei pokolenie Y chętnie eksperymentuje z możliwościami zapewnianymi przez te nowe technologie.
Jednak szczegóły rozwoju nawet w najbliższej przyszłości są trudne do przewidzenia. AI znajduje zastosowanie w wielu firmach branżowych, ale wciąż nie stała się standardem. Możemy porównać tę sytuację do początków eksploracji kosmosu lub czasów wielkich odkryć geograficznych, dzięki którym udało się utworzyć mapę świata. Możliwości są niemal nieograniczone, ale to jak będzie wyglądał świat po AI, dopiero się okaże.
Więcej na: https://www.comarch.pl/telekomunikacja/service-assurance/ai-control-desk/