Introdução à IA em empresas de telecomunicações

A inteligência artificial (IA) abrange processos e algoritmos que simulam inteligência e resolução de problemas. O machine learning (ML) e o deep learning (DL) são vertentes da IA que usam algoritmos para identificar padrões e prever resultados a partir de dados.

Nos últimos anos, avanços nas aplicações de IA, ML e DL, como a disponibilidade imediata de Large Language Models (LLM), geraram novos casos de uso em muitos setores, como recomendações personalizadas e detecção de fraudes financeiras. Nas telecomunicações, essas inovações se tornaram parte dos negócios.

Muitos dos principais fornecedores de serviços de telecomunicação usam a IA preditiva há anos para aumentar a eficiência das operações. Alguns deles também utilizam a IA generativa (gen AI) para melhorar a experiência do cliente e serem mais competitivos no mercado. No entanto, adotar a IA numa empresa de telecomunicações apresenta alguns obstáculos, como os investimentos iniciais necessários, segurança e o processamento de grandes quantidades de dados. Soluções de TI podem ajudar você a usar ferramentas de IA de forma eficiente e econômica para gerar receita ao mesmo tempo que protege as informações dos clientes.

As aplicações de IA podem ajudar a superar diversos desafios no setor de telecomunicações:

• Custos crescentes. As telecom empregaram recursos substanciais em upgrades para se manterem competitivas. Por exemplo, elas investiram muito em infraestrutura para transformar suas redes e oferecer novos serviços e aplicações com 5G e IA. Utilizar a IA para aumentar a eficiência da rede ou reduzir os custos de manutenção ajuda a mitigar os efeitos desses custos.
• Concorrência. A concorrência está mais acirrada com o aumento das expectativas dos clientes e a evolução dos serviços oferecidos pelas empresas do setor. A oferta de serviços com IA, como chatbots e tráfego de rede com gerenciamento aprimorado, pode ajudar você a alcançar ou superar seus concorrentes.
• Complexidade e gerenciamento de rede. Com o aumento do tráfego, a complexidade da rede global cresce e exige mais recursos de gerenciamento.
• Pouca capacidade de processamento de dados. Seus clientes produzem muitos dados úteis. No entanto, muitas telecom não possuem os recursos necessários para analisá-los e atender seus clientes com mais eficiência e eficácia.

Você pode aplicar a inteligência artificial e o machine learning para solucionar esses desafios no setor de telecomunicações. Confira estes casos de uso:

• Otimização de rede. A IA pode auxiliar na análise do tráfego de rede para prever congestionamentos e redirecioná-lo, evitando lentidões. Isso ajuda a melhorar a experiência do cliente e evita custos desnecessários.
• Garantia de rede e manutenção preditiva. A IA consegue analisar dados históricos para prever falhas na rede e na sua infraestrutura. Assim, é possível planejar uma manutenção proativa, o que também reduz os custos. 
• Eficiência de rede A IA preditiva aplicada a vídeos e áudios de alta qualidade reduz o uso do tráfego de rede. Por exemplo, a correção antecipada de erros (FEC) ou a utilização de códigos de correção de erros (ECC) podem criar pacotes de reparo antecipadamente para proteger os dados dos efeitos da perda de pacotes. Esses pacotes podem ser usados para recriar dados perdidos.
• Chatbots de serviço. Os modelos de IA podem usar chatbots para agilizar a solução de problemas comuns e solicitações de clientes, liberando a equipe para lidar com outras prioridades e desafios.

A IA pode ajudar você a superar os desafios empresariais das telecomunicações, mas adotar essas tecnologias nem sempre é fácil. Barreiras como hesitação dos clientes, preocupações com a privacidade e altos custos são comuns e significativas, impactando a velocidade com que a indústria evolui.

Falta de confiança na IA 
Clientes podem hesitar em interagir com soluções de IA, preferindo falar com uma pessoa em vez de um chatbot, especialmente ao lidar com problemas no serviço. Seja o medo da novidade ou o conforto de sistemas legados conhecidos, a hesitação do cliente pode impedir uma transição completa para a IA.

Qualidade de dados
A qualidade das informações é essencial para o sucesso de aplicações de IA que dependem intensamente de dados, como manutenção preditiva e automação de serviços. A eficácia dessas aplicações depende da qualidade dos dados processados. Por exemplo, se a qualidade dos dados for baixa, os modelos de IA talvez não consigam fazer uma previsão precisa das necessidades de manutenção. Para garantir a precisão e adequação dos dados fornecidos aos modelos, é fundamental implementar uma plataforma que ajude a criar e disponibilizar aplicações de IA em escala nos ambientes de nuvem híbrida.

