A indústria de telecomunicações face a invasão da inteligência artificial

Por: Eric Martins – engenheiro de telecomunicações 

Este artigo visa abordar como o conceito de inteligência artificial (IA) poderá ser visto a nível das operadoras de telecomunicações e como isso poderá ser primordial na sua eficiência quanto a operacionalidade, manutenção e supervisão de elementos de rede, bem como a visão de futuro deste novo modus operandi no mundo das TIC.

Introdução

Já não é novidade que a IA se faz presente em vários sectores da humanidade, tendo como objectivo criar sistemas que aprendem, pensam e agem racionalmente mediante situações para rápidas e melhores decisões, podendo ter duas abordagens como reflexão: abordagem humana e abordagem ideal. Para o sector das telecomunicações não poderia ser diferente, pois a presença da mesma criará uma disrupção tecnológica tanto a nível das diferentes camadas que compõem o garante da operacionalidade de uma empresa (operação, manutenção, supervisão, estratégias de colheita de dados formando perfis, sistemas eficientes de cobrança, etc.). Nesta senda, para as empresas se manterem competitivas precisam acompanhar minuciosamente o andar da tecnologia, mas, em contrapartida, manter os custos nivelados e, ao mesmo tempo, aumentar a retenção de clientes.

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Assistentes Virtuais

Este fenómeno (IA nas telecomunicações) já se consegue notar face a quantidade de chatbots (robôs virtuais que eu costumo chamar de evolução de uma espécie de IVR) que respondem a solicitações atempadamente, resolvendo a maioria das questões dos clientes e diminuindo assim o fluxo de chamadas para os Call Centers. Isto reduz os congestionamentos de linha e o  número de clientes insatisfeitos, sem esquecer da grande disponibilidade (24/7) que os mesmos podem oferecer. Desta visão, surgiram ramificações a nível de aplicação como os e-mailbots, callbots e call analyzers. A Unitel encontra-se bem situada quanto ao tema, pois já tem em funcionamento o seu chatbot denominado UNIKA.

IA em Redes Estruturadas de Dados

A medida que as redes estruturadas de dados vão se expandindo e deixando de ser apenas ligações de cabos e dispositivos, artifícios usando funcionalidades baseadas em IA podem torná-las mais eficazes e bem produtivas face a nova demanda de serviços que passam sobre as mesmas. A precisão que IA pode ter é primordial para os provedores, visto que a mesma poderá resolver incidentes (in real-time) reduzindo o  downtime dos serviços e mantendo ganhos financeiros da empresa.

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A inteligência artificial tem desempenhado um grande papel a nível de serviços que são considerados bastante sensíveis a atrasos e ruídos, os quais já são resolvidos com auxílio de tecnologias como:

Machine Learning: uma componente importante da (IA);

Machine Reasoning: técnica que utiliza raciocínio aprendido para a tomada de decisões;

SD-WAN: compostas pelos Segment Routing com Controllers e pelas redes SON (Self Organizing Network) – que são redes que conseguem reportar, reconfigurar-se e resolver incidentes internos, podendo premeditar um com nível ínfimo de intervenção humana, incidentes mesmo antes de acontecerem , aquilo que os provedores chamam de ZTO-Zero touch operation.

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A telemetria será um bom aliado da IA face as redes de dados, visto que através dela os dados captados pela telemetria podem ser processados, eliminando os False Positives e sugerir acções de correcção.

SPM-Smart Prevent Maintenance

Outra grande vantagem é que os operadores já usam drones com sensibilidades a nível de tecnologia de radio, auferindo numa Base-Station (Torre de telecomunicações) indicadores como: Calldrops, Signal Strengh e handovers-faills, reportando direitamente para as operações, reduzindo o timing do incidente e optimizando custos (que passaria a afectar o custo de operação deste survey).

A empresa americana AT&T já usa IA para a expansão da sua rede LTE, para optimizar cronogramas e ajudar a equipa de campo a concluir tarefas durante o dia e minimizar o tempo de deslocamento, o que maximiza a satisfação do cliente. A AT&T registou uma redução de 7% e um aumento de 5% nas milhas percorridas por despacho e produtividade.

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Detecção automatizada de fraude.

O aumento de crimes cibernéticos contra instituições fez com que se criassem métodos de reposta rapidamente identificados. A detecção precoce de fraudes e a prevenção por IA podem detectar anomalias em tempo real com precisão, reduzindo efectivamente actividades fraudulentas. Algoritmos usados em Machine Learning são usados para reduzir muitas actividades fraudulentas. Vale referir que muitos hackers usam igualmente inteligência artificial (tal como o intelligent DDoS) que estudam o comportamento do sistema de destino, colhendo informações das soluções de segurança e fragilidades para um ataque eficiente.

Dualismo entre IA & 5G

A IA e o 5G estão a acelerar o crescimento e as operações de uma forma inteligente e com um grau de eficácia satisfatório. Usando a conectividade de alta velocidade do 5G, esta tecnologia ajuda a IA a processar com maior precisão grandes volumes de dados em tempo reduzido para tomada de decisões.

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Conclusão

Em Angola, a implementação da IA em diferentes sectores poderia ser proveitosa porque teríamos um tempo de reposta mais assertivo e proactivo tanto na administração pública, saúde, agricultura, bem como nas empresas de telecomunicações, pois a grande demanda dos serviços faz com que os provedores de serviço se actualizem e entreguem com qualidade e eficácia os serviços providos por si.