A inteligência synthetic generativa (Genai) é uma tecnologia inovadora que foi possível por modelos fundamentais revolucionários treinados em grandes quantidades de dados e diálogos. Modelos de linguagem grande avançada (LLMS), como o GPT-4 de Abra a IA e Palm 2 de Googlenão apenas ativar interações dinâmicas do tipo humano, mas também pode criar um novo conteúdo, identificando padrões de palavras, relacionamentos e o contexto do immediate de um usuário. No entanto, o poder de Genai na indústria de telecomunicações reside em sua capacidade de acessar dados valiosos de BSS/OSS, permitindo que os provedores de serviços de comunicação (CSPs) obtenham produtividade significativa em todas as áreas dos negócios, diz Sue White, chefe de estratégia e advertising and marketing, Tecnologia do NetCracker.
Como Genai está transformando a indústria de telecomunicações
Aproveitando os dados proprietários de telecomunicações e o conhecimento dos negócios são essenciais para criar casos de uso significativos que agregam valor significativo aos negócios. Com esses dados, o atendimento ao cliente pode incorporar assistentes digitais baseados em LLM para resolver problemas mais complexos e fornecer aos agentes suporte valioso para resolver problemas mais rapidamente. Do ponto de vista do advertising and marketing, a Genai pode criar rapidamente promoções e campanhas personalizadas com texto e imagens geradas em uma fração do tempo. No lado das operações da casa, a Genai pode fornecer assistência valiosa aos técnicos de campo com acesso instantâneo ao conhecimento sobre redes, topologia e dados de planejamento para corrigir problemas ou instalar novos sistemas mais rapidamente. Também pode criar designs de rede e serviços em segundos.
A alavancagem dos valiosos dados BSS/OSS permitirá que os operadores melhorem as operações de negócios e rede de TI para aumentar significativamente a produtividade, aumentar a eficiência operacional e elevar a satisfação do cliente a níveis sem precedentes. Por exemplo, usando dados do cliente, como histórico de cobrança e dados de uso, em combinação com a análise de dados em tempo actual da Genai e o entendimento contextual, os CSPs podem adotar uma abordagem personalizada ao discutir problemas e solicitações de clientes, tornando os assistentes digitais baseados em Genai uma ferramenta indispensável de front-end que substitua os chatbots de hoje. Os agentes humanos também se beneficiarão usando o Genai como assistentes pessoais que extraem dados das bases de conhecimento e entendem o sentimento do cliente, permitindo que eles forneçam rapidamente respostas mais precisas e em vários idiomas.
No entanto, como em todas as tecnologias emergentes, há desafios que precisarão ser superados antes que os CSPs colham todos os seus benefícios. E esse empreendimento não é tão direto quanto apenas modelos de genai de treinamento ou ajuste fino em dados de telecomunicações.
Virando Genai desafia as oportunidades
Muitos dos dados necessários para os CSPs desbloquearem todo o potencial do Genai são altamente sensíveis. No entanto, esses dados são imperativos para os operadores realizarem todos os benefícios que essa tecnologia oferece. Treinar os modelos Genai com acesso aberto a dados confidenciais do cliente é muito arriscado e violará as leis de privacidade. Naturalmente, essa é a principal preocupação para os CSPs.
Além disso, uma quantidade significativa de dados de telecomunicações está constantemente mudando, incluindo dados de uso e inventário, e alguns deles em tempo actual. Isso o torna inadequado para técnicas de ajuste fino que podem funcionar com dados proprietários mais estáticos em outros setores.
Para ter um impacto actual na telecomunicações, as interações e criações de Genai também precisam ser extremamente precisas e, no entanto, os modelos são tão bons quanto os dados que conhecem. Os LLMs avançados como o ChatGPT não têm conhecimento sobre os negócios de telecomunicações e seus processos. Como resultado, eles podem produzir respostas incorretas, pois a entrada é ambígua e não é ajustada às especificidades da indústria. Esse know-how é essencial para preencher o poder dos LLMs e com dados BSS/OSS. E as empresas de telecomunicações precisarão de vários modelos fundamentais da Genai, adaptados para necessidades comerciais específicas, incluindo aqueles focados em imagens, designs ou código.