Compatibilidade com a infraestrutura existente
As empresas de telecomunicações precisam integrar os serviços de IA com redes 5G e sistemas legados. Isso requer uma plataforma unificada capaz de processar cargas de trabalho de IA e que seja compatível com redes modernas e tradicionais.

Preocupações com privacidade
Os dados dos clientes são fundamentais para a modelagem da IA. As telecom precisam de uma plataforma que se integre a um ecossistema de ferramentas de IA confiáveis. Assim, os operadores sabem para onde os dados estão indo, como são acessados e quais deles ficam vulneráveis à exposição. Isso é possível por meio de uma plataforma de cargas de trabalho de IA consistente e confiável com implementação holística de operações, observabilidade e segurança em qualquer ambiente de nuvem.

Custos
Os custos de integração da IA às telecomunicações é significativo devido à escala e à complexidade das redes. Para justificar os gastos iniciais, é preciso avaliar com cuidado o potencial de retorno sobre o investimento (ROI) para cada caso de uso da IA.

Aquisição de talentos
É essencial contratar profissionais qualificados. Como o setor de telecomunicações é muito especializado, os profissionais de IA precisam ter habilidades de ciência de dados e experiência com as complexidades de grandes sistemas de rede. Esse duplo know-how é fundamental para implementar e gerenciar tecnologias de IA no setor com eficácia.

Como superar os desafios de criar serviços úteis a partir de dados de qualidade em uma plataforma com foco na segurança e que seja compatível com a infraestrutura existente? E como encontrar uma plataforma conhecida por uma variedade profissionais de TI? É aqui que a Red Hat entra.

Com conhecimento, ecossistema de parceiros e tecnologia essencial, a Red Hat pode ajudar você a criar, implantar e monitorar modelos e aplicações de IA usando os dados certos para desenvolver serviços confiáveis para seus clientes. Utilizando tecnologias open source, a Red Hat reúne cientistas de dados, desenvolvedores e operações em uma plataforma unificada para que você possa coletar insights e criar aplicações inteligentes. E tudo isso tendo como base o  Red Hat® Enterprise Linux® e o Red Hat OpenShift®, ambientes e plataformas padrão do setor compatíveis com seus sistemas existentes.

As ferramentas legadas se integram ao Red Hat OpenShift AI, que oferece uma plataforma unificada para as equipes operacionalizarem aplicações de IA e modelos de ML com transparência e controle. Com o OpenShift AI, as equipes têm acesso a recursos operacionalmente consistentes para experimentar, disponibilizar modelos e entregar aplicações inovadoras. O Red Hat OpenShift AI usa modelos de base – de parceiros como IBM, recursos open source como Hugging Face ou desenvolvidos internamente pelas próprias empresas – para oferecer uma plataforma de aplicações de IA unificada.

E como em outras aplicações modernas, as cargas de trabalho de IA são executadas em containers.O Red Hat OpenShift oferece uma plataforma de aplicações escalável e adequada para cargas de trabalho de IA. Com ele, os clientes contam com os melhores aceleradores de hardware fornecidos por parceiros da Red Hat, como NVIDIA, Intel e muitos outros.

O Red Hat Enterprise Linux AI integra a família IBM Granite de Large Language Models (LLMs) open source com o InstructLab, uma solução desenvolvida pela comunidade para melhorar os recursos de LLM. Com ele, você desenvolve, testa e executa LLMs para aplicações empresariais da família Granite. A natureza mais leve do Red Hat Enterprise Linux AI o torna a plataforma ideal para reduzir as limitações de custos e recursos na hora de experimentar e construir modelos de IA. Ao mesmo tempo, ele oferece as ferramentas, dados e princípios necessários para impulsionar a próxima geração de cargas de trabalho inteligentes.

Uma boa plataforma precisa se conectar às melhores ferramentas, tanto dentro quanto fora da Red Hat.O ecossistema de parceiros da Red Hat conecta você a soluções para criar, implantar e gerenciar modelos para aplicações inteligentes com tecnologia de IA.

A Red Hat tem um compromisso com o avanço do setor de telecomunicações, oferecendo às telecom plataformas escaláveis e confiáveis que simplificam o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA e ML. Parcerias fortes e soluções flexíveis ajudam a Red Hat e seus parceiros a navegar pela complexidade da IA, à medida que essa tecnologia continua a crescer e se transformar. Em resumo, estamos prontos para ajudar nossos clientes.