La inteligencia químico generativa (Genai) es una tecnología innovadora que ha sido posible gracias a modelos fundamentales revolucionarios capacitados en cantidades masivas de datos y diálogos. Modelos avanzados de idiomas grandes (LLM), como GPT-4 de Abierta ai y palma 2 de Googleno solo habilita interacciones dinámicas similares a los humanos, sino que incluso puede elaborar contenido novedoso identificando patrones de palabras, relaciones y el contexto del aviso de un favorecido. Sin bloqueo, el poder de Genai en la industria de las telecomunicaciones radica en su capacidad para obtener a los valiosos datos de BSS/OSS de Telco, lo que permite a los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) para conseguir una productividad significativa en todas las áreas del negocio, dice Sue White, directora de logística y marketing, Tecnología NetCracker.
Cómo Genai está transformando la industria de las telecomunicaciones
Servirse los datos propietarios de las telecomunicaciones y el conocimiento empresarial son esenciales para crear casos de uso significativos que agregan un valía significativo al negocio. Con estos datos, la atención al cliente puede incorporar asistentes digitales basados en LLM para resolver problemas más complejos y proporcionar a los agentes un valioso apoyo para resolver problemas más rápido. Desde una perspectiva de marketing, Genai puede crear rápidamente promociones y campañas personalizadas con texto e imágenes generadas en una fracción de la época. En el costado de las operaciones de la casa, Genai puede proporcionar una valiosa concurrencia a los técnicos de campo con camino instantáneo a conocimiento sobre redes, topología y datos de planificación para solucionar problemas o instalar nuevos sistemas más rápido. Además puede crear diseños de red y servicios en segundos.
Servirse los valiosos datos BSS/OSS permitirá a los operadores mejorar las operaciones de negocios y red de TI para mejorar significativamente la productividad, aumentar la eficiencia operativa y elevar la satisfacción del cliente a niveles sin precedentes. Por ejemplo, utilizando datos de clientes, como el historial de facturación y los datos de uso, en combinación con el estudio de datos en tiempo existente de Genai y la comprensión contextual, los CSP pueden adoptar un enfoque personalizado al discutir los problemas y las solicitudes de los clientes, lo que hace que los asistentes digitales basados en Genai sean una utensilio front-end indispensable que reemplaza los chatbots de hoy. Los agentes humanos incluso se beneficiarán mediante el uso de Genai como asistentes personales que extraen datos de las bases de conocimiento y comprenden el sentimiento del cliente, permitiéndoles proporcionar rápidamente respuestas más precisas y en múltiples idiomas.
Sin bloqueo, como con todas las tecnologías emergentes, existen desafíos que deberán superarse antiguamente de que los CSP obtengan sus beneficios completos. Y este esfuerzo no es tan sencillo como el simplemente entrenamiento o modelos Genai ajustados en los datos de Telco.
Torneado Desafíos de Genai en oportunidades
Gran parte de los datos necesarios para CSP para desbloquear todo el potencial de Genai es enormemente sensible. Sin bloqueo, estos datos son imprescindibles para que los operadores obtengan todos los beneficios que ofrece esta tecnología. La capacitación de los modelos Genai con camino hendido a datos confidenciales del cliente es demasiado arriesgado y violará las leyes de privacidad. Lógicamente, esta es la principal preocupación para los CSP.
Adicionalmente, una cantidad significativa de datos de Telco cambia constantemente, incluidos los datos de uso y inventario, y algunos de ellos en tiempo existente. Esto lo hace inadecuado para las técnicas de ajuste fino que pueden funcionar con datos patentados más estáticos en otras industrias.
Para tener un impacto existente en las telecomunicaciones, las interacciones y creaciones de Genai incluso deben ser extremadamente precisos y, sin bloqueo, los modelos son tan buenos como los datos que conoce. Los LLM avanzados como ChatGPT no tienen conocimiento sobre el negocio de las telecomunicaciones y sus procesos. Como resultado, pueden producir respuestas incorrectas ya que la entrada es ambigua y no está sintonizada a los detalles de la industria. Este conocimiento es esencial para cerrar el poder de los LLM y con datos BSS/OSS. Y las empresas de telecomunicaciones necesitarán múltiples modelos fundamentales de Genai que se adapten a deyección comerciales específicas, incluidas las centradas en imágenes, diseños o código.
