El acceso a datos de alta calidad es un obstáculo clave para que los proveedores de servicios de comunicaciones alcancen el nivel más avanzado de automatización de redes. Solo el seis por ciento de los proveedores de servicios de comunicaciones encuestados en el estudio creen que se encuentran en el nivel más avanzado de automatización, que se basa en la IA y el aprendizaje automático.
Los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se enfrentan a una serie de barreras, como el acceso a datos de alta calidad, que impiden su capacidad para desplegar eficazmente la IA que podría mejorar las operaciones de red y servicios, según un nuevo estudio encargado por Nokia y realizado por Analysys Mason.
"Los CSP no pueden acceder a conjuntos de datos de alta calidad (que les permitirán tomar decisiones más precisas) porque están utilizando sistemas heredados con interfaces propietarias. Esto restringirá la rapidez con la que pueden integrar la IA en sus redes", según el estudio, que se basa en las respuestas de 84 CSP encuestados en todo el mundo. Casi el 50 por ciento de los CSP de primer nivel calificaron la recopilación de datos como la fase más difícil del ciclo de desarrollo de casos de uso de la IA en las telecomunicaciones.
Además, la investigación descubrió que sólo el seis por ciento de los CSP encuestados creen que están en el nivel más avanzado de automatización, o automatización sin intervención, que se basa en algoritmos de IA y aprendizaje automático (ML) para gestionar y mejorar las operaciones de red. El problema de los datos de alta calidad también está afectando a la capacidad de los CSP para retener el talento de la IA.
Aun así, el 87% de los CSP han empezado a implementar la IA en sus operaciones de red, ya sea como prueba de concepto o en producción; el 57% afirma haber desplegado casos de uso de IA en telecomunicaciones hasta el punto de producción.
Los CSP encuestados dijeron que creen que la IA ayudará a mejorar la calidad del servicio de red, el crecimiento de los ingresos, la experiencia del cliente y la optimización de la energía para cumplir sus objetivos de sostenibilidad.
Según el estudio, los CSP deberían evaluar sus estrategias de implementación de IA en las telecomunicaciones y desarrollar una hoja de ruta clara para la implementación de IA con el fin de superar el reto de los datos y otros impedimentos, como la incapacidad de escalar las implementaciones de casos de uso de IA. El informe puede consultarse aquí.
Adaora Okeleke, analista principal de Analysys Mason, afirmó: "Los CSP deben hacer la transición hacia operaciones más autónomas si quieren gestionar las redes de forma más eficiente y cumplir con sus principales prioridades de negocio. Pero, como demuestra este estudio, el acceso a datos de alta calidad sigue siendo un obstáculo crítico para el despliegue de la IA en las redes de las empresas de telecomunicaciones. Necesitan examinar realmente sus estrategias de implantación de la IA para solucionar este problema de calidad de los datos".
Andrew Burrell, Director de Marketing de Aplicaciones Empresariales, Nube y Servicios de Red de Nokia, dijo: "La IA tiene un papel crucial a la hora de impulsar cambios radicales en el rendimiento de las redes, incluida la reducción de la huella de carbono. Los CSP son conscientes de los retos que supone integrar más profundamente la IA en sus operaciones y, como señala esta investigación, de los pasos que pueden dar para alterar positivamente esa situación, incluyendo la construcción del ecosistema adecuado de socios proveedores con los conjuntos de habilidades adecuados que puedan atender mejor sus necesidades de red."
(Nokia)
