INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING: OS “MUST-HAVE” NA TELECOM

Antes de mais nada vamos definir essas duas tecnologias. Inteligência Artificial (IA) é a inteligência similar à humana utilizada por mecanismos ou softwares. Enquanto o Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma divisão da Inteligência Artificial, baseada na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Em resumo: a IA e o ML são duas tecnologias que estão influenciando consideravelmente o mundo ao nosso redor, facilitando a vida das pessoas. Nos negócios, são duas palavras mágicas que tornam qualquer produto avançado e atraente aos olhos das pessoas.
De agente virtual, ferramenta que permite um atendimento personalizado, rápido e prático para qualquer tipo de negócio, passando pelo reconhecimento de voz e automação de processos robóticos, até carros autônomos (sem motorista), tudo está sendo impactado por essas duas tecnologias.
Um dos principais benefícios da inteligência artificial para as empresas é que ela pode melhorar drasticamente a eficiência operacional. Os exemplos incluem redução do erro humano e do tempo de processamento, bem como melhores insights ao usuário e mais automação. Nesse sentido, a IA está ajudando as empresas a reinventar e reestruturar modelos e processos operacionais.
Por sua vez, o ML gera um enorme impacto na indústria por ser uma forma confiável de reduzir gastos e riscos. Além disso, as ferramentas estão sendo usadas para automatizar processos, proporcionando um enorme benefício aos clientes, tanto em termos de velocidade de processamento quanto em redução de custos.

CRESCIMENTO ACELERADO

A indústria de serviços de telecomunicações é um dos setores que mais crescem no mundo e já está usando essas duas tecnologias para melhorar o atendimento ao cliente.
Para se ter ideia, de acordo com um estudo da Transparency Market Research (TMR), estima-se que o mercado global de Inteligência Artificial registrará um impressionante CAGR (Taxa Composta Anual de Crescimento) de 36,1%, entre 2016 e 2024, chegando a uma valorização de mais de US$ 3 bilhões até o final de 2024.
As estatísticas sugerem uma grande transformação no ecossistema de telecomunicações com a IA e o ML na próxima década. O setor é a artéria da conectividade e existem novas oportunidades de implantar serviços e valor usando tecnologias de nova geração.

APRIMORAMENTO CONSTANTE

Há uma crescente percepção de que o aprimoramento das telecomunicações com a IA poderá levar a vários novos fluxos de receita.
A Inteligência Artificial também tem inúmeras aplicações neste setor. O potencial mais significativo é a classificação de tráfego, detecção de anomalias, otimização e utilização da rede. Além disso, a IA também pode ajudar em:

Decisões complexas baseadas na detecção de um grande número de influenciadores ocultos ou hierárquicos.
Autoaprendizagem.
Autocorreção.
Tomada de decisão autônoma.

POTENCIAL E OPORTUNIDADES

Aqui cabe muito bem uma frase que ouvi em um congresso e gosto muito: "Tudo o que foi inventado nos últimos 150 anos será reinventado, usando a IA, nos próximos 15 anos".
O potencial da IA é profundo no setor de telecomunicações - desde serviços de atendimento ao cliente de primeira linha até melhor prestação de serviços por meio de melhor desempenho e confiabilidade da rede.
A International Data Corporation (IDC) prevê que 31,5% das organizações de telecomunicações estão concentrando-se principalmente na utilização da infraestrutura atual e 63,5% estão comprometendo investimentos em sistemas de IA.
Quais são as oportunidades de transformação no setor de telecomunicações e o papel do Machine Learning na otimização do atendimento ao cliente?
Os líderes de telecomunicações acreditam que o ML será a chave para proceder e inferir no comportamento das pessoas, suas necessidades e desejos, tudo baseado na coleta de dados.
O setor de telecomunicações tem uma presença gigantesca no mercado global, com o segmento de serviços móveis abrangendo uma grande fatia. Devido à facilidade de transmissão de dados, eficiência e flexibilidade dos serviços, o crescimento da indústria de telecomunicações está vendo um aumento com grandes nomes como IBM, Cisco, Alcatel-Lucent, Deutsche Telekom, Juniper Networks, Tata, Nokia e Vodafone. Todas já reconheceram o poder dessas tecnologias e lançaram ou planejam lançar sua própria plataforma de inteligência artificial.
Como as telecom podem utilizar o poder da IA e do ML? Confira abaixo algumas aplicações potenciais!