Por fim, LLMs grandes e avançados para a qualidade do ChatGPT são extremamente caros para construir internamente, com custos de funcionamento significativos exigindo vastos recursos de computação. O CEO da Openai, Sam Altman, foi citado em dizer que os modelos GPT-4 custam mais de US $ 100 milhões para treinar com custos diários de funcionamento na ordem de US $ 700 mil. Esses investimentos são proibitivos para muitos CSPs.
Para superar esses desafios, são necessárias novas abordagens para mediar entre diferentes tipos de modelos Genai, usuários e dados valiosos de telecomunicações. Ao isolar dados proprietários do acesso direto por modelos públicos, novas técnicas podem ser usadas para enriquecer os modelos Genai com os dados, contexto e conhecimento de telecomunicações necessários de uma maneira segura e segura de criar respostas da mais alta qualidade.
Com essas novas abordagens, alguns dos casos de uso mais imediatos de Genai provavelmente estarão no atendimento ao cliente, com os assistentes digitais da Genai e o apoio ao agente fornecendo benefícios imediatos à eficiência do name middle. No entanto, com o potencial de ganhos significativos de produtividade em todas as áreas dos negócios, incluindo vendas, advertising and marketing, operações de negócios e operações de rede, não é de surpreender que Genai agora seja um tópico de discussão nas salas de reuniões. As equipes estão sendo rapidamente formadas para acelerar a adoção em todo o negócio.
Percebendo o verdadeiro valor de Genai
Quando a Genai trabalha em conjunto com os dados BSS/OSS, os operadores obtêm os seguintes benefícios:
- Custos mais baixos: Os custos de suporte ao cliente diminuirão significativamente, enquanto a qualidade da experiência do cliente melhorará. Isso inclui uma resolução aprimorada de primeiro contato, tempo de resolução mais rápido e custo reduzido por contato. No lado operacional da rede e dos negócios, as empresas de telecomunicações podem usar com mais eficiência sua equipe, ajudando -os a trabalhar muito mais rapidamente.
- Apoio aprimorado ao provisionamento e solução de problemas: A Genai tem o potencial de ser altamente útil para a atribuição da força de trabalho e despachar para as instalações dos clientes. Ele pode oferecer assistentes digitais que fornecem suporte em tempo actual para provisionamento e manutenção. A tecnologia também pode fornecer assistência de solução de problemas para problemas de rede baseados em premissa, que podem ser personalizados com base na segmentação inteligente do cliente.
- Tempo melhorado para valorizar: As empresas de telecomunicações poderão aumentar a receita através da rápida criação de idéias de negócios, como ofertas, promoções e descontos. Isso permitirá que as empresas de telecomunicações fechem os negócios mais rapidamente, além de projetar e testar rapidamente novos serviços.
- Previsão e otimização aprimoradas: A Genai pode produzir dados sintéticos para melhorar um conjunto de dados escassos para treinamento de modelos para manutenção preditiva ou a detecção de padrões incomuns de chamada indicando fraude. A geração de novos conjuntos de dados também tem uma implicação mais ampla no treinamento de modelos preditivos e na melhoria da otimização dos sistemas.
- Fornecendo experiências excepcionais do cliente: As empresas de telecomunicações descobrirão que os dados que Genai extraem de seus BSS/OSS resultarão em maiores pontuações no promotor líquido, maior satisfação do cliente e pontuações aprimoradas de esforço do cliente.
Somente quando a Genai usa dados do conhecimento comercial BSS/OSS e Telco da Telco que eles perceberão o poder dessa tecnologia revolucionária.
Sue White, Chefe de Estratégia e Advertising and marketing, Tecnologia NetCracker
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