Сетевые операторы внедряют ИИ в повседневную деятельность. Вместо того чтобы использовать ИИ преимущественно для анализа или вспомогательных инструментов, некоторые телекоммуникационные компании теперь развертывают программные агенты, способные выполнять задачи в своих системах.
Такие компании, как Vodafone, AT&T и Telefónica, применяют то, что часто называют «агентным ИИ» (agentic AI), в различных областях своего бизнеса. К ним относятся сетевые операции и внутренние финансовые процессы.
В Vodafone ИИ-агенты используются в рабочих процессах корпоративных продаж. По данным RCR Wireless со ссылкой на Microsoft, система может за минуты сгенерировать черновик ответа на запросы предложений. Microsoft отмечает, что многим телекоммуникационным фирмам для подготовки первого черновика по-прежнему требуется от 10 до 30 рабочих дней. Изменения стали возможны благодаря автоматизации частей рабочего процесса, которые ранее требовали ручной координации между командами.
ИИ в телекоммуникационных рабочих процессах
Операторы годами использовали машинное обучение в таких областях, как оптимизация сетей и обнаружение мошенничества. Изменяется то, как применяются эти системы. Новый подход сосредоточен на агентах, способных завершать задачи от начала до конца.
В AT&T ИИ интегрируется в сетевые операции для помощи в управлении сбоями и проблемами с производительностью. Согласно отраслевым отчетам и брифингам операторов, эти системы могут помогать в выявлении проблем и инициировать реагирование при необходимости. В некоторых случаях системы могут выполнять заранее определенные действия, не дожидаясь ручного ввода.
Telefónica также работает над схожими идеями. Компания изучает возможность использования ИИ для автоматизации частей своих внутренних процессов, включая обслуживание клиентов и бэк-офисные функции. Обзоры телекоммуникационной отрасли предполагают, что эти усилия направлены на сокращение повторяющейся ручной работы. При этом человеческий надзор сохраняется.
Общей чертой этих усилий является движение к масштабированию. Операторы работают над средами, где множество агентов функционируют в различных системах. Во многих случаях эти системы работают одновременно, что порождает ряд проблем.
Масштаб и ограничения
По мере того как ИИ-агенты становятся частью основных операций, телекоммуникационные компании сталкиваются с ограничениями, которые были менее заметны на ранних этапах тестирования.
Одной из проблем является управление данными (data governance). Телекоммуникационные операторы обрабатывают большие объемы конфиденциальных данных, включая информацию о клиентах и сетевые данные. Любая система, использующая эти данные, должна соблюдать строгие правила, особенно в регионах, охваченных такими законами, как Общий регламент по защите данных (General Data Protection Regulation). Эти требования влияют на обучение моделей ИИ. Они также определяют, как принимаются решения и как регистрируются действия.
Другим ограничением является дефицит квалификации. Масштабное развертывание систем ИИ требует сочетания экспертизы, включая инженерию данных и системный дизайн. Многие операторы все еще наращивают эти возможности. Отраслевой анализ отмечает, что телекоммуникационным компаниям часто необходимо находить баланс между внутренним развитием и внешней поддержкой.
Существует также вопрос управления большим количеством ИИ-агентов. Когда несколько систем принимают решения и предпринимают действия, операторам нужны способы отслеживать, что делает каждый агент, включая мониторинг производительности и обработку ошибок. Это также означает обеспечение того, чтобы действия оставались в заданных пределах. Это не те проблемы, для решения которых были предназначены традиционные системы автоматизации.
GSMA также выделила схожие опасения. Организация отмечает, что, хотя ИИ может повысить эффективность, операторам по-прежнему необходимы четкие рамки для управления и оперативного контроля.
Операционная инфраструктура
Многие развертывания все еще ограничены по масштабу, и операторы продолжают тестировать пределы расширения этих систем. Тем не менее, направление становится более очевидным. ИИ начинает брать на себя роли, связанные с прямым действием, а не только с анализом.
Это создает как возможности, так и давление для телекоммуникационных компаний. С одной стороны, ИИ-агенты могут сократить время, необходимое для выполнения рутинных задач, и улучшить реакцию систем на события. С другой стороны, масштабирование этих систем требует новых подходов к управлению рисками и операциями.
Опыт таких компаний, как Vodafone, AT&T и Telefónica, показывает, что технология развивается, но операционная модель все еще вырабатывается. По мере развертывания большего числа агентов фокус, вероятно, сместится с того, что может делать ИИ, на то, как им управлять.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Muhammad Zulhusni
