Aplicación de la inteligencia artificial a las telecomunicaciones

La inteligencia artificial abarca procesos y algoritmos que simulan la inteligencia y la resolución de problemas. El machine learning (aprendizaje automático) y el deep learning (aprendizaje profundo) son subcategorías de la inteligencia artificial que utilizan algoritmos para identificar patrones y predecir resultados a partir de los datos.

En los últimos años, los avances en las aplicaciones que utilizan estas tecnologías, como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de fácil acceso, dieron lugar a casos prácticos nuevos en diversos sectores; por ejemplo, las recomendaciones personalizadas en el comercio minorista y la detección de fraudes en el sector financiero. En el ámbito de las telecomunicaciones, estas innovaciones ya forman parte de la actividad comercial.

Desde hace años, muchos de los principales proveedores de servicios de telecomunicaciones utilizan la inteligencia artificial predictiva para aumentar la eficacia de sus operaciones. Otros también recurren a la inteligencia artificial generativa para ofrecer una mejor experiencia al cliente y aumentar así su competitividad en el mercado. No obstante, la aplicación de este tipo de tecnología en las empresas de telecomunicaciones conlleva ciertas dificultades, como la inversión inicial de capital, la seguridad y la complejidad de procesar grandes volúmenes de datos. Con las soluciones de TI, puedes utilizar las herramientas de inteligencia artificial de manera eficaz y rentable para generar nuevos ingresos y, al mismo tiempo, proteger la información de los clientes.

Las aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial permiten enfrentar varios desafíos en el sector de las telecomunicaciones:

• Aumento de los costos.Las empresas de telecomunicaciones invierten grandes cantidades de recursos en mejoras para seguir siendo competitivas. Por ejemplo, gastan mucho en infraestructura para transformar sus redes y poder ofrecer nuevos servicios y aplicaciones compatibles con el 5G y la inteligencia artificial. El empleo de la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia de la red o reducir los gastos de mantenimiento puede atenuar el efecto de estos aumentos de costos.
• Competencia.El incremento de las expectativas de los clientes y la expansión de los servicios que se ofrecen en el mercado intensifican cada vez más la competencia. Por ello, si brindas servicios nuevos y mejorados con inteligencia artificial, como chatbots de servicio y una gestión más eficiente del tráfico de la red, podrás equipararte con tus competidores en el sector de las telecomunicaciones o, incluso, adelantarte a ellos.
• Gestión y complejidad de la red.A medida que aumenta el tráfico, crece la complejidad de la red global y, por tanto, se necesitan más recursos para gestionarla.
• Falta de capacidad de procesamiento de datos.Los grupos de clientes generan muchos datos útiles. Sin embargo, muchas empresas de telecomunicaciones no disponen de los recursos necesarios para analizarlos y prestar un servicio más eficaz a los clientes.

Para afrontar estos desafíos del sector, puedes aplicar modelos de inteligencia artificial/machine learning. A continuación, se exponen algunos casos prácticos:

• Optimización de la red. La inteligencia artificial permite analizar el tráfico de la red para predecir congestiones y redirigirlo a fin de evitar ralentizaciones. De este modo, se mejora la experiencia de los clientes y se evitan costos innecesarios.
• Garantía de la red y mantenimiento predictivo. La inteligencia artificial puede analizar los datos históricos para predecir el momento en que pueden producirse fallos en las áreas de la red y su infraestructura. Esto te permite disponer de más tiempo para planificar el mantenimiento de manera anticipada y, así, reducir los costos. 
• Eficiencia de la red.La aplicación de la inteligencia artificial predictiva a contenidos de audio y video de alta calidad reduce el tráfico de la red. Por ejemplo, la corrección de errores hacia delante (FEC) o el uso de códigos de corrección de errores (ECC) pueden proteger los datos frente a los efectos de la pérdida de paquetes al duplicarlos de antemano. Estos paquetes pueden utilizarse para recrear los datos que se pierden.
• Chatbots de servicio. Los modelos de inteligencia artificial pueden usar chatbots para agilizar las solicitudes de atención al cliente y resolver problemas comunes, de modo que los empleados puedan ocuparse de casos más complejos u otras cuestiones.

A pesar de que la inteligencia artificial puede ayudar a afrontar los desafíos del sector de las telecomunicaciones, la adopción de esta tecnología no suele ser una tarea sencilla. Las dudas de los clientes, las inquietudes sobre la privacidad y los altos costos son algunos de los obstáculos actuales y más comunes, e influyen en el ritmo de desarrollo del sector.

Falta de confianza en la inteligencia artificial 
Los clientes pueden mostrarse reticentes a utilizar soluciones basadas en la inteligencia artificial y, en su lugar, preferir la interacción humana a la de un chatbot, sobre todo cuando se trata de problemas relacionados con la atención al cliente. Ya sea que se deba a la incertidumbre ante lo nuevo o a la comodidad de los sistemas heredados, las dudas de los clientes pueden impedir la transición completa a entornos que usan esta tecnología.

Calidad de los datos
La calidad de los datos es un factor decisivo para garantizar el éxito de las aplicaciones con inteligencia artificial que hacen un uso intensivo de ellos, como el mantenimiento predictivo y la automatización de los servicios. La efectividad de estas aplicaciones depende de la calidad de los datos que procesan. Por ejemplo, si los datos son de baja calidad, es posible que los modelos de inteligencia artificial no puedan predecir con exactitud las necesidades de mantenimiento. Para asegurarse de que los datos que se introducen en los modelos sean precisos y adecuados, es fundamental implementar una plataforma que permita diseñar y ofrecer aplicaciones que usan inteligencia artificial según sea necesario y en entornos de nube híbrida.

