La industria de las telecomunicaciones se encuentra en un momento decisivo de cambio. A medida que continúa su rápido desarrollo más allá de los servicios tradicionales, se está convirtiendo también en un pilar clave de diversos sectores, desde el transporte a la sanidad, en los que confían a diario miles de millones de consumidores de todo el mundo. Tanto es así que el consumo mundial de datos a través de las redes de telecomunicaciones casi se triplicará en 2027, pasando de 3,4 millones de petabytes en 2022 a 9,7 millones, según PwC. Estos datos ofrecen una valiosa información que, si se aprovecha correctamente, dará paso a una nueva era de modernización, lo que transformará el funcionamiento del sector y permitirá a las empresas de telecomunicaciones ofrecer el mejor servicio a sus consumidores y a la sociedad en general.
Un elemento central de esta evolución es la tecnología, como la inteligencia artificial (IA) y la automatización, que se está utilizando ampliamente en todo el sector. La automatización consiste en hacer que algo suceda, mientras que la IA consiste en decidir de forma inteligente qué es lo que se quiere que suceda. Trabajando juntas, se convertirán en los cimientos clave del viaje de transformación digital del sector, mejorando varias áreas, desde la experiencia del cliente y los tiempos de respuesta de las operaciones sobre el terreno hasta ayudar a cumplir los objetivos de sostenibilidad.
Snowflake, la empresa del Data Cloud, destaca cuatro áreas que la IA y la automatización transformarán en la industria de las telecomunicaciones y su impacto en la sociedad.
Mayor rapidez en la respuesta al cliente
Uno de los principales beneficios de la IA y la automatización en las telecomunicaciones será la mejora de la experiencia del cliente (customer experience, CX). Los cambios sociales y tecnológicos están teniendo un fuerte impacto en las expectativas, prioridades y comportamientos de los clientes. Según un reciente estudio, el 81% de los clientes espera un servicio más rápido a medida que avanza la tecnología. De cara al futuro, las herramientas de IA generativa y los Large Language Models desempeñarán un papel cada vez más importante a la hora de satisfacer sus necesidades.
Los LLM constituyen una forma más rápida y eficaz de acceder a los datos. Si un consumidor tiene una duda y necesita ponerse en contacto con su proveedor de telecomunicaciones, los LLM le permiten encontrar de forma sencilla y fácil la información que puede estar disponible. De esta manera, se evita la experiencia negativa que experimentan los clientes cuando quieren acceder a la información que está disponible, pero que es difícil de encontrar. Los LLM también pueden aportar esas capacidades a los agentes de atención al cliente, permitiéndoles dar un mejor servicio, con mayor rapidez y precisión. Por ejemplo, cuando un cliente necesita encontrar información sobre la instalación de un router en su casa, los LLM pueden guiarle hasta la información que necesita, o un agente de atención al cliente puede encontrar rápidamente la misma información y ayudarle. Representantes en distintos continentes pueden ahora resolver problemas, con traducción instantánea, rompiendo la barrera del idioma. Esta facilidad de uso está empoderando a todos los empleados del sector de las telecomunicaciones.
Facilidad en el acceso a los datos
Hasta ahora, para los usuarios empresariales, el manejo de datos ha sido extremadamente complejo. Pero, gracias al auge de la IA generativa, los usuarios no técnicos pueden acceder y comprender datos que, de otro modo, tendrían dificultades para entender. La posibilidad de formular preguntas en lenguaje natural permite a los usuarios empresariales acceder a todo el potencial que ofrece el intercambio de datos. Por ejemplo, para los ingenieros de redes —que diseñan redes, pero no trabajan directamente con datos—, los LLM ofrecerán la posibilidad de encontrar y extraer la información que necesitan, como patrones meteorológicos locales, sin tener que tratar con datos complicados y desordenados.
Esto permite que los beneficios del big data se extiendan a toda la empresa, en lugar de quedar aislados en un departamento de científicos de datos formados y fundamentados. Como resultado, las empresas pueden centrarse en los datos, pero de una forma accesible, tanto si proceden del trabajo de oficina como del trabajo de campo.
Utilización de la IA sobre el terreno
Es bien sabido lo útil que resulta la tecnología de IA para extraer los datos necesarios para las principales decisiones estratégicas en torno a la ingeniería de redes, pero también puede ser enormemente útil para dar respuestas en tiempo real para llevar a cabo el trabajo de campo. Por ejemplo, si un árbol se cae y daña una torre de servicio móvil, puede ser difícil para los operarios de campo que no tienen acceso a todos los datos relacionados con el incidente tomar decisiones sin enviar equipos al lugar.
Aquí pueden entrar en juego las capacidades de búsqueda de datos de los LLM, lo que facilita el acceso rápido a todos los datos y contribuye a la toma de decisiones de gran envergadura. Los LLM permiten a los equipos acceder a datos de servicios geoespaciales y basados en la localización, lo que, combinado con imágenes por satélite, significa que los operarios pueden ver la imagen completa de lo que ha ocurrido. Como resultado, pueden enviar a la persona adecuada en el momento oportuno, logrando la máxima eficiencia que solo la IA puede ofrecer.
Sostenibilidad más inteligente
La eficiencia es cada vez más importante a la hora de plantearse los objetivos de sostenibilidad de una empresa de telecomunicaciones. Las empresas del sector se enfrentan a la creciente presión de consumidores, inversores y reguladores para reducir su huella de carbono y lograr emisiones netas cero. Al mismo tiempo, las organizaciones de telecomunicaciones se enfrentan a una creciente demanda de sus servicios, impulsada por iniciativas como el teletrabajo, la digitalización y las soluciones basadas en la nube. Las tecnologías energéticamente eficientes, como las redes autónomas, desempeñarán un papel fundamental en el esfuerzo mundial de descarbonización.
¿Qué es una red autónoma?
De la misma manera que un coche autónomo puede ahorrar combustible manteniéndose de forma inteligente a una velocidad óptima sin aceleraciones ni deceleraciones inesperadas, las redes autónomas encuentran automáticamente la configuración óptima para la red, reduciendo el despilfarro. La IA y el aprendizaje automático (machine learning, ML) pueden automatizar las tareas de gestión de la red, lo que se traduce en un importante ahorro de costes, una respuesta más rápida a los problemas de la red, una mejor experiencia para los clientes y, lo que es más importante, un menor consumo de energía. En el futuro, las redes verdaderamente autónomas gestionarán su propio consumo de energía, así como sus operaciones, lo que anunciará una nueva era de alto rendimiento y sostenibilidad.
Phil Kippen, Global Industry GTM Lead, Telecommunications de Snowflake prevé un futuro más inteligente para las empresas de telecomunicaciones con el uso de la IA y la automatización. “El sector de las telecomunicaciones es más importante que nunca para la economía mundial y se encuentra en una importante encrucijada tecnológica. El uso inteligente de la automatización y la IA ofrecen un gran potencial para tener clientes más satisfechos, operaciones más sostenibles e impulsar servicios innovadores. Los líderes de la industria de las telecomunicaciones deben reconocer las ventajas de la capacidad de descubrimiento de datos, ir más allá de la tecnología heredada y aprovechar la IA y la automatización para construir un futuro más inteligente. Dada la importancia de las telecomunicaciones para otros sectores y para la sociedad, no es una transición que deba tomarse a la ligera”.
