En otoño de 2023, ha aparecido otro tipo de informe sobre el uso de la IA en la industria de las telecomunicaciones, en concreto sobre la necesidad de estudiar la aplicación de la IA en la industria de las telecomunicaciones. La principal diferencia con otros informes es que éste está concebido y redactado por y para el sector.
En noviembre de 2022, GSMA, ETNO, Telefónica y the Humane AI Net project (financiados por la Comisión Europea) organizaron un taller en Múnich (Alemania) dedicado a las necesidades de investigación en IA de la industria. Entre los operadores participantes figuraban Axiata, O2, Orange, STC, Telefónica, Telenor, Telia, Telstra, TIM, Turkcell y Vodafone. Tras una presentación de las últimas tendencias en investigación sobre IA por parte de los socios de Humane AI Net y una panorámica de la próxima normativa sobre IA por parte de ETNO, los operadores empezaron a debatir sobre los usos actuales y futuros de la IA. Este debate ha servido como base para la «Agenda de investigación sobre IA para el sector de las telecomunicaciones», a la que puede acceder en aquí.
La figura muestra el índice del informe.
Agenda de investigación sobre IA para el sector de las telecomunicaciones
Las principales áreas de investigación en IA identificadas incluyen las bases de datos, el escalado de la IA, la IA aplicada a la red, las operaciones y el marketing, la interacción con el cliente, la IA responsable, el intercambio de datos para la economía de los datos y otras áreas más nuevas, como la IA como servicio, el metaverso y la computación cuántica.
Bases de los datos
Las bases de datos son importantes para la IA porque proporcionan la materia prima que los algoritmos de IA utilizan para aprender y hacer predicciones. Sin acceso a datos de alta calidad, diversos y pertinentes, los sistemas de IA no podrían realizar sus tareas con eficacia. Las bases de datos también tienen un papel fundamental a la hora de garantizar la escalabilidad y la capacidad de mantenimiento de los sistemas de IA a lo largo del tiempo. Entre los temas de interés figuran la privacidad, la anonimización de datos y los datos sintéticos.
Escalar la IA
La mayoría de las operadoras ha empezado a utilizar la IA para mejorar sus negocios en varios aspectos diferentes, como hemos visto. Sin embargo, un reto pendiente es cómo escalar el uso de la IA a todos los rincones de la empresa: optimización, funcionamiento, marketing, interacción con el cliente, nuevos productos y servicios, nuevas oportunidades de negocio, y horizontalmente en los procesos de transformación digital. Entre los temas de interés figuran la normalización de los casos de uso de las telecomunicaciones «commodity» y la industrialización de la IA con MLOps (operaciones de aprendizaje automático).
IA aplicada a la red
El sector de las telecomunicaciones ya utiliza la IA para mejorar su infraestructura básica, la red, de varias maneras. Pero todavía hay muchas áreas a mejorar que requieren más investigación antes de que puedan aplicarse a escala, como el núcleo y la RAN 5G, la optimización casi en tiempo real de la red, la automatización de la red, la detección de anomalías, la IA explicable, los gemelos digitales y Naas (red como servicio).
Operaciones y marketing
Optimizar las operaciones es una de las tareas en las que más puede ayudarnos la IA, ya que permite ahorrar mucho tiempo y aumentar la eficiencia. Las áreas más habituales en las que ya se aplica la IA son: Next Best Action (NBA), la predicción de bajas, establecer los precios de forma inteligente, la calificación crediticia, la recomendación de dispositivos, la recomendación de productos y servicios, y los chatbotsdigitales para asistencia. Además, este ámbito de aplicación es similar para muchos sectores. Entre los temas que aún requieren investigación figuran la IA en tiempo real y la combinación de optimización y aprendizaje automático para poder solventar problemas de optimización más complejos y dinámicos.
Interacción con el cliente (chatbots y asistentes virtuales)
Los chatbots y los asistentes virtuales están ayudando a las empresas a interactuar 24/7, 365 con sus clientes de forma personalizada y en tiempo real. La proactividad en la interacción y la mejora de las capacidades de diálogo son algunos de los temas de investigación en los que hay que profundizar. Una mayor proactividad permite anticiparse a las necesidades del usuario y proporcionarle información pertinente o realizar tareas sin que tenga que pedirlo expresamente. Sin embargo, es importante encontrar el equilibrio adecuado entre la personalización y el no dar la impresión de «spamear» al usuario. Un mejor diálogo implica pasar de responder preguntas a mantener conversaciones, algo que los grandes modelos de lenguaje (LLM, según sus siglas en inglés) están permitiendo. Además, los chatbots multilingües son de gran importancia para los operadores multinacionales.
Responsabilidad empresarial e IA ética
Debido al uso masivo que ha empezado a darse a la IA, su uso ético e impacto social son cada vez más importantes. Estos son algunos temas que aún requieren investigación: la capacidad de realizar una calificación homogénea del riesgo, realizarla en toda la cadena de valor con proveedores, fuentes externas y socios; herramientas éticas de IA para la parcialidad y la explicabilidad; IA sostenible e IA para el Bien.
Intercambio de datos B2B/B2G y economía de datos
Las empresas poseen ingentes cantidades de datos que se utilizan sobre todo en beneficio de los negocios de esas empresas. Sin embargo, también existe una enorme oportunidad para el intercambio de datos entre empresas, dentro de cada sector y entre sectores. Esto también se denomina economía de los datos, una economía futura que aún se halla en un estado incipiente. Estos son los temas de investigación que se incluyen en este campo: la normalización y la interoperabilidad de los conjuntos de datos, la confianza y la soberanía, la privacidad de los datos personales, la puesta en común de datos federados y aprendizaje automático federado, y garantizar un uso ético.
Otros temas de investigación
Por último, he aquí otros temas de investigación relevantes para el sector de las telecomunicaciones: la IA como servicio (AIaaS), el metaverso y la computación cuántica.
Puede acceder a la agenda de investigación a través de este código QR.
