A continuación, analizaremos algunas de las formas en que la IA generativa transformará el sector de las telecomunicaciones y las consideraciones clave que deben tenerse en cuenta al evaluar esta tecnología.
Potencial de la IA generativa en el sector de las telecomunicaciones
Al igual que otros sectores, la IA generativa puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a mejorar la eficiencia en muchas funciones, por ejemplo, desplegando chatbots para ayudar en las ventas y personalizando el marketing a escala individual. De hecho, se espera un crecimiento en esta área para 2026, ya que el 95% de las telecomunicaciones desplegará iniciativas de datos, análisis e IA para mejorar su experiencia de cliente y su planificación de productos, frente al 50% del 2022, según Gartner. Sin embargo, hay algunas aplicaciones específicas del sector que son verdaderamente transformadoras.
Mejorar la experiencia del cliente: Muchas empresas de telecomunicaciones ya utilizan la IA para aumentar las interacciones humanas y mejorar la coherencia de la experiencia y la velocidad de resolución. Esta tecnología puede llevar estas actividades un paso más allá, con respuesta de voz interactiva, y una evolución de los primeros despliegues de chatbots para ayudar a los clientes a resolver problemas y obtener respuestas a preguntas. Además, la IA generativa puede analizar la discusión de las llamadas en tiempo real para proporcionar indicaciones y recursos a las personas para resolver las consultas de los clientes. Aunque los agentes seguirán desempeñando un papel clave, la IA generativa puede reinventar y mejorar todas las experiencias y aplicaciones de los usuarios.
Simplifica la planificación, instalación, configuración y operaciones de red: La IA generativa puede desempeñar un papel clave en todos los aspectos del ciclo de vida de la red. Durante la instalación de elementos, los ingenieros se basan en manuales y procesos documentados. La IA generativa puede tomar estos datos y proporcionar orientación interactiva e indicaciones para acelerar y simplificar las tareas de instalación. Los modelos generativos también pueden entrenarse con datos de topología y configuración de la red para sugerir la configuración de los elementos. Cuando se produce un fallo en la red, las aplicaciones basadas en IA generativa pueden recomendar acciones y procedimientos de solución a los ingenieros.
Optimizar el rendimiento empresarial: La IA generativa puede ayudar a las telecomunicaciones a identificar más fácilmente las áreas en las que están perdiendo ingresos. Por lo que al ser desplegada en todos los procesos empresariales, la IA generativa puede examinar los beneficios, los ingresos, los planes de consumo, los gastos y los cargos de los clientes para ofrecer recomendaciones sobre cómo evolucionar las ofertas para optimizar los beneficios.
No todos los casos de IA o ML actuales necesitan utilizar IA generativa. De hecho, hay muchos ejemplos en los que las formas tradicionales de IA, basadas en técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, son más que suficientes para los procesos de las telecomunicaciones. Por ejemplo, la IA tradicional es excelente para ayudar a predecir la pérdida de clientes, detectar anomalías en la red o realizar un seguimiento de métricas.
Coste de desarrollo o formación de modelos fundacionales: Gran parte del capital invertido en modelos fundacionales -los grandes modelos de IA formados a partir de enormes cantidades de datos que impulsan las aplicaciones de IA generativa- se destina a su formación. Los modelos públicos se entrenan con grandes cantidades de datos disponibles públicamente, pero son más generales y pueden no funcionar bien en tareas especializadas.
Los modelos personalizados, en cambio, pueden entrenarse con una combinación de datos públicos y específicos de la empresa, lo que proporciona aplicaciones específicas para la organización. Construirlo desde cero lleva mucho tiempo, es caro y requiere conocimientos especializados, pero para las organizaciones con datos y recursos importantes, y un caso de uso que requiera conocimientos específicos del dominio, puede tener sentido desarrollar un modelo fundacional a medida. También se está tratando de democratizar el acceso a esta tecnología permitiendo a los clientes tomar un modelo existente como punto de partida y entrenarlo de forma privada utilizando la información de los usuarios, haciendo que sea más adecuado para una tarea específica.
Calidad de los datos e IA responsable: La IA generativa es tan buena como los datos con los que se entrena, por lo que siempre existe el riesgo de sesgos o imprecisiones. Antes incluso de considerar la IA generativa (o cualquier forma de IA), es importante empezar con datos unificados de alta calidad. Esta tecnología requiere amplios conjuntos de datos, entrenamiento y supervisión para hacer inferencias y dar respuestas. A veces, los modelos fundacionales, tanto públicos como privados, pueden sufrir "alucinaciones", creando respuestas inexactas que pueden parecer creíbles, pero que son incorrectas. Por esta razón, la IA generativa no se recomienda para tareas que requieran una certeza total.
Igualmente importante es garantizar que esta tecnología se aplique de forma responsable. Algunas de las nuevas herramientas y servicios de IA generativa incorporan funciones de IA responsable, como la detección de si el código generado se parece al código fuente abierto existente o la localización y eliminación de contenidos nocivos en los conjuntos de datos de formación, y el filtrado de los puestos avanzados que contienen contenidos nocivos (por ejemplo, incitación al odio, blasfemias y violencia).
Seguridad de los datos: Para que las empresas aprovechen la IA generativa con fines empresariales, se necesitan grandes conjuntos de datos propios. Aunque existen opciones públicas en el mercado, estos enfoques introducen nuevas consideraciones en torno a la seguridad y la privacidad, incluida la propiedad intelectual. Los responsables empresariales y de TI deben colaborar estrechamente con los equipos de seguridad y jurídicos para identificar y mitigar estos riesgos, garantizando que la IA generativa se despliegue de forma fiable y responsable. Además, hay que planificar el cumplimiento de la normativa y pensar detenidamente a quién pertenecen los datos utilizados.
Independientemente de si se trata de IA generativa o de procesamiento del lenguaje natural, es importante dedicar tiempo a considerar las aplicaciones, debatir una estrategia de organización de datos y evaluar el retorno de la inversión antes de implantarla con fines comerciales. Dicho esto, la IA es la tecnología más transformadora de nuestro tiempo, la cual está abriendo nuevas y emocionantes posibilidades que todas las empresas deberían explorar y experimentar.