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, os avanços nas aplicações de IA, ML e DL, como grandes modelos de linguagem (LLMs)prontamente disponíveis, levaram a novos casos de uso em muitos setores, incluindo recomendações personalizadas no setor de varejo e detecção de fraudes no setor financeiro. 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:

• Aumento dos custos. As empresas de telecomunicações investiram quantias substanciais de recursos 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 ficando mais acirrada à medida que as expectativas dos clientes aumentam junto com a expansão dos serviços oferecidos pela concorrência. A oferta de serviços com IA, como chatbots e tráfego de rede com gerenciamento aprimorado, pode ajudar você a alcançar ou superar seus concorrentes.
• Gerenciamento e complexidade de rede. À medida que o tráfego aumenta, a complexidade da rede global aumenta, exigindo mais recursos para gerenciá-la.
• Falta de capacidade de processamento de dados. Os pools de clientes geram 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 da rede. A IA pode ajudar a analisar o tráfego de rede para prever congestionamentos e redirecionar o tráfego para evitar lentidão. Isso ajuda a melhorar a experiência do cliente e evita custos desnecessários.
• Garantia de rede e manutenção preditiva. A IA pode analisar dados históricos para prever quando áreas da rede e da infraestrutura de rede provavelmente apresentarão falhas. Assim, é possível planejar uma manutenção proativa, o que também reduz os custos. 
• Eficiência da rede. Com a aplicação de IA preditiva a alta qualidade de voz e vídeo, você usa menos 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 acelerar as solicitações de atendimento ao cliente usando chatbots para resolver problemas comuns, liberando profissionais para lidar com escalonamentos ou outros problemas.

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.

Desconfiança da IA 
Os clientes podem hesitar em usar soluções de IA, preferindo a interação humana em vez de um chatbot, especialmente em cenários que abordam problemas de 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 tem como base o Red Hat® Enterprise Linux® e o Red Hat OpenShift®: plataformas e ambientes padrão do setor que funcionam com seus sistemas existentes.

As ferramentas internas são combinadas com o Red Hat OpenShift AI, , que oferece uma plataforma comum 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 essas 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 do IBM Linux de LLMs com licença open source e o InstructLab, uma solução liderada pela comunidade para aprimorar os recursos de LLM. Ele permite que você desenvolva, teste e execute LLMs da família de granite para aplicações empresariais. 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 de 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.