Kako AI unapređuje moderne telco sisteme: od korisničkog iskustva do inteligentnih mreža

Telekomunikaciona industrija ulazi u fazu u kojoj je primena veštačke inteligencije postala strateška nužnost. Eksplozija mrežnog saobraćaja, prelazak na 5G, rast kompleksnosti IT okruženja i sve zahtevniji korisnici stvaraju snažan pritisak na operatere da ubrzaju digitalizaciju i donošenje odluka zasnovano na podacima.

AI tehnologije – posebno foundation modeli i generativna AI – uvode novi nivo inteligencije u procese koji su decenijama bili manualni, fragmentisani ili skupi za održavanje. Telco više ne postavlja pitanje da li, već gde najbrže mogu da iskoristim AI kako bih povećao efikasnost i kvalitet mreže?

U nastavku predstavljamo najvažnija područja primene AI u telco industriji, zasnovana na realnim use-case scenarijima koji već daju merljiv efekat operatorima širom sveta.

AI u korisničkoj podršci: od brzog odgovora do predviđanja nezadovoljstva

Najvidljivije rezultate AI donosi u korisničkoj podršci, gde su se virtualni agenti pokazali kao prvi veliki iskorak u automatizaciji komunikacije sa korisnicima. Umesto skriptovanih botova koji prepoznaju samo ograničen set fraza, moderni AI agenti razumeju kontekst, prepoznaju nameru i vode kompleksne dijaloge prirodnim jezikom.

Istovremeno, analiza razgovora postaje snažan izvor operativne inteligencije: modeli mogu da identifikuju teme koje najčešće izazivaju nezadovoljstvo, da otkriju rane signale namere otkazivanja i da prepoznaju obrasce koji ukazuju na probleme u procesima ili obuci. Na taj način korisnička podrška prestaje da bude reaktivan servis i pretvara se u stratešku funkciju koja unapređuje kvalitet celog korisničkog putovanja.

AI unutar kompanije: pametnije odlučivanje i efikasniji rad timova

Upravljanje digitalnim kompetencijama zaposlenih više ne zavisi samo od klasičnih programa obuke, već se zasniva na personalizovanom razvoju koji AI model kreira za svakog člana tima. Terenski tehničari koriste AI asistente koji im u trenutku pružaju uputstva, prikazuju moguće uzroke problema i predlažu najverovatnija rešenja, zasnovana na istorijskim podacima iz celog sistema. Popravke se time izvode brže, preciznije i sa manjim brojem povratnih intervencija.

Dodatno, AI alati u realnom vremenu prepoznaju obrasce ponašanja koji odstupaju od uobičajenih i time otkrivaju prevare ili neautorizovane aktivnosti pre nego što se razviju u ozbiljan incident. Zajednički efekat je efikasnija organizacija, bolje korišćenje znanja i brže donošenje operativnih odluka.

AI za optimizaciju mreže: inteligentne operacije i brže donošenje odluka

Najveći uticaj AI ima na samu mrežu – njen dizajn, performanse i održavanje. Modeli trenirani na milionskim skupovima mrežnih podataka mogu da predvide ponašanje ćelija, otkriju uska grla u kapacitetu i preporuče optimalne parametre koji obezbeđuju stabilniji signal i bolje korisničko iskustvo.

U NOC okruženju, AI agenti pružaju centralizovan pregled stanja mreže, integrišu informacije iz alarma, logova i korisničkih prijava i predlažu naredne korake u otklanjanju incidenata. Proces identifikacije uzroka problema, koji je ranije zahtevao kombinaciju iskustva i dugotrajnog manuelnog rada, sada se odvija znatno brže i preciznije. Istovremeno, generisanje sintetičkih podataka otvara mogućnost da se mreža testira i unapređuje u okruženju koje verno simulira realne situacije, bez rizika po korisnike.

AI u modernizaciji tehnološke platforme: brži razvoj i lakši prelazak na nove sisteme

Paralelno sa optimizacijom mreže, AI ubrzava i modernizaciju tehnoloških platformi. Dugi niz godina operateri su se oslanjali na kompleksne monolitne sisteme koji otežavaju inovacije i usporavaju razvoj novih digitalnih servisa. Danas AI omogućava bržu analizu postojećeg koda, predlaže optimalnu modernu arhitekturu i čak generiše novi kod u savremenim programskim jezicima.

Razvoj IT aplikacija postaje efikasniji, jer AI pomaže pri kreiranju tehničke dokumentacije, korisničkih priča, API definicija i test slučajeva, a IT timovima olakšava prelazak na cloud-native modele rada. Ovakav pristup ne samo da smanjuje troškove modernizacije već i ubrzava vreme potrebno za lansiranje novih proizvoda.

Koji je najbrži put do stvarne primene AI u telco okruženju?

Kako AI postaje ključni diferencijator u telekom industriji, operatori koji ga brzo i efikasno primene u korisničkom servisu, operacijama i mreži stiču jasnu konkurentsku prednost. Foundation modeli omogućavaju brže reakcije, inteligentnije mreže i niže troškove, ali je suština u tome da se njihov potencijal pretvori u konkretne, merljive rezultate. Zato kombinacija IBM-ove platforme watsonx.ai, namenjene bezbednoj i skalabilnoj primeni generativne AI, i stručnosti Ibis Solutions, koji razume telco okruženje i isporučuje rešenja spremna za produkciju, predstavlja najbrži put do stvarne vrednosti.

Ako želite da ubrzate svoj AI razvoj i pokrenete rešenja zasnovana na foundation modelima, kontaktirajte nas – zajedno skaliramo vaš AI put uz watsonx.ai.