Umjetna inteligencija u telekomunikacijskoj i medijskoj industriji ubrzano prelazi iz faze testiranja u fazu stvarne primjene u ključnim poslovnim procesima. Prema riječima Rahula Kumara, Vice Presidenta i Senior Partnera te globalnog lidera za Telco & Media industriju u IBM Consultingu, u posljednjih godinu dana vidljiv je jasan pomak – od izoliranih pilot-projekata prema integraciji umjetne inteligencije u samu srž poslovanja kompanija.
Kako ističe Kumar, promjena se dogodila jer su operatori i medijske kompanije počeli vidjeti konkretne rezultate. „Prije godinu dana AI je u telekom i medijskim kompanijama uglavnom bio u fazi eksperimentiranja. Danas se sve više projekata prebacuje u produkciju jer su organizacije počele vidjeti stvarne poslovne koristi“, objašnjava on.
Prema njegovim riječima, umjetna inteligencija danas donosi najveću vrijednost u tri ključna područja poslovanja: korisničkom iskustvu, internim poslovnim funkcijama te upravljanju mrežama i medijskim opskrbnim lancem. Upravo u tim segmentima kompanije pronalaze nove izvore učinkovitosti i prihoda.
Jedan od najvažnijih pomaka događa se u području analize korisničkih podataka. Generativna umjetna inteligencija omogućuje telekom operaterima da iz ogromnih količina podataka o interakcijama s korisnicima izvuku uvide koji ranije nisu bili dostupni. „Velik dio vrijednih informacija bio je skriven u podacima o korisničkim interakcijama. Uz generativni AI sada je moguće analizirati te podatke u potpunosti i otkriti gdje postoje razlike između onoga što korisnici žele i onoga što kompanije nude“, kaže Kumar.
Takvi uvidi mogu imati izravan financijski učinak. U jednom od projekata koje je IBM radio s klijentima identificirane su uštede vrijedne više milijuna dolara upravo zahvaljujući boljoj analizi korisničkih podataka i optimizaciji poslovnih procesa.
Veliki potencijal umjetne inteligencije vidi se i u upravljanju telekom mrežama. Operateri generiraju ogromne količine podataka o prometu i performansama mreže, a analiza tih informacija tradicionalno zahtijeva veliki angažman mrežnih inženjera. „Kada se AI primijeni na mrežne operacije, moguće je vrlo brzo povezati različite izvore podataka, prepoznati obrasce iz prethodnih incidenata i predložiti rješenja gotovo u realnom vremenu“, objašnjava Kumar.
Takav pristup omogućuje automatizaciju dijela operacija u mrežnim operativnim centrima te znatno brže rješavanje problema. Inženjeri dobivaju preporuke za rješavanje incidenata, a određeni postupci mogu se automatizirati uz njihovu potvrdu.
Uz tehnološke mogućnosti, sve važnije postaje pitanje odgovorne primjene umjetne inteligencije. Kumar naglašava da transparentnost podataka i upravljanje modelima moraju biti sastavni dio svakog AI projekta. „Za nas je odgovorna i etična umjetna inteligencija ključna. Važno je znati podrijetlo podataka koji se koriste za treniranje modela i imati jasne mehanizme nadzora nad njihovim radom“, ističe.
U IBM-u stoga razvijaju modele čija je linija podataka transparentna, a organizacijama omogućuju i mehanizme upravljanja koji nadziru performanse modela i sprječavaju odstupanja u rezultatima.
Kumar smatra da će utjecaj umjetne inteligencije na poslovne modele industrije tek postati vidljiv u punom opsegu. Prema istraživanju koje je IBM predstavio na Svjetskom gospodarskom forumu, dvije trećine rukovoditelja očekuje da će umjetna inteligencija do 2030. stvoriti potpuno nove izvore prihoda i značajno promijeniti postojeće poslovne modele.
„Razmišljanje se danas pomiče s pitanja kako implementirati AI prema pitanju kako ga ugraditi u samu strukturu poduzeća“, zaključuje Kumar, naglašavajući da će upravo takav pristup odrediti buduću konkurentnost telekom i medijske industrije.
