IA Generativa: la redefinición del futuro de las Telecomunicaciones

La IA generativa es la palabra de moda, y todos quieren explorar y hablar sobre ella. Sin embargo, a veces los problemas se pueden resolver con IA tradicional de una manera menos costosa, por lo que lo primero que analizo con mis clientes es cuándo aplicar IA tradicional versus IA generativa. En muchos casos, la IA convencional, que es excelente manejando datos estructurados y realizando tareas como análisis predictivo y automatización, puede resolver problemas de manera más eficiente y a un costo menor. Por otro lado, si el objetivo implica simular interacciones humanas, crear contenido nuevo o abordar tareas complejas que requieren un alto grado de creatividad y adaptabilidad, entonces la IA generativa puede ofrecer ventajas significativas y ser el camino a seguir.

Según analistas (Gartner) los lideres de las empresas Telco esperan 3 fuentes clave de valor aplicando GEN AI: Incremento de productividad (74%), Mejorar la experiencia del consumidor (49%) e impulsar la transformación digital (31%)

Violeta Fabé, Vice President & Managing Partner for Telefónica Global · Kyndryl.

La optimización de las operaciones de red es un terreno prolífico para esta tecnología, alineado a estas 3 fuentes de valor. Tradicionalmente, la planificación y gestión de infraestructuras de telecomunicaciones ha sido una tarea compleja que demanda enormes recursos y conocimientos técnicos y específicos. Sin embargo, la IA está permitiendo que las empresas analicen grandes cantidades de datos operacionales y generen recomendaciones precisas para optimizar tanto la topología como la configuración de las redes. Este proceso, impulsado por algoritmos avanzados, mejora de forma significativa la eficiencia operativa, minimizando los errores humanos y reduciendo costos. Además, la capacidad de implementar mantenimiento predictivo gracias a la identificación temprana de posibles fallos en la red, representa una ventaja competitiva clave, incrementando la fiabilidad y continuidad del servicio.

Desde una perspectiva de negocio, la IA generativa también puede tener un impacto directo en los resultados financieros. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos sobre el uso de la red, los patrones de consumo y las tendencias de facturación, permite identificar oportunidades de optimización de ingresos. Este tipo de inteligencia aplicada facilita la creación de nuevos servicios adaptados a la evolución del mercado, ajustando la oferta a las expectativas cambiantes del consumidor. Al mismo tiempo, la previsión más precisa de la demanda permite una gestión más eficiente de los recursos, evitando la saturación de la red y mejorando la experiencia del cliente sin incurrir en costes adicionales.

Si nos centramos en el ámbito de la atención al cliente, la IA generativa está redefiniendo los estándares. Según Hubspot. los aspectos más frustrantes de la atención al cliente son esperar hasta que te atiendan (33%), repetirte ante diferentes agentes (33%) y tiempo de respuesta lento (19%). Las interacciones impulsadas por IA mediante chatbots y asistentes virtuales de última generación, no sólo ofrecen respuestas rápidas y precisas, sino que también logran comprender y anticipar las necesidades específicas de cada usuario o cliente. Esta capacidad de ofrecer una atención personalizada y automatizada al mismo tiempo permite optimizar la gestión interna y fortalece la relación con los clientes, quienes ahora pueden obtener respuestas más inmediatas y adaptadas a sus demandas. Este nivel de personalización, antes impensable a gran escala, está impulsando una nueva era de fidelización, aumentando el valor percibido del servicio.

Por otra parte, el compromiso del sector con la sostenibilidad también puede verse reforzado por la adopción de IA generativa que permite analizar patrones de uso de la red para reducir el consumo de energía sin comprometer el servicio.

No obstante, la implementación de IA generativa en telecomunicaciones no está exenta de retos. El mayor desafío es la calidad de los datos. Porque la eficacia de tu IA generativa está directamente relacionada con la calidad de los datos, es importante asegurarse de tener datos de alta calidad y auditorías de datos adecuadas, y también aprovechar datos externos para tener respuestas más holísticas.

Otro obstáculo importante es la gobernanza tecnológica y la adecuación de la infraestructura TI. Según el informe Readiness de Kyndryl, las organizaciones que han invertido en una infraestructura de TI robusta y marcos de gobernanza de datos completos tienen un éxito significativamente mayor en la implementación de tecnologías de IA generativa. Además, el informe indica una correlación directa entre la calidad de la infraestructura de datos y los resultados de rendimiento de los sistemas de IA. Las empresas con lagos y almacenes de datos bien estructurados aumentaron un 30% la eficiencia de su modelo de IA.

Algo que es crucial y me preocupa especialmente como impulsora comprometida con la diversidad & inclusión es reconocer y mitigar el sesgo en los sistemas de IA. Las estrategias para abordar este problema incluyen diversificar los conjuntos de datos de entrenamiento para representar un espectro más amplio de la sociedad y monitorear continuamente las salidas de IA en busca de signos de sesgo. Implementar algoritmos conscientes de la equidad que están específicamente diseñados para detectar y reducir el sesgo también puede ser efectivo. Además, fomentar una cultura de diversidad e inclusión dentro de los equipos de desarrollo de IA puede proporcionar perspectivas valiosas y ayudar a identificar posibles sesgos que otros podrían pasar por alto

Pero, es innegable, y cada vez más evidente, que la IA generativa tiene el potencial de convertirse en el motor de la próxima gran revolución en telecomunicaciones. Desde la mejora de la experiencia del cliente hasta la optimización de las operaciones y el avance en sostenibilidad, esta tecnología ofrece oportunidades transformadoras para las empresas del sector.