Revolução da IA no treinamento em telecomunicações Ppt
Este conjunto de slides discute a importância da IA nas telecomunicações. As empresas de telecomunicações enfrentam vários novos problemas quando as condições do mercado mudam, como a necessidade de novos modelos preditivos e a regularidade com que precisam ser atualizados. Portanto, a adoção de tecnologias de IA torna-se essencial, pois elas aumentam a produtividade sem sacrificar a precisão.
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Slide 1
Este slide discute a importância da Inteligência Artificial no setor de telecomunicações. As empresas de telecomunicações enfrentam vários novos problemas quando as condições do mercado mudam, como a necessidade de novos modelos preditivos e a regularidade com que precisam ser atualizados. Portanto, a adoção de tecnologias de IA torna-se importante, pois aumentam a produtividade sem sacrificar a precisão.
Slide 2
Este slide fala sobre a manutenção preditiva que a IA permite. Manter uma rede torna-se mais desafiador à medida que ela se desenvolve e se torna mais sofisticada. A correção de problemas pode ser um procedimento demorado e caro. Quando se trata de manutenção preditiva, a IA pode fazer uma diferença significativa.
Slide 3
Este slide discute a Otimização de Rede como um uso de Inteligência Artificial em Telecom. Construir redes auto-otimizadas (SONs) é outra aplicação popular de IA em telecomunicações. Os algoritmos de IA monitoram essas redes e podem detectar e prever com precisão as anomalias da rede.
Notas do instrutor: De acordo com a IDC, as empresas estão cada vez mais preparadas para investir em IA, pois reconhecem o valor de implantá-la na arquitetura de rede de telecomunicações. Mais de 63% das empresas de telecomunicações estão integrando IA para melhorar sua infraestrutura de rede.
Slide 4
Este slide destaca a vantagem da detecção e prevenção de fraudes como resultado da incorporação da Inteligência Artificial em Telecom. A capacidade de evitar fraudes é o benefício mais significativo da análise de fraude baseada em IA.
Notas do instrutor: Quando o sistema identifica uma atividade suspeita, ele desabilita o usuário ou serviço relacionado, evitando que a fraude ocorra. Tudo isso é feito automaticamente; as organizações podem, assim, responder efetivamente a um ataque em tempo hábil.
Slide 5
Este slide apresenta a RPA e descreve o tamanho do mercado para o período de 2021-2023. RPA é uma tecnologia que combina robótica/ferramentas de software e Inteligência Artificial para automatizar parcial ou totalmente atividades humanas para processos de negócios.
Notas do instrutor: As empresas de telecomunicações podem usar a RPA para automatizar a entrada de dados, processamento de pedidos, cobrança e outras tarefas administrativas que levam tempo e exigem muito trabalho manual. Isso libera tempo para os funcionários, permitindo que eles se concentrem em outras tarefas importantes e minimiza o número de erros associados ao trabalho físico.
Slide 6
Este slide ilustra o tamanho do mercado global de Inteligência Artificial no Setor de Telecomunicações. Estima-se que a IA global na indústria de telecomunicações atinja US$ 14,99 bilhões até 2027.
Slide 7
Este slide ilustra os desafios mais comuns na implementação da Inteligência Artificial. Embora a IA mundial no mercado de telecomunicações esteja se expandindo, muitas empresas ainda têm dificuldade em implantá-la.
Slide 8
Este slide discute o problema de dados não estruturados ou incompletos. É inútil implementar um sistema de IA sem acesso a dados relevantes. Muitas empresas lutam com a coleta de dados devido a problemas de dados fragmentados, dados não estruturados e dados incompletos.
Notas do instrutor:
- Dados fragmentados: Diferentes sistemas coletam e armazenam dados, mas não há um único banco de dados unificado do qual possam ser recuperados
- Dados não estruturados: qualquer sistema de IA se esforçará para entender uma grande quantidade de dados não categorizados, sem contexto ou explicação do que está conectado
- Dados incompletos: o uso de dados com componentes ausentes pode fazer com que o sistema de IA aprenda de maneira inconsistente ou imprecisa
- Solução - Ecossistema de engenharia de Big Data: como os algoritmos de IA exigem dados limpos e bem estruturados, ETL (extração, transformação, carregamento) e limpeza de dados ocupam cerca de 80% do esforço de qualquer projeto de ML. Como resultado, é fundamental configurar um ecossistema de engenharia de big data (baseado em Apache, Hadoop ou Spark) que possa coletar, integrar, armazenar e analisar dados de fontes de dados isoladas
Slide 9
Este slide fala sobre a experiência técnica necessária na implantação de Inteligência Artificial em Telecom. A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia relativamente nova. Construir uma equipe interna pode levar mais tempo e produzir um impacto insignificante quando o talento local é escasso
Notas do instrutor: Encontrar um fornecedor com capacidade e experiência para construir adequadamente um sistema de IA pode ser uma tarefa em si. Além disso, como a implantação da IA pode ser cara, é fundamental iniciar seu projeto com o parceiro adequado.
Slide 10
Este slide fala sobre a importância da integração técnica em um projeto de IA, pois o uso de sistemas legados desatualizados é uma das principais razões pelas quais um projeto pode falhar. A capacidade da infraestrutura de TI pode ser assegurada na criação de um banco de dados consolidado, usando data lakes ou computação em nuvem, etc.
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