Es importante considerar la IA de manera integral y no descartar los modelos tradicionales de aprendizaje automático, dice Sachin Gupta, VP/GM de Google Cloud.
Cualquier cosa puede ser IA (Inteligencia Artificial)», dijo Sachin Gupta, VP/GM de Google Cloud, a RCR Wireless News en Google Cloud Next, que tuvo lugar la semana pasada en San Francisco. Pero, continuó, a medida que las conversaciones en torno a la IA generativa (GenAI) siguen dominando los titulares de los medios y las oficinas de los CTO, también es importante considerar la IA de manera integral y para las empresas, especialmente las empresas de telecomunicaciones, añadió, no descartar modelos de aprendizaje automático (ML) más tradicionales.
Hay un continuo de ML a GenAI», dijo Gupta. «Cosas como la planificación de capacidad y cómo [las empresas de telecomunicaciones] entienden las necesidades de [sus] suscriptores… es posible que gran parte de eso no sea GenAI; podría ser modelos ML más tradicionales los que [ellos] necesitan aprovechar». Explicó que, mientras que la IA generativa es excelente para experiencias interactivas, como la atención al cliente y la evaluación post mortem de un error de red, muchos otros esfuerzos de optimización, como la detección inicial de errores y el análisis de causa raíz, podrían no necesitar más que modelos ML tradicionales.
«Todos ellos trabajan en conjunto», dijo Gupta.
IA en operaciones de telecomunicaciones A medida que las empresas de telecomunicaciones continúan transformando sus operaciones, incorporando IA y automatización en los flujos de trabajo de sus organizaciones, han surgido preguntas sobre cuánta autonomía se les otorgará a estas herramientas.
Con el tiempo, dijo Gupta, las empresas de telecomunicaciones dejarán cada vez más operaciones completamente en manos del ML y la IA a medida que aumente la confianza en estas tecnologías. Un ejemplo claro sería usar ML y AI para detectar automáticamente nuevas amenazas sin supervisión humana. «Pero lo que no sucede necesariamente es el filtrado automático y las reglas de firewall después de que se detecta la amenaza», continuó, sugiriendo que, aunque pueden aceptar que la IA les diga que hay un problema, tomará mucho más tiempo para que las empresas de telecomunicaciones confíen en la IA para tomar la decisión sobre cómo resolver el problema.
Sin embargo, al final del día, compartió Gupta, la pregunta número uno de las empresas de telecomunicaciones es cómo la IA puede ayudarles a generar más ingresos, seguido de cómo puede ayudarles a reducir costos. La creciente caja de herramientas de IA de Google puede ayudar, dijo.
«Podemos proporcionar perspectivas sobre los clientes que es probable que se den de baja, quién es el más adecuado para ser ascendido en ventas — creo que podemos ayudar mucho con eso a través de Telecom Subscriber Insights», dijo. Telecom Subscriber Insights es un producto de Google que ingiere datos de diversas fuentes, crea modelos predictivos y luego utiliza la IA para recomendar ofertas a los dispositivos de los suscriptores para su activación. Esto, afirmó, aborda el lado de los ingresos. Y cuando se trata de reducción de costos, la IA puede ofrecer una visión de cómo está funcionando la red de una empresa de telecomunicaciones y puede automatizar la implementación de instancias de función 5G y ayudar en la planificación de la red, acelerando este proceso y garantizando una disposición óptima.
