Cinco casos prácticos de alta complejidad no muestran la utilidad de estas herramientas.
Hoy en día la tecnología se ha convertido en el motor que impulsa a todas las industrias, y muy especialmente las empresas de telecomunicaciones, que han encontrado en la Inteligencia Artificial Generativa, un brazo de apoyo relevante que les facilita mantenerse actualizados y a la vanguardia.
El de telecomunicaciones es uno de los mercados altamente competitivos. Las empresas de este sector enfrentan desafíos que van desde mejorar la calidad de los servicios, optimizar sus operaciones y ofrecer nuevas y mejoradas experiencias a sus usuarios.
Por esta razón Nubiral, empresa experta en la materia, presenta cinco casos de éxito a través del uso de la IA generativa que están transformando la industria.
1. Mejora la experiencia del cliente
Uno de los desafíos más críticos para las empresas de telecomunicaciones es proporcionar una experiencia del cliente excepcional. La Generative AI puede desempeñar un papel fundamental en este aspecto ya que permite la creación de chatbots avanzados capaces de responder a las preguntas de los usuarios. También resuelven problemas y ofrecen recomendaciones personalizadas. Incluso, podrían habilitar los pagos y otras transacciones. Esto no solo mejora la satisfacción del usuario, sino que también reduce la carga de trabajo del personal de servicio al cliente.
2. Predicción de fallas y mantenimiento preventivo
La Generative AI puede predecir fallos en equipos de red y en los dispositivos. Esto permite a las empresas tomar medidas preventivas para evitar tiempos de inactividad costosos. Mediante el análisis de datos en tiempo real y el histórico, los algoritmos de IA tienen la habilidad de detectar anomalías y emitir alertas anticipadas. De esta manera, se reducen drásticamente los problemas de conectividad, al tiempo que mejora la eficiencia operativa.
3. Optimización de la red
Las redes de telecomunicaciones son complejas y requieren una planificación y una optimización minuciosa. Los algoritmos generativos crean datos sintéticos para simular distintos escenarios de tráfico de la red y lograr así, en conjunto con modelos de machine learning, predecir posibles congestiones o problemas. Esto es fundamental a la hora de optimizar sus redes y definir la mejor ubicación de elementos de infraestructura como torres de telefonía móvil. ¿El resultado? Un servicio más eficiente y de mayor calidad de cara al cliente.
4. Creación de ofertas personalizadas
La Generative AI puede analizar el comportamiento y las preferencias del cliente para generar ofertas personalizadas. Esto significa que las telcos quedan en posibilidad de brindar paquetes de servicios y planes que se adapten a las necesidades específicas de cada consumidor. Este nivel de personalización no solo garantiza una mayor satisfacción del cliente, sino que también impulsa las ventas y la retención.
5. Mejora de la señal y reducción de ruido.
Esta tecnología puede utilizarse para entrenar modelos generativos que permitan reconocer y filtrar el ruido de las señales. De esta manera, se vuelve posible mejorar la calidad de las llamadas de voz en tiempo real. Esto es clave en entornos ruidosos o en conexiones de baja calidad y tiene el potencial de mejorar de manera significativa la experiencia del usuario.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
La IA Generativa es una rama de la Inteligencia Artificial que se centra en la creación de datos, texto, imágenes y otros contenidos de forma autónoma. Utiliza modelos de aprendizaje profundo para generar información nueva y valiosa.
La base de esta tecnología son los LLMs o Large Language Models. Estos modelos han sido pre entrenados en una amplia variedad de datos y tareas. Así, se define su capacidad para comprender el contexto, generar texto coherente y ofrecer predicciones precisas.
Al combinar esto con los datos históricos disponibles de la organización, logramos que además estén en condiciones de interpretar las particularidades de la industria. Esto incluye la comprensión de las métricas clave, la terminología específica y los patrones de comportamiento de los clientes.
Como resultado, los modelos ajustados pueden generar predicciones y recomendaciones precisas, redefiniendo la forma en que las empresas operan, interactúan con los clientes y optimizan sus servicios.
