IA nas 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 telecoms 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 telecoms não têm os recursos necessários para analisá-los e atender seus clientes com mais eficiência e eficácia.

Como aplicar a IA na sua empresa 

Você pode aplicar a inteligência artificial e 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 serviços 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 dos 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 grande escala nos ambientes de nuvem híbrida.

Compatibilidade com 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
Na modelagem de IA, é essencial proteger os dados privados do cliente. As telecoms 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. Esses conhecimentos são fundamentais para implementar e gerenciar tecnologias de IA no setor com eficácia.

A implantação bem-sucedida das cargas de trabalho de IA em grande escala depende da eficiência e eficácia dos elementos que estão trabalhando juntos. Especificamente, os servidores de inferência compatíveis com modelos de IA maiores (como LLMs) e seus recursos de inferência mais complexos são essenciais para escalar as cargas de trabalho de IA para empresas.

Estas ferramentas de IA ajudam os engenheiros a usar recursos com mais eficiência para escalar: 

• llm-d: os prompts do LLM podem ser complexos e não uniformes. Em geral, eles exigem recursos computacionais e armazenamento enormes para processar grandes quantidades de dados. Um framework de IA open source como o llm-d permite que os desenvolvedores usem técnicas como inferência distribuída para atender às demandas crescentes de modelos de raciocínio maiores e sofisticados, como os LLMs.
• Inferência distribuída: a inferência distribuída permite que modelos de IA processem cargas de trabalho com mais eficiência, dividindo a execução da inferência entre um conjunto de dispositivos interconectados. É como dizer que a “união faz a força” no contexto de software.  
• vLLM: significa modelo virtual de linguagem de larga escala, é uma biblioteca de código open source mantida pela comunidade de vLLM. Ele ajuda Large Language Models (LLMs) a fazer cálculos com mais eficiência e em grande escala.

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