Por zaguero, los LLM grandes y avanzados de la calidad de ChatGPT son extremadamente costosos de construir internamente, con importantes costos de ejecución que requieren grandes posibles de cuenta. El CEO de Openai, Sam Altman, fue citado al asegurar que los modelos GPT-4 cuestan más de $ 100 millones para entrenar con costos diarios de funcionamiento en el orden de $ 700k. Estas inversiones son prohibitivas para muchos CSP.
Para exceder estos desafíos, se necesitan nuevos enfoques para mediar entre diferentes tipos de modelos Genai, usuarios y valiosos datos de telecomunicaciones. Al aislar los datos propietarios del camino directo por parte de modelos públicos, se pueden utilizar nuevas técnicas para enriquecer los modelos Genai con los datos de telecomunicaciones, el contexto y el conocimiento que necesita de una guisa segura para crear las respuestas de la más adhesión calidad.
Con estos nuevos enfoques, algunos de los casos de uso de Genai más inmediatos probablemente estarán en atención al cliente, con los asistentes digitales de Genai y el soporte de agentes que proporcionan beneficios inmediatos para la eficiencia del centro de llamadas. Sin bloqueo, con el potencial de importantes ganancias de productividad en todas las áreas del negocio, incluidas las ventas, el marketing, las operaciones comerciales y las operaciones de red, no es sorprendente que Genai sea ahora un tema de discusión en las salas de juntas. Los equipos se están formando rápidamente para acelerar la prohijamiento en todo el negocio.
Al darse cuenta del real valía de Genai
Cuando Genai trabaja anejo con datos BSS/OSS, los operadores obtendrán los siguientes beneficios:
- Costos más bajos: Los costos de atención al cliente disminuirán significativamente, mientras que la calidad de la experiencia del cliente mejorará. Esto incluye una resolución mejorada de primer contacto, un tiempo más rápido a la resolución y un costo estrecho por contacto. Por el costado activo de la red y el negocio, las telecomunicaciones pueden usar de guisa más apto su personal, ayudándoles a trabajar mucho más rápido.
- Mejorado apoyo del aprovisionamiento y la decisión de problemas: Genai tiene el potencial de ser muy útil para la asignación de la fuerza gremial y el emisión a las instalaciones del cliente. Puede ofrecer asistentes digitales que brindan soporte en tiempo existente para el aprovisionamiento y el mantenimiento. La tecnología incluso puede proporcionar concurrencia de decisión de problemas para los problemas de red basados en las premisas, que pueden personalizarse en función de la segmentación inteligente de los clientes.
- Tiempo mejorado de valía: Las empresas de telecomunicaciones podrán aumentar los ingresos a través de la rápida creación de ideas de negocios como ofertas, promociones y descuentos. Esto permitirá que las telecomunicaciones cierren ofertas más rápido, así como diseñen y prueben rápidamente nuevos servicios.
- Predicción y optimización mejoradas: Genai puede producir datos sintéticos para mejorar un conjunto de datos dispersos para el entrenamiento maniquí para el mantenimiento predictivo o la detección de patrones de llamadas inusuales que indican fraude. La engendramiento de nuevos conjuntos de datos incluso tiene una implicación más amplia en la capacitación de modelos predictivos y mejorando la optimización de los sistemas.
- Entregando experiencias excepcionales del cliente: Las empresas de telecomunicaciones encontrarán que los datos que Genai extrae de su BSS/OSS dará como resultado puntajes de promotores netos más altos, decano satisfacción del cliente y mejores puntajes de esfuerzo de clientes.
Solo cuando Genai usa datos del conocimiento empresarial BSS/OSS y Telco de Telco que darán cuenta del poder de