L’integrazione dei Large Language Model nel settore delle telecomunicazioni, da sempre all’avanguardia nell’innovazione tecnologica, segna un ulteriore salto di qualità. L’intelligenza artificiale non si limita a ridisegnare le interazioni con i clienti, ma ha anche cominciato a ridefinire gli strumenti e gli standard di efficienza operativa.
A evidenziarlo è un paper pubblicato sul blog di Vstorm, specialista delle soluzioni di AI, che analizza tutte le nuove applicazioni della tecnologia nell’ambito delle Tlc, con particolare riferimento alle piattaforme di manutenzione predittiva e ottimizzazione delle reti.
Ottimizzare le operazioni di rete grazie all’intelligenza artificiale
I Large Language Model (Llm) stanno in effetti diventando fondamentali per la gestione e l’ottimizzazione delle operazioni di rete: queste piattaforme analizzano grandi quantità di dati per prevedere i guasti del network, abilitando strategie di manutenzione predittiva e proattiva. La recente implementazione di AT&T della gestione della rete basata sull’intelligenza artificiale ha per esempio ridotto i tempi di inattività del 20%. Parliamo quindi di un approccio che riesce a garantire servizi ininterrotti, un fattore critico per la fidelizzazione e la soddisfazione dei clienti in un settore caratterizzato da un elevato turnover
I modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere utili anche per risolvere le anomalie di rete, un compito che tradizionalmente richiede manodopera con competenze qualificate. Grazie alla formazione sui ticket storici di risoluzione dei problemi e sui manuali dei prodotti, i Llm possono assistere i professionisti delle telecomunicazioni nella diagnosi dei problemi di rete e nel suggerimento di soluzioni appropriate, migliorando così l’efficienza operativa.
Non solo: Llm come Gpt-3.5 forniscono supporto specializzato nello sviluppare modelli per l’ottimizzazione delle reti mobili. Ad esempio, possono selezionare le caratteristiche dei dati rilevanti e fornire formule matematiche per stimare il consumo energetico delle infrastrutture. Un’applicazione che mostra il potenziale dei Large Language Model nel semplificare compiti complessi e contribuire a una gestione più efficiente delle reti.
Migliorare la customer experience con l’elaborazione del linguaggio naturale
Grazie ad avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale, l’AI sta inoltre rivoluzionando i servizi di comunicazione e la customer experience. Per esempio, l’implementazione della traduzione linguistica in tempo reale da parte di T-Mobile ha migliorato notevolmente il servizio clienti internazionale. La tecnologia consente di tradurre istantaneamente le chiamate dei clienti, abbattendo le barriere linguistiche e ampliando la portata globale.
Le società di telecomunicazioni stanno del resto sfruttando l’intelligenza artificiale anche per personalizzare le strategie di marketing. L’analisi avanzata dei dati dei clienti porta a campagne di marketing più efficaci e a offerte di servizi su misura. Basti pensare a una delle più recenti campagne di Vodafone, che ha utilizzato l’intelligenza artificiale per la segmentazione dei clienti, portando a un aumento del 25% dell’efficacia della campagna.
Uno degli utilizzi più diffusi degli Llm riguarda però l’evoluzione del servizio clienti. Le telco sfruttano i modelli di AI per fornire risposte istantanee e precise alle domande di chi si rivolge al servizio tecnico. Ad esempio, l’assistente virtuale di Verizon, grazie all’intelligenza artificiale, gestisce milioni di interazioni mensili con i clienti, offrendo un’assistenza tempestiva e personalizzata. Questo non solo migliora la customer experience, ma riduce anche i costi operativi.
Le nuove sfide (e le nuove soluzioni)
L’adozione di queste tecnologie nelle telecomunicazioni non è indolore, e comporta una serie di sfide. Il tema della privacy è cruciale, soprattutto quando si gestiscono informazioni sensibili sui clienti. Le società di telecomunicazioni in tutta Europa si sono adattate alle severe normative sulla protezione dei dati come il Gdpr, stabilendo uno standard per la gestione responsabile dei dati nel settore.
Anche l’integrazione stessa di questi modelli avanzati di intelligenza artificiale nei sistemi esistenti rappresenta una sfida significativa. Per affrontare questa potenziale criticità, T-Mobile ha avviato una serie di collaborazioni con le aziende specializzate in AI, che dimostra un approccio strategico all’integrazione della tecnologia nel proprio quadro operativo, assicurando una transizione fluida e un utilizzo efficace delle nuove capacità.
Il futuro dei modelli linguistici nelle telecomunicazioni punta del resto verso soluzioni sempre più integrate e intelligenti. Secondo le previsioni, entro il 2025 oltre il 50% delle interazioni con gli utenti nel settore delle telecomunicazioni sarà gestito da sistemi AI. Questa transizione verso operazioni totalmente automatizzate non solo promette una maggiore efficienza, ma apre anche nuove strade per l’innovazione nella fornitura di servizi e nel coinvolgimento dei clienti.
