I vantaggi dell'IA per le telecomunicazioni

Nonostante l'intelligenza artificiale possa aiutare a superare le sfide aziendali nel settore delle telecomunicazioni, l'adozione di tecnologie di intelligenza artificiale è spesso difficile. Ostacoli come l'esitazione dei clienti, i problemi di privacy e i costi elevati sono reali e diffusi e influiscono sulla velocità di evoluzione del settore.

Scarsa fiducia nei confronti dell'IA 
L'interazione con le soluzioni di IA da parte dei clienti è ancora incerta, soprattutto quando si tratta dei servizi di assistenza dove alla chatbot si preferisce il contatto con un operatore umano. Che sia la perplessità di fronte a una tecnologia nuova o la familiarità con i sistemi esistenti, l'esitazione dei clienti può ostacolare la transizione completa all'IA.

Qualità dei dati
La qualità dei dati è un aspetto fondamentale delle applicazioni di intelligenza artificiale a utilizzo intensivo dei dati, come la manutenzione predittiva e l'automazione dell'assistenza. L'efficienza di queste applicazioni è strettamente legata alla qualità dei dati che vengono elaborati. Se, ad esempio, la qualità dei dati è bassa, i modelli di IA potrebbero non riuscire a prevedere con precisione le esigenze di manutenzione. Per assicurarsi che i dati con cui si addestra l'IA siano accurati e adeguati, è fondamentale adottare una piattaforma che agevoli la creazione e la distribuzione di applicazioni compatibili con l'IA e scalabili negli ambienti di cloud ibrido.

Compatibilità con l'infrastruttura esistente
Le organizzazioni che si occupano di telecomunicazioni devono integrare i servizi di IA con le reti 5G e i sistemi in uso, il che richiede una piattaforma unificata che supporti tanto le reti più innovative quanto quelle tradizionali, e che sia in grado di gestire i carichi di lavoro dell'IA.

Problemi di privacy
Nella modellazione IA, la protezione dei dati privati dei clienti è fondamentale. Le aziende di telecomunicazioni hanno bisogno di una piattaforma di intelligenza artificiale che si integri con un ecosistema di strumenti di intelligenza artificiale affidabili, in modo che gli operatori sappiano dove vengono alimentati i dati, quali sono gli accessi e quali dati sono vulnerabili all'esposizione. Serve a tal fine una piattaforma affidabile e coerente per i carichi di lavoro dell'IA, che offra funzionalità di sicurezza, osservabilità e operatività totali, indipendentemente dall'ambiente cloud in cui opera.

Costi
Considerate la dimensione e la complessità delle reti, è importante valutare il costo dell'integrazione dell'IA nelle telecomunicazioni. Per giustificare gli investimenti iniziali è necessario valutare accuratamente il potenziale ritorno sugli investimenti (ROI) per ogni scenario di utilizzo dell'IA.

Acquisizione di talenti
L'assunzione di professionisti competenti è fondamentale. Quello delle telecomunicazioni è un ambito specializzato e i professionisti dell'IA devono avere competenze in data science ed esperienza nel gestire le difficoltà delle reti di grandi dimensioni. Questa combinazione di conoscenze e abilità è fondamentale per adottare e gestire le tecnologie IA in questo settore.

Come superare le sfide legate alla creazione di servizi utili partendo da dati affidabili su una piattaforma incentrata sulla sicurezza e compatibile con l'infrastruttura esistente? Come trovare una piattaforma che molti professionisti IT conoscono già? È qui che entra in gioco Red Hat.

L'esperienza, l'ecosistema dei partner e la base tecnologica funzionale di Red Hat costituiscono un valido aiuto per la realizzazione, il deployment e il monitoraggio dei modelli e delle applicazioni di IA, perché permettono di utilizzare i dati corretti per creare servizi a cui i clienti possono affidarsi. Grazie all'impiego delle tecnologie open source, Red Hat offre ai team di data science, sviluppo e operazioni una piattaforma efficiente per la raccolta di informazioni e la creazione di applicazioni intelligenti, basata su Red Hat® Enterprise Linux® e Red Hat OpenShift®, ambienti e piattaforme standard di settore compatibili con i sistemi esistenti.

Gli strumenti interni si coniugano con Red Hat OpenShift AI, una piattaforma comune grazie alla quale i team possono rendere operativi modelli di ML e applicazioni di IA con trasparenza e controllo. OpenShift AI offre ai team funzionalità affidabili e coerenti a livello operativo per mettere alla prova le proprie competenze, fornire modelli ed erogare applicazioni innovative. Con i modelli fondativi di partner quali IBM, risorse open source come Hugging Face, o quelli sviluppati internamente dalle aziende, Red Hat OpenShift AI costituisce una singola piattaforma applicativa in grado di coordinare tutti questi elementi.

Inoltre, i carichi di lavoro IA vengono eseguiti nei container, alla stregua delle applicazioni più moderne. Red Hat OpenShift offre una piattaforma per applicazioni scalabile adatta ai carichi di lavoro IA, che fornisce anche l'accesso ai più comuni acceleratori hardware come quelli dei partner di Red Hat NVIDIA, Intel e molti altri.

Una piattaforma valida deve connettersi agli strumenti migliori, che siano interni o esterni all'ecosistema Red Hat. L'ecosistema di partner Red Hat è in grado di offrire soluzioni complete per la creazione, il deployment e la gestione di modelli per applicazioni intelligenti basate sull'IA.

Red Hat è fortemente impegnata per il progresso del settore delle telecomunicazioni, e propone piattaforme affidabili e scalabili specifiche che semplificano lo sviluppo e il deployment di modelli di IA/ML. Partnership consolidate e soluzioni flessibili aiutano Red Hat e i propri partner a superare la complessità del percorso evolutivo dell'IA, per essere sempre preparati a supportare i nostri clienti.

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