La revolución de la IA en la capacitación en telecomunicaciones Ppt

Diapositiva 1

Esta diapositiva analiza la importancia de la inteligencia artificial en la industria de las telecomunicaciones. Las empresas de telecomunicaciones se enfrentan a varios problemas nuevos cuando cambian las condiciones del mercado, como la necesidad de nuevos modelos predictivos y la regularidad con la que deben actualizarse. Por lo tanto, la adopción de tecnologías de IA se vuelve importante ya que aumentan la productividad sin sacrificar la precisión.

Diapositiva 2

Esta diapositiva habla sobre el mantenimiento predictivo que permite la IA. Mantener una red se vuelve más desafiante a medida que se desarrolla y se vuelve más sofisticada. La solución de problemas puede ser un procedimiento costoso y que requiere mucho tiempo. Cuando se trata de mantenimiento predictivo, la IA puede marcar una diferencia significativa.

Diapositiva 3

Esta diapositiva analiza la optimización de la red como un uso de la inteligencia artificial en las telecomunicaciones. La construcción de redes de optimización automática (SON, por sus siglas en inglés) es otra aplicación popular de la IA en las telecomunicaciones. Los algoritmos de IA monitorean dichas redes y pueden detectar y pronosticar con precisión las anomalías de la red.

Notas del instructor: según IDC, las empresas están cada vez más preparadas para invertir en IA, ya que reconocen el valor de implementarla en la arquitectura de redes de telecomunicaciones. Más del 63 por ciento de las empresas de telecomunicaciones están integrando IA para mejorar su infraestructura de red.

Diapositiva 4

Esta diapositiva destaca la ventaja de la detección y prevención del fraude como resultado de la incorporación de la Inteligencia Artificial en Telecom. La capacidad de evitar el fraude es el beneficio más significativo del análisis de fraude impulsado por IA.

Notas del Instructor: Cuando el sistema identifica una actividad sospechosa, deshabilita al usuario o servicio relacionado, previniendo que ocurra el fraude. Todo esto se hace automáticamente; las organizaciones pueden, por lo tanto, responder eficazmente a un ataque de manera oportuna.

Diapositiva 5

Esta diapositiva presenta RPA y muestra su tamaño de mercado para el período 2021-2023. RPA es una tecnología que combina robótica/herramientas de software e inteligencia artificial para automatizar parcial o totalmente las actividades humanas para los procesos comerciales.

Notas del instructor: Las empresas de telecomunicaciones pueden usar RPA para automatizar la entrada de datos, el procesamiento de pedidos, la facturación y otras tareas administrativas que toman tiempo y requieren mucho trabajo manual. Esto libera tiempo para los empleados, lo que les permite concentrarse en otras tareas importantes y minimiza la cantidad de errores asociados con el trabajo físico.

Diapositiva 6

Esta diapositiva ilustra el tamaño del mercado global de la inteligencia artificial en el sector de las telecomunicaciones. Se estima que la inteligencia artificial global en la industria de las telecomunicaciones alcanzará la asombrosa cifra de 14 990 millones de dólares para 2027.

Diapositiva 7

Esta diapositiva ilustra los desafíos más comunes en la implementación de la inteligencia artificial. Aunque la IA mundial en el mercado de las telecomunicaciones se está expandiendo, muchas empresas todavía tienen dificultades para implementarla.

Diapositiva 8

Esta diapositiva analiza el problema de los datos no estructurados o incompletos. No tiene sentido implementar un sistema de IA sin acceso a datos relevantes. Muchas empresas luchan con la recopilación de datos debido a problemas de datos fragmentados, datos no estructurados y datos incompletos.

Notas del instructor:

• Datos fragmentados: diferentes sistemas recopilan y almacenan datos, pero no existe una única base de datos unificada de la que se pueda recuperar.
• Datos no estructurados: cualquier sistema de IA tendrá dificultades para dar sentido a una gran cantidad de datos no categorizados sin contexto ni explicación de a qué está conectado
• Datos incompletos: el uso de datos con componentes faltantes puede hacer que el sistema de IA aprenda de manera inconsistente o imprecisa
• Solución: ecosistema de ingeniería de big data: dado que los algoritmos de IA exigen datos limpios y bien estructurados, ETL (extracción, transformación, carga) y la limpieza de datos ocupan aproximadamente el 80 % del esfuerzo de cualquier proyecto de ML. Como resultado, es fundamental configurar un ecosistema de ingeniería de big data (basado en Apache, Hadoop o Spark) que pueda recopilar, integrar, almacenar y analizar datos de fuentes de datos aisladas.

Diapositiva 9

Esta diapositiva habla sobre la experiencia técnica requerida en el despliegue de Inteligencia Artificial en Telecom. La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología relativamente nueva. Crear un equipo interno puede llevar más tiempo y producir un impacto insignificante cuando el talento local escasea

Notas para el instructor: encontrar un proveedor con la capacidad y la experiencia para construir correctamente un sistema de IA puede ser una tarea en sí misma. Además, debido a que implementar IA puede ser costoso, es fundamental comenzar su proyecto con el socio adecuado.

Diapositiva 10

Esta diapositiva habla sobre la importancia de la integración técnica en un proyecto de IA, ya que el uso de sistemas heredados obsoletos es una de las principales razones por las que un proyecto puede fallar. La capacidad de la infraestructura de TI se puede garantizar mediante la creación de una base de datos consolidada, utilizando lagos de datos o computación en la nube, etc.