The telco AI opportunity

The telco AI opportunity

En el contexto de la industria de las telecomunicaciones, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta clave para la innovación y la eficiencia operativa. Empresas como Rakuten Mobile y Rakuten Symphony están liderando el camino al reconocer el valor estratégico de la IA en sus operaciones. Sin embargo, este avance no está exento de desafíos significativos que deben abordarse para maximizar sus beneficios. Una de las principales oportunidades que ofrece la IA en este sector es la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa. Rakuten Group ha establecido un lago de datos unificado, reconociendo así el valor de los datos como un activo invaluable. No obstante, el costo asociado con el entrenamiento de modelos de IA, la utilización de recursos en la nube y la identificación de casos de uso adecuados a menudo se pasa por alto. Se debe evaluar si la IA es realmente necesaria o si soluciones más simples, como motores de flujo de trabajo, podrían ser suficientes. El proceso de automatización, incluyendo soluciones de IA, implica analizar datos, identificar causas raíz y tomar decisiones o acciones. El análisis de causas raíz se destaca como el paso más desafiante, que requiere el entrenamiento y ajuste fino de modelos de IA. Además, se menciona el uso de grandes modelos de lenguaje (LLMs) para aplicaciones de IA en telecomunicaciones y la importancia de un enfoque impulsado por el negocio y el retorno de inversión (ROI) para investigar y adoptar nuevas tecnologías como la IA. La fidelidad de los datos, es decir, la calidad y confiabilidad de estos, se destaca como decisivo para automatizar procesos de red previamente manuales. Siendo así, la IA ofrece oportunidades para transformar las operaciones en la industria de las telecomunicaciones, pero es fundamental abordar los desafíos asociados, desde la disponibilidad de datos hasta los costos y la eficiencia. Las empresas como Rakuten están liderando este camino, pero el éxito dependerá de una evaluación cuidadosa y un enfoque estratégico para la implementación de soluciones de IA. 

La implementación efectiva de la IA en la industria de las telecomunicaciones depende en gran medida de la calidad de los datos. Los operadores de telecomunicaciones se enfrentan a desafíos como los silos de datos, la subutilización de los datos disponibles y la necesidad de compartir datos y ser más abiertos en este aspecto. Es clave comprender que la IA de nivel empresarial requiere fuentes de datos confiables y la capacidad de aplicarla de manera específica y única basada en el origen de los datos. Históricamente, los operadores han subutilizado sus datos, lo que lleva a un «ciclo vicioso» de malos datos, implementación insuficiente de IA y menos enfoque en generar datos de calidad. La calidad de los datos influye directamente en la calidad de los resultados habilitados por la IA, lo que subraya el principio de «basura entra, basura sale». La apertura y el intercambio de datos dentro del ecosistema de las telecomunicaciones pueden habilitar aplicaciones interesantes y valiosas de la IA. Mejorar la calidad de los datos y la implementación de la IA puede llevar a productos mejores y experiencias de cliente mejoradas, proporcionando una ventaja competitiva. Empresas como Deutsche Telekom reconocen la importancia de la IA para ofrecer el mejor servicio posible a los clientes. Se resalta el papel crítico de la calidad de los datos y el intercambio de datos para desbloquear todo el potencial de la IA para los operadores de telecomunicaciones, permitiendo mejorar las operaciones de red, experiencias personalizadas para los clientes y diferenciación competitiva. En un mismo sentido, el creciente papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de las telecomunicaciones se refleja en áreas como las redes empresariales, la computación en el borde y las aplicaciones industriales. Destaca la formación de la Global Telco AI Alliance por parte de importantes empresas de telecomunicaciones como Deutsche Telekom, e& Group, Singtel, SK Telecom y SoftBank, con el objetivo de desarrollar modelos de lenguaje grandes (LLMs) específicos para las telecomunicaciones, como asistentes digitales y chatbots. Se menciona el ensayo de Nokia de un chatbot de IA industrial para su sistema MXIE, que utiliza el LLM MX Workmate diseñado para el cumplimiento de tecnología operativa (OT). Las empresas líderes presentadas en la feria industrial Hannover Messe están adoptando la IA generativa para aplicaciones industriales. VIAVI Solutions, una empresa enfocada en pruebas y medidas, está aprovechando la IA para probar sistemas de IA y desarrollar gemelos digitales para simular condiciones de red del mundo real para pruebas exhaustivas en diversos escenarios habilitados por la IA. Se destacan las transformaciones en la industria de las telecomunicaciones, incluida la transición a la nube nativa de 5G Standalone y la desagregación de hardware y software en la RAN, así como los desafíos y oportunidades introducidos por la integración de la IA en redes, servicios, nube y procesos de prueba. 