Compatibilidad con la infraestructura actual
Las empresas de telecomunicaciones deben integrar los servicios de inteligencia artificial con las redes 5G y los sistemas heredados. Para ello, es necesario contar con una plataforma unificada que sea compatible tanto con las redes modernas como con las tradicionales y que pueda gestionar las cargas de trabajo de inteligencia artificial.

Privacidad de los datos
En la creación de modelos de inteligencia artificial, resulta esencial garantizar la protección de los datos personales de los clientes. Por ello, las empresas de telecomunicaciones deben contar con una plataforma que utilice este tipo de tecnología y se integre con un ecosistema de herramientas de inteligencia artificial de confianza, de modo que los operadores puedan controlar el acceso a los datos, conocer su procedencia y saber cuáles de ellos pueden quedar expuestos. Esto se consigue a través de una plataforma uniforme y confiable para las cargas de trabajo de inteligencia artificial que ofrezca una implementación integral de las operaciones, la determinación del estado interno y la seguridad, independientemente del entorno de nube en el que se encuentren.

Costos
Debido a la magnitud y la complejidad de las redes, el costo que supone integrar la inteligencia artificial en las telecomunicaciones es muy elevado. Por este motivo, se debe evaluar con detenimiento el posible retorno sobre la inversión (ROI) de cada caso práctico de inteligencia artificial para que se justifiquen los gastos iniciales.

Contratación de personal capacitado
El sector de las telecomunicaciones es un campo especializado, por lo que la contratación de personal capacitado en inteligencia artificial es fundamental. Estos especialistas no solo deben poseer conocimientos de análisis de datos, sino también experiencia en el manejo de los complejos sistemas de redes extensas, ya que ambos aspectos son esenciales para implementar y gestionar con eficacia este tipo de tecnología en el sector.

Si deseas obtener más información sobre la manera de superar los desafíos que implica crear servicios útiles a partir de datos sólidos en una plataforma centrada en la seguridad y compatible con tu infraestructura actual, o bien sobre el modo de encontrar una plataforma que la mayoría de los especialistas en TI ya conozcan, Red Hat es la solución perfecta para ti.

Red Hat cuenta con la experiencia, el ecosistema de partners y la tecnología base que se necesitan para poder diseñar, implementar y supervisar los modelos y las aplicaciones de inteligencia artificial a partir de los datos adecuados, con el fin de ofrecer servicios en los que sus clientes puedan confiar. Gracias a las tecnologías de open source, Red Hat reúne a analistas de datos, desarrolladores y equipos de operaciones en una plataforma unificada para que puedas recopilar información y diseñar aplicaciones inteligentes. Todo ello se basa en Red Hat® Enterprise Linux® y Red Hat OpenShift®, que son entornos y plataformas estándares del sector compatibles con tus sistemas actuales.

Las herramientas internas se combinan con Red Hat OpenShift AI, que ofrece una plataforma común para que los equipos puedan poner en funcionamiento las aplicaciones de inteligencia artificial y los modelos de machine learning de manera clara y segura. La solución proporciona funciones confiables y uniformes en términos operativos para que los equipos realicen pruebas, pongan los modelos a disposición de la etapa de producción y distribuyan aplicaciones innovadoras. Red Hat OpenShift AI utiliza modelos base procedentes de partners como IBM, basados en recursos open source como Hugging Face o desarrollados por su propia empresa y ofrece una única plataforma de aplicaciones de inteligencia artificial para integrarlos a todos.

Dado que las cargas de trabajo de inteligencia artificial se ejecutan en contenedores como el resto de las aplicaciones modernas,Red Hat OpenShift ofrece una plataforma de aplicaciones flexible y adecuada para este tipo de cargas de trabajo. Además, permite que los clientes utilicen aceleradores de hardware líderes en el mercado, como los de NVIDIA, Intel y muchos otros partners de Red Hat.

Red Hat Enterprise Linux AI integra los modelos de lenguaje de gran tamaño de IBM Granite con licencia open source e InstructLab, una solución impulsada por la comunidad para mejorar las funciones de los LLM. Permite desarrollar LLM de Granite para aplicaciones empresariales, realizarles pruebas y ejecutarlos. Debido a que se trata de una plataforma de bajo perfil, Red Hat Enterprise Linux AI resulta ideal para derribar los obstáculos en cuanto a costos y recursos que dificultan las pruebas y el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. Además, proporciona las herramientas, los datos y los conceptos que se necesitan para impulsar la nueva generación de cargas de trabajo inteligentes.

Para que una plataforma tenga éxito, es necesario que se conecte con las mejores herramientas, ya sean de Red Hat o de terceros. El ecosistema de partners de Red Hat te ofrece acceso a soluciones para crear, implementar y gestionar los modelos para las aplicaciones que trabajan con inteligencia artificial.

El objetivo de Red Hat es impulsar el sector de las telecomunicaciones modernas y, para ello, ofrece a los clientes plataformas confiables y flexibles que simplifican el desarrollo y la implementación de modelos de inteligencia artificial y machine learning. Contamos con asociaciones sólidas y soluciones flexibles que permiten a Red Hat y a sus partners hacer frente a las dificultades que plantea el desarrollo y la transformación de la inteligencia artificial, de modo que no dudes en comunicarte con nosotros si necesitas ayuda.