Las telecomunicaciones representan un sector vital en constante evolución, enfrentando desafíos técnicos y regulatorios significativos mientras se adentra en la era de la Inteligencia Artificial (IA). La implementación de soluciones de IA Generativa ha surgido como un camino prometedor para mejorar la experiencia del cliente, y para arrojar más luz sobre este tema, hemos tenido el privilegio de conversar con Alexander Noriega, Gerente de Customer Success en IBM para el Norte de Suramérica.
En este contexto, la regulación, un aspecto crucial en este panorama, se ha vuelto cada vez más relevante, con países como Perú liderando iniciativas para promover un uso ético y seguro de la IA, priorizando la privacidad individual. Sin embargo, este es solo el comienzo de un largo camino hacia la regulación completa.
Los desafíos para las empresas de telecomunicaciones son múltiples: satisfacer las demandas de clientes cada vez más exigentes, reducir costos, aumentar ingresos y minimizar la rotación de agentes. Es aquí donde la IA Generativa emerge como una solución, ofreciendo resultados rápidos y efectivos. De hecho, un estudio de IBM, en el que Noriega ha estado involucrado, revela que la mejora del servicio al cliente es una prioridad destacada en las inversiones en IA Generativa.
Ahora, profundicemos en cómo exactamente la IA Generativa puede transformar la personalización de servicios, optimizar redes y recursos, abordar la seguridad de datos y mitigar riesgos en el ámbito de las telecomunicaciones.
- ¿Cuáles son los principales desafíos técnicos y regulatorios que enfrentan las empresas de telecomunicaciones al implementar soluciones de Inteligencia Artificial Generativa para mejorar la experiencia del cliente?
La industria de telecomunicaciones es una de las más reguladas a nivel mundial junto con banca y finanzas. Cuando hablamos específicamente de IA, Perú es uno de los primeros países en América Latina en promulgar una ley al respecto, que promueve el uso de la IA, con un enfoque ético y seguro, que priorice en la privacidad de las personas. Es un primer paso de un extenso camino hacia la creación de la regulación.
Y sobre los desafíos, los clientes actuales de servicios de telecomunicaciones exigen un servicio superior y oportuno, ya sea una notificación proactiva sobre una interrupción de la red o una conversación con un agente sobre una pregunta sobre facturación.
Así que los grandes retos que enfrentan los proveedores y empresas de telecomunicaciones tienen que ver con esa presión, además de necesitar reducir la rotación de agentes, reducir los costos y aumentar los ingresos, allí es donde aparece la IA tradicional y generativa como una solución, con resultados rápidos y efectivos. De hecho, un estudio reciente de IBM a nivel global encontró que el servicio al cliente es la principal prioridad de inversión en IA generativa para los ejecutivos de las empresas.
- ¿Cómo puede la Inteligencia Artificial Generativa mejorar la personalización de los servicios de telecomunicaciones para adaptarse a las necesidades y preferencias individuales de los consumidores?
La IA tiene el potencial de resolver muchos desafíos de servicio al cliente, desde ejecutar y dar seguimiento a solicitudes de los clientes hasta comunicarse proactivamente con los clientes sobre interrupciones, apoyar a los agentes y empoderarlos para que se concentren en problemas más complejos.
La IA Generativa también puede ayudar a optimizar los centros de contacto para que no solo puedan resolver los problemas de los clientes, sino también convertirse en una fuente de nuevos ingresos al ayudar a aumentar la lealtad de los clientes, ofrecer recomendaciones personalizadas e incluso desarrollar nuevas ofertas, mediante estrategias de marketing más eficientes de fidelización y menos invasivas.
- ¿Qué técnicas específicas de Inteligencia Artificial Generativa están siendo más prometedoras en la optimización de redes de telecomunicaciones y la gestión de recursos para garantizar una conectividad eficiente y de alta calidad?
Hoy en día, las empresas de telecomunicaciones líderes han conseguido un modelo de operaciones evolucionado de “toque cero”, evidente en los centros de operaciones de red (NOC) que se convierten en centros “apagados” y que aprovechan la IA, el aprendizaje automático y el análisis. La normalización de los modelos de ciclo de vida, el empleo de una orquestación basada en la intención y la adopción de operaciones de bucle cerrado son algunas de las formas clave en que las telcos están avanzando hacia la automatización sin intervención. Todo estos siempre bajo supervisión humana, porque las personas son clave para manejar tareas complejas, pero la IA ha permitido automatizar tareas repetitivas, lo que trae reducción e costos y beneficios de KPI.
- En términos de seguridad y privacidad de datos, ¿qué consideraciones clave deben considerar las empresas de telecomunicaciones al utilizar modelos de Inteligencia Artificial Generativa para analizar y gestionar grandes volúmenes de información de los usuarios?
El principio número uno de la IA debe ser la ética y la responsabilidad, eso incluye la protección y seguridad de los datos de las personas. La complejidad en torno a la creciente cantidad de datos y la necesidad de resguardarlos se puede gestionar más fácilmente mediante la implementación de un marco de cumplimiento.
En IBM hemos sido activos pidiendo y acatando regulaciones porque creemos que facilita un enfoque coherente para manejar la información personal y la IA. Muchos hablan de que la IA podría verse como una caja negra, al no tener visibilidad sobre las conclusiones o datos que procesa esta tecnología. Sin embargo, la IA debe -y puede- ser una caja de cristal, completamente transparente, en la medida en que, tanto el proveedor de la tecnología como quien la usa, ‘alimenten’ la IA con datos objetivos y verídicos.
- ¿Cómo puede la Inteligencia Artificial Generativa facilitar la detección y mitigación de fraudes y ciberataques en las redes de telecomunicaciones, contribuyendo así a una experiencia más segura y confiable para los consumidores?
Cuando hablamos de herramientas de ciberseguridad basadas en IA Generativa, existen muchos beneficios. El diferenciador clave para las empresas de telecomunicaciones es que son soluciones auto-supervisadas, lo que las hace adaptables e intuitivas, más veloces en términos de detección de ciberataques.
Incluso, sus capacidades de lenguaje natural permiten una interacción similar a la humana entre los datos de la herramienta y los equipos humanos de seguridad. Es mucho más simplificado y resumido. Los analistas pueden hacer preguntas al modelo y razonar con él, mientras que la IA tradicional proporciona respuestas predeterminadas.
Este artículo al igual que todos en este sitio web, a excepción de las respuestas del entrevisdtado, han sido reescritos usando Chat-GPT. Las imagenes fueron creadas con inteligencia artificial generativa de imagenes.
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