I vantaggi dell'IA per le telecomunicazioni

Definiamo intelligenza artificiale (IA) l'insieme di processi e algoritmi che simulano l'intelligenza e le modalità di risoluzione dei problemi del cervello umano. Il machine learning (ML) e il deep learning (DL) sono sottocategorie dell'intelligenza artificiale che utilizzano gli algoritmi per identificare degli schemi nei dati e utilizzarli per formulare analisi predittive.

Negli ultimi anni, i progressi nell'applicazione delle tecnologie di IA, ML e DL, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) già predisposti hanno generato scenari di utilizzo innovativi in molti settori, ad esempio i consigli di acquisto personalizzati nella vendita al dettaglio o il rilevamento delle frodi in ambito finanziario. Già da tempo queste innovazioni sono presenti nelle telecomunicazioni;

di fatto, i più importanti provider di servizi del settore utilizzano da anni l'IA predittiva per aumentare la propria efficienza operativa. Alcuni si avvalgono anche dell'IA generativa per migliorare l'esperienza dei clienti e incrementare la propria competitività sul mercato. L'impiego dell'IA nelle telecomunicazioni non è tuttavia privo di difficoltà, tra cui le spese iniziali in conto capitale, la sicurezza e le problematiche di elaborazione di grandi volumi di dati. La scelta della soluzione IT più adeguata può incentivare l'uso efficiente, anche in termini di costi, degli strumenti basati su IA, generando nuovi flussi di fatturato e proteggendo al contempo i dati dei clienti.

Le applicazioni dell'IA sono un valido aiuto per superare alcune delle sfide specifiche del settore delle telecomunicazioni:

• Aumento dei costi. Per rimanere competitivi, i fornitori di servizi di telecomunicazioni hanno destinato molte risorse agli aggiornamenti. L'infrastruttura è uno dei principali ambiti di investimento, perché occorre trasformare le reti per poter offrire nuovi servizi e applicazioni compatibili con le tecnologie 5G e IA. L'IA può essere utilizzata per aumentare l'efficienza della rete o per ridurre i costi di manutenzione, il che può contribuire a contenere le conseguenze dell'aumento dei costi.
• Concorrenza. Aspettative dei clienti sempre più elevate e servizi innovativi offerti dai competitor rendono la concorrenza sempre più serrata. L'offerta di nuovi servizi potenziati dall'IA, come le chatbot di assistenza o la gestione migliorata del traffico di rete, permette di differenziarsi dai concorrenti.
• Gestione e complessità della rete. Per gestire l'aumento del traffico e della complessità delle reti globali servono più risorse.
• Carenza di risorse per l'elaborazione dei dati. I clienti producono elevate quantità di dati fruibili. Spesso tuttavia i fornitori di servizi di telecomunicazioni non hanno le risorse sufficienti per analizzarli e ottenere risultati che permettano loro di soddisfare le esigenze dei clienti in maniera più efficace ed efficiente.

Le tecnologie AI/ML sono un valido aiuto per superare questi ostacoli. Di seguito sono illustrati alcuni possibili scenari di utilizzo:

• Ottimizzazione della rete. L'IA può agevolare l'analisi del traffico di rete, per prevedere eventuali congestioni e reindirizzare il traffico per impedire rallentamenti, il che si traduce anche in un'esperienza migliore per i clienti, oltre a evitare spese non necessarie.
• Verifica della rete e manutenzione predittiva.L' IA può esaminare i dati cronologici per prevedere potenziali guasti della rete e dell'infrastruttura di rete. Ciò consente di pianificare la manutenzione proattiva con largo anticipo, con una conseguente riduzione dei costi. 
• Efficienza della rete. L'applicazione dell'IA predittiva ai servizi voce e video di alta qualità permette di ridurre il traffico di rete utilizzato. L'uso dei meccanismi Forward Erasure Correction (FEC) o Erasure Correcting Code (ECC) può risparmiare le conseguenze della perdita dei pacchetti creando in anticipo i pacchetti di riparazione dei dati, che possono essere utilizzati per ricreare i dati perduti.
• Chatbot di assistenza. L'uso dei modelli di IA permette di velocizzare le richieste di assistenza dei clienti, che vengono reindirizzati dalle chatbot alla risoluzione dei problemi più comuni, lasciando agli operatori la possibilità di passare le segnalazioni al livello superiore o di dedicarsi ad altre problematiche.

L'adozione delle tecnologie di IA risulta ancora difficile, malgrado queste permettano di superare alcune delle principali sfide legate alle telecomunicazioni. L'evoluzione di questo settore è al momento rallentata da fattori reali e diffusi quali le preoccupazioni legate alla privacy, i costi elevati e l'ancora scarsa convinzione dei clienti.

Sfiducia nell'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 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 già 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.

Preoccupazione legata alla privacy
Nella creazione di modelli di IA, la protezione dei dati sensibili dei clienti è un obiettivo chiave raggiungibile dal settore delle telecomunicazioni con una piattaforma di IA integrata in un ecosistema di strumenti affidabili. L'integrazione di queste soluzioni permette agli operatori di conoscere la provenienza dei dati, cosa e chi può accedervi 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 dei talenti
L'assunzione di professionisti altamente qualificati è strategica. 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.

Red Hat aiuta i clienti a superare molte sfide offrendo soluzioni e servizi adatti a ogni specificità. Tra queste evidenziamo: realizzare servizi fruibili superando gli ostacoli posti dalla qualità dei dati attraverso una piattaforma incentrata sulla sicurezza e compatibile con l'infrastruttura esistente o trovare una piattaforma già familiare ai professionisti IT.

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.

Red Hat Enterprise Linux AI integra i modelli linguistici di grandi dimensioni con licenza open source della famiglia IBM Granite con InstructLab, una soluzione promossa dalla community che potenzia le capacità di questi modelli, semplificandone lo sviluppo, il testing e l'esecuzione nelle applicazioni di livello enterprise. Red Hat Enterprise Linux AI è una piattaforma efficace che permette di ridurre i costi e superare gli ostacoli all'acquisizione di esperienza e competenze con i modelli di IA, senza imporre compromessi sugli strumenti, i dati e i concetti necessari per alimentare la prossima generazione di carichi di lavoro intelligenti.

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 AI/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.