Desde la pandemia de Covid-19, se ha producido un cambio en la industria de las telecomunicaciones. La conectividad en nuestros hogares tomó protagonismo, sobre todo porque más personas comenzaron a trabajar desde casa. Este fue el comienzo del acelerón de la transformación digital en todos los sectores y, tras años de intentos de las telecos por diversificarse en el mundo de los medios de comunicación o el entretenimiento, sus objetivos se han reenfocado. Ahora las telecos buscan cumplir su misión original: proporcionar una conectividad sólida a sus clientes. Para ello, están invirtiendo más dinero y tiempo en ofrecer mejores servicios.
Ahora las telecos buscan cumplir su misión original: proporcionar una conectividad sólida a sus clientes
Gran parte de esta inversión se centra en la Inteligencia Artificial (IA). Como muchas otras industrias, las telecos se han dado cuenta del poder de esta tecnología, que no sólo puede ayudar a mejorar los servicios, sino también a desempeñar funciones más centradas en el ser humano para facilitar las tareas cotidianas.
Con la llegada del 6G y la creciente demanda de servicios sólidos, es fundamental ofrecer una conectividad de alta calidad. Y para que la IA les ayude en esta misión, las telecos tienen que garantizar el acceso a grandes volúmenes de datos y que estos sean de calidad.
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¿Por qué mi conexión es lenta?
Las redes de telecomunicaciones son muy complejas. Constan de varias generaciones de tecnologías y muchos sistemas interconectados, lo que hace que predecir y prevenir los fallos y tiempos de inactividad de la red resulte extremadamente difícil. Las redes también tienen elementos físicos con los que lidiar, como el clima, o el volumen de tráfico en la red. En estas dos áreas, la IA puede ser muy útil. De hecho, un reciente análisis de Accenture estima que la IA tiene el potencial de reducir el tiempo de inactividad hasta en un 50%.
Esto se debe a que los sistemas de IA pueden hacer cosas que los humanos simplemente no pueden, en un abrir y cerrar de ojos. Por ejemplo, frente a cortes y fallos de red, una IA puede identificar patrones meteorológicos que pueden combinarse con algoritmos de machine learning (ML) entrenados con incidentes anteriores. Analizando casos anteriores de condiciones meteorológicas adversas y la probabilidad de que se repitan, estas dos tecnologías pueden recomendar medidas preventivas para evitar cortes. Un ejemplo podría ser la predicción de la intensidad del viento, donde la IA es capaz de advertir si las torres necesitan reforzarse.
La IA también puede predecir picos de tráfico y asesorar a las compañías para gestionar eficientemente y optimizar de forma autónoma las cargas de trabajo de la red, lo que permite a estas empresas tomar decisiones informadas sobre qué tecnologías deben utilizarse en momentos de gran demanda. La mayoría de las telecos disponen de redes 2G-5G en móvil y fibra o cobre en cableado, pero sólo proporcionarán estabilidad a la red si son inteligentes a la hora de utilizarlas.
La base de la IA son datos de calidad
Las previsiones auguran que el mercado mundial de la IA en el entorno de las compañías de telecomunicaciones va a crecer exponencialmente: se espera que mueva casi 40.000 millones de dólares en 2030, frente a los 1.200 de 2021. Pero las organizaciones deben entender que la IA se alimenta de datos y que esta tecnología sea útil depende de que los datos sean de calidad. En cambio, si se utilizan datos parciales se puede perder información crucial u obtener respuestas erróneas.
El mercado mundial de la IA en el entorno de las compañías de telecomunicaciones va a crecer exponencialmente: se espera que mueva casi 40.000 millones de dólares en 2030, frente a los 1.200 de 2021
Por eso estas organizaciones deben aplicar la IA a partir de una base sólida, garantizando acceso a la totalidad de sus datos. Esto requerirá una arquitectura de datos moderna construida en torno a una plataforma unificada que permita a la IA extraer información de toda la empresa, desde los entornos en la nube hasta los centros de datos locales. Tampoco deben olvidarse de la gobernanza, que garantice el cumplimiento normativo, independientemente de dónde se encuentren los datos.
Mejorar la conectividad con IA
La IA va a tener un papel crucial en la mejora de los servicios, pero con las redes 6G en el horizonte, el panorama será cada vez más complejo. Por ello es vital que las empresas de telecomunicaciones se preparen ahora y unifiquen sus datos para que beneficie a sus servicios ofertados.
Es vital que las empresas de telecomunicaciones se preparen ahora y unifiquen sus datos para que beneficie a sus servicios ofertados
Sin datos de calidad que alimenten la IA, se corre el riesgo de que sucedan errores, que esta inteligencia malinterprete el contexto, o incluso de que ofrezca recomendaciones inexactas que empañen la reputación de la marca. Para aprovechar plenamente el potencial de la IA, el sector debe dar prioridad a la recopilación de datos diversos e imparciales, junto con prácticas de protección de datos bien enfocadas. La IA tiene el potencial de revolucionar el sector, pero solo si se construye sobre bases sólidas.
Personalizar la experiencia digital con datos
Además, los clientes de compañías de servicios, incluyendo las telecomunicaciones, son cada vez más digitales y demandan una experiencia de consumo e interacción distinta. Desde el proceso de contratación, hasta el acceso a dichos servicios, los clientes de la era digital quieren una mayor personalización de su experiencia de usuario. En este sentido, las telecos tienen un desafío por delante: adaptar su oferta a lo que se denomina “segment of one”, creando paquetes personalizados, que incluya su propia oferta con servicios OTT – Over the Top – tales como streaming de música y contenidos audiovisuales. Al ofrecer estas capacidades digitales a sus clientes, el resultado se traduce en una relación a largo plazo, accesibilidad instantánea y principalmente, refleja un mejor entendimiento de sus clientes en todos sus aspectos. En esta mejora de la experiencia digital, los datos juegan un rol muy relevante, ya que ofrecen información de las interacciones en los distintos puntos de contacto, y de esta forma se puede personalizar adecuadamente la experiencia de cada cliente.