En el ámbito de las redes 6G, VIAVI está trabajando en el uso de IA y Aprendizaje Automático (ML) para probar y optimizarlas. Ian Wong de VIAVI mencionó que la IA puede ayudar a encontrar patrones, anomalías y defectos durante las pruebas, lo que permite una mayor cobertura y mejora la eficiencia. VIAVI está colaborando con el Instituto para el Internet de las Cosas Inalámbricas de la Universidad Northeastern y el centro de investigación Open6G en un gemelo digital a escala de ciudad de una red 6G, incorporando modelado de propagación y canal de radiofrecuencia basado en IA, y probando receptores neuronales. Sameh Yamany, Director de Tecnología de VIAVI, afirmó que los operadores de telecomunicaciones están utilizando la IA para optimizar los recursos de red y borde, ofrecer servicios con alta demanda de IA y respaldar casos de uso innovadores. Él enfatizó que la tecnología de IA está permitiendo a los operadores de telecomunicaciones abordar desafíos complejos, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer servicios innovadores a los clientes. El reporte menciona a Tupl, una empresa fundada en 2014 que se enfoca en la optimización de redes habilitadas por IA. El enfoque de Tupl implica utilizar datos y análisis de ingenieros de red y alimentarlos en un motor de decisiones, co-creando modelos para tareas como monitoreo del desempeño de la red, resolución de problemas y optimización de clústeres. Tupl, mediante sus soluciones de automatización, ofrece una respuesta clave para los operadores de telecomunicaciones al abordar problemas y optimizar procesos. Petri Hautakangas, CEO de Tupl, enfatizó la importancia de utilizar información impulsada por datos para tomar decisiones, en lugar de solo obtener información de análisis. Destacó el desafío de la creciente complejidad de las redes y la reducción de las fuerzas laborales, donde la automatización puede desempeñar un papel relevante en el trabajo de ingeniería. La solución Network Advisor de Tupl está diseñada para reducir tareas manuales y automatizar operaciones de red. Puede detectar problemas, identificar causas raíz y proporcionar información estandarizada al personal de campo para su resolución. Hautakangas reconoció que la transición de la automatización abierta a cerrada llevará tiempo pero señaló que no ha habido resistencia por parte de los ingenieros. Las soluciones de Tupl se adaptan a las necesidades específicas de los clientes, con un enfoque en un retorno de inversión claro y en abordar puntos de dolor. Los operadores dirigen sus inversiones en IA hacia áreas con beneficios medibles, como ahorro de costos y eficiencias en procesos. Más allá de las telecomunicaciones, Tupl también ofrece soluciones de automatización para industrias como agricultura, salud y servicios públicos, alineándose con los esfuerzos de las telecos para desarrollar negocios empresariales y nuevas fuentes de ingresos. Hautakangas enfatizó que la IA es un medio para un fin, siendo el valor real proveniente de tomar decisiones basadas en datos y automatizar procesos.

La importancia de ser nativo de la nube y nativo de la IA para las empresas de telecomunicaciones, especialmente en el contexto de las redes 6G, es fundamental. Ser nativo de la nube es un requisito para ser nativo de la IA, lo cual es un aspecto decisivo de la visión para 6G. Se destaca que si una empresa de telecomunicaciones empezara desde cero hoy, el mejor enfoque sería tener la IA como núcleo. También se menciona la necesidad de modernización de tecnologías de red, la transición al núcleo 5G Standalone y actualizaciones a sistemas OSS/BSS para habilitar capacidades nativas de la nube y la IA. Además, se aborda el aumento de requisitos de computación para alimentar estas redes avanzadas y el papel de NVIDIA en proporcionar soluciones aceleradas por GPU para prototipado rápido de sistemas complejos y abordar las crecientes demandas de computación en el panorama 6G. El reporte, a su vez, discute la visión y esfuerzos de NVIDIA para aprovechar la inteligencia artificial (IA) y mejorar 5G y allanar el camino para las redes 6G. Se destaca el trabajo de NVIDIA con operadores como SoftBank para incorporar IA en la infraestructura 5G nativa de la nube, permitiendo la provisión automatizada y definida por software de recursos de red según los requisitos de uso. Este enfoque permite una utilización eficiente de recursos, ejecutando la red de acceso de radio (RAN) a capacidades más bajas mientras se dedican recursos de computación restantes a servicios de IA. Ronnie Vasishta, vicepresidente Sénior de Telecomunicaciones de NVIDIA, enfatiza la escalabilidad y flexibilidad de esta arquitectura multiusos en comparación con las redes de telecomunicaciones tradicionales de un solo propósito. El texto también menciona la plataforma 6G Research Cloud de NVIDIA, que incluye herramientas como el simulador de red Aerial Omniverse Digital Twin 6G, un stack de RAN definido por software y el marco neural de radio Sionna para programación de red en tiempo real. Mirando hacia el futuro, el texto sugiere que la transición de 5G a 6G requerirá un salto significativo en la eficiencia espectral inalámbrica y las comunicaciones por radio, lo cual puede facilitarse mediante la IA distribuida y conectada en el borde y la tecnología de gemelos digitales. La visión última es que 5G se ejecute como una carga de trabajo definida por software en una «fábrica de IA», permitiendo la eficiencia espectral impulsada por IA y ofertas de IA como servicio.

 

En general, la integración de la IA en la industria de las telecomunicaciones es un avance estratégico fundamental, destacado por empresas líderes como Rakuten Mobile y Rakuten Symphony. Aunque este avance promete eficiencia y capacidades innovadoras, se enfrenta a desafíos significativos, como el costo asociado con el entrenamiento de modelos de IA y la identificación de casos de uso adecuados. La calidad de los datos emerge como un factor crítico para el éxito de la IA en este sector, donde Rakuten Group ha establecido un lago de datos unificado como reconocimiento de su valor estratégico. Además, la transición hacia ser nativo de la nube y nativo de la IA se presenta como esencial para enfrentar los desafíos y oportunidades de las redes 6G, con empresas como NVIDIA liderando este camino con soluciones aceleradas por GPU y una visión clara hacia el futuro de las redes y servicios impulsados por la IA. La colaboración entre actores clave, el enfoque en el retorno de inversión (ROI) y la comprensión de la importancia de la calidad de los datos y la automatización de procesos destacan el camino hacia una transformación efectiva y estratégica en la industria de las telecomunicaciones.

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