APRIMORANDO AS MARGENS

Os CSP estão mudando do foco do crescimento da receita para a proteção e melhoria das margens. Conforme essa mudança ocorre, eles devem olhar não apenas para as margens corporativas, mas também para as margens individuais dos clientes. Isso tem sido um desafio, porque os dados dos clientes são distribuídos entre uma variedade de fontes de dados heterogêneas.
Mas com a IA e a ML as empresas de telecomunicações podem alavancar o Big Data, com os padrões de compra e os links sociais utilizados pelos clientes, além de combiná-lo com dados de sistemas BSS, OSS e ERP para criar percepções sobre as possíveis necessidades de cada um.
Pode-se então aplicar algoritmos ML para criar planos de ação para cada indivíduo, recomendando formas que otimizem e aumentem as margens, melhorando a experiência do cliente.
Esses planos devem então ser integrados aos sistemas de CRM, para que as equipes de vendas ou de serviços possam oferecer o produto certo aos clientes quando eles visitam lojas ou contatam centrais de atendimento.

OTIMIZAÇÃO DAS TORRES MÓVEIS

A manutenção em torres móveis pode ser um desafio para os CSP, pois elas exigem inspeções demoradas e frequentes para garantir que todas as infraestruturas, incluindo equipamentos passivos, como geradores de energia e condicionadores de ar, estejam funcionando corretamente. Além disso, os CSP estão preocupados com intrusos que querem roubar o valioso equipamento de uma torre.
Para superar esses desafios, os CSP poderiam usar a análise de vídeo e imagem com tecnologia de IA, através de câmeras de vigilância nas torres. Assim, invasões, incêndios ou fumaça podem ser detectados automaticamente e o pessoal alertado em tempo real. Com sensores instalados nas torres, os algoritmos ML analisam os dados combinando-os com a imagem das câmeras de vigilância para monitoramento e alertas contínuos de 360 graus.
Todos esses dados também podem ser integrados a sistemas de envio de mão-de-obra e registros de materiais, para identificar quando são necessárias manutenção ou substituições de peças no local. Isso reduz o número de inspeções e o tempo de ociosidade desnecessário.

MELHOR ATENDIMENTO AO CLIENTE

Finalmente, vamos ver como a IA e o ML podem melhorar o atendimento ao cliente. As empresas de telecomunicações geralmente recebem reclamações sobre a conectividade de CPE (Customer Premise Equipment, equipamentos de acesso ao cliente), como modems de banda larga e caixas de IPTV (Internet Protocol Television). Despachar técnicos para resolver esses problemas pode gerar um grande número de visitas desnecessárias, pois os defeitos poderiam ser resolvidos com uma simples redefinição.
Ao implantar um chatbot - programa de computador que simula uma pessoa - de atendimento 24 horas por dia, sete dias por semana, os clientes podem receber respostas rápidas e solucionar os próprios problemas. A automação ativada por ML pode ainda emitir ordens de serviço e gerenciar o atendimento de garantia.
Algoritmos ML reconhecem modelos de falhas baseados em informações históricas, incluindo log de rede e dados de tíquete de serviço. O chatbot pode detectar e identificar soluções comuns para problemas de conectividade, resolvendo-os de maneira rápida e fácil. Os chatbots também podem identificar quais padrões de falha precisam de técnicos e quais não.

SOBRE A SPRING TELECOM

Sua empresa está pronta para aproveitar os benefícios das tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina na gestão de telecom? A Spring Telecom empresa do grupo norte-americano, Spring Mobile Solutions, líder global de soluções móveis para automação da força de vendas, está preparada para oferecer a mais completa consultoria nessa área.
Usando a Inteligência artificial, por exemplo, a Spring Telecom pode ajudar na automatização dos processos, como todo o fluxo de pagamento de contas, além de colaborar na análise de uso de cada usuário e na aplicação de políticas de segurança.
Já com o uso da ML, podemos auxiliar na solução de problemas de falhas no smartphone, aplicando ações preditivas. Tanto a Inteligência Artificial quanto o Machine Learning podem ajudar ainda nas análises de tendências de consumo, facilitando a previsão de budget para os nossos clientes.
Mais que isso: essas tecnologias inovadoras facilitam conhecer em detalhes o perfil de cada um dos clientes, possibilitando oferecer serviços/planos mais eficientes para cada usuário, otimizar os custos de telecom e colaborar na análise de uso de cada utilizador e na aplicação de políticas de segurança.
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