6 formas en que las empresas de telecomunicaciones utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

6 formas en que las empresas de telecomunicaciones utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se están infiltrando en el sector de las telecomunicaciones de varias maneras diferentes. Para las empresas, la adopción de IA no se trata solo de aprovechar el poder de los datos y la Inteligencia Artificial para mejorar sus servicios y operaciones comerciales, sino de mantener el terreno y la supervivencia entre sus competidores.

Aquí hay seis formas principales en que las compañías de telecomunicaciones utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su negocio diario para prosperar y sobrevivir.

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1. Mejor servicio al cliente con chatbots y asistentes virtuales.

El clima cambiante del mercado y la evolución de las expectativas de los clientes dificultan que todas las empresas identifiquen y satisfagan las preferencias y necesidades de los clientes. Ninguna industria sobrevivirá si los clientes no están contentos. Telecom no es la excepción. Entonces, la primera forma en que las compañías de telecomunicaciones usan IA es mejorar su servicio al cliente mediante la incorporación de asistentes virtuales y chatbots.

Los bots pueden automatizar y agilizar numerosos procesos de backend y problemas relacionados con la instalación, el mantenimiento y la resolución de problemas que las empresas de telecomunicaciones enfrentan a diario. Estos asistentes virtuales se ocupan y responden automáticamente a las solicitudes de soporte, lo que ahorra un costo considerable de contratar personal. A diferencia de sus contrapartes humanas, los chatbots pueden operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y cuando están equipados con aprendizaje automático, pueden aprender y analizar las solicitudes de los clientes, identificar oportunidades de ventas, enrutar y escalar las consultas de los clientes a las autoridades superiores si es necesario. También pueden recomendar a los clientes sobre otros productos y servicios relevantes en función de sus perfiles y preferencias. Esta capacidad de analizar datos en poco tiempo para proporcionar mejores soluciones o sugerencias los hace muy superiores a sus homólogos humanos.

Con muchos chatbots que ya ofrecen servicios de voz y voz, no solo se están volviendo más "humanos" sino también accesibles para las personas con discapacidad. Las guías de telecomunicaciones que "hablan" los nombres de red, muestran títulos, franjas horarias, etc. ayudan a los clientes con necesidades especiales, que necesitan asistencia de voz para navegar por sus opciones más fácilmente.

El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático ya ha demostrado ser un gran éxito para los programas de servicio al cliente de grandes operadores de telecomunicaciones como AT&T, Verizon y Comcast. Vodafone, por ejemplo, informó una mejora del 68% en la satisfacción de sus clientes después de incorporar un Chabot llamado TOBi. A medida que la tecnología evoluciona, estos chatbots pueden volverse más inteligentes y encontrar soluciones más inteligentes y rentables para tareas complejas, en lugar de que las empresas contraten y dependan de seres humanos falibles.

2. Mantenimiento predictivo y optimización de la red.

El mantenimiento predictivo impulsado por IA aún no está en el centro de atención, pero es un caso de uso esencial para evitar interrupciones. Involucra algoritmos para monitorear y anticipar fallas en los equipos para que los gerentes de mantenimiento puedan solucionarlos con anticipación. Junto con las herramientas de visualización, permiten a los operadores ver lo que viene y dirigir su atención en consecuencia.

Dado que los procesos de ML aprenden y mejoran continuamente, comenzamos a ver el surgimiento de una nueva tecnología: la Red de autoorganización (SON) que puede autoanalizarse y optimizarse, eliminando la configuración manual de la red durante el despliegue, la optimización y la resolución de problemas. Al mejorar el rendimiento de la red, SON puede reducir significativamente el costo de los servicios del operador móvil.

3. Automatización robótica de procesos (RPA)

El gran volumen de clientes con los que una empresa de telecomunicaciones trata todos los días deja espacio para una variedad de errores humanos. La automatización de procesos mediante la incorporación de IA reduce el margen de tales errores, además de garantizar que todas las operaciones repetitivas se ejecuten de manera mucho más fluida y precisa que la finalización manual de las tareas. RPA mejora la calidad de los datos, reduce el tiempo de respuesta promedio y hace que toda la operación sea más escalable y adaptable. Al darse cuenta de los beneficios de RPA, todas las compañías líderes de telecomunicaciones están haciendo importantes inversiones en RPA en estos días. Por ejemplo, AT&T tiene más de 200 tipos de bots, que manejan tareas repetitivas y mundanas, como ingresar información en su sistema heredado.

4. Análisis predictivo que conducen a decisiones rápidas basadas en datos

Las compañías de telecomunicaciones poseen una enorme cantidad de datos de clientes. Analizar y obtener información valiosa de estos datos es una tarea engorrosa para las personas, pero no para la IA. El análisis de datos, armado con algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, permite a los jugadores de telecomunicaciones obtener una ventaja competitiva al comprender los datos de manera rápida y efectiva y tomar decisiones comerciales mejores y más rápidas en tiempo real, ahorrando dinero y tiempo. También ayuda a las empresas a crear mejores productos, comprender patrones, resolver problemas que surgen mucho más rápido y, a veces, incluso evitar que sucedan. Todo esto eventualmente se traduce en mejores decisiones comerciales y una mayor satisfacción del cliente.

5. Detección y prevención de fraudes

El fraude en línea está aumentando rápidamente y representa la mayor amenaza para la industria de las telecomunicaciones. Afortunadamente, un estafador a menudo deja un rastro digital. Los algoritmos de aprendizaje automático siguen este camino, aprenden a diferenciar entre actividades regulares y fraudulentas y detectan tales actividades, incluidos perfiles falsos, robo de identidad, acceso ilegal y mucho más. También se conoce como aprendizaje automático supervisado, en el que cada transacción o actividad se etiqueta como fraude o no fraude. Pasa por conjuntos de datos extensos en una fracción de tiempo que un analista humano, detectando anomalías en el camino. Puede proporcionar respuestas preventivas y en tiempo real a actividades fraudulentas o sospechosas al comprender los comportamientos de individuos, cuentas, dispositivos, etc. Adaptive Analytics actualiza continuamente los modelos de aprendizaje automático basados ​​en el análisis de las actividades fraudulentas. Da a estos algoritmos de Machine Learning una ventaja sobre los futuros estafadores y evita que surjan tales problemas.

6. Mejora de la seguridad del punto final

Los atacantes cibernéticos, que combinan bots AI y herramientas de aprendizaje automático para evitar los controles de seguridad de los puntos finales, plantean amenazas importantes para las empresas de telecomunicaciones. Los riesgos aumentan tan rápidamente que las formas tradicionales de asegurar puntos finales basados ​​en hardware ya no detienen a los atacantes. Se están realizando sofisticados intentos de incumplimiento utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático, y el tiempo que lleva comprometer un punto final se ha reducido a solo 7 minutos, después de lo cual los atacantes obtienen acceso completo a sistemas internos y datos valiosos.

Gracias a las plataformas en la nube; pueden ayudar a las aplicaciones de control de seguridad de punto final basadas en IA a adaptarse dinámicamente a varios tipos de amenazas. La seguridad de los datos, la seguridad de la nube y la protección de la infraestructura son las áreas de gasto de seguridad de más rápido crecimiento hasta 2023, y esto es algo en lo que las compañías de telecomunicaciones están invirtiendo. El 80% de las compañías de telecomunicaciones cuentan con IA para ayudar a identificar amenazas y frustrar ataques, según a la investigación de Capgemini. Se gastaron $ 7.1 mil millones en sistemas y servicios de seguridad cibernética basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje automático en 2018. Este gasto crecerá a $ 30.9B para 2025, según un estudio de Zion Market Research.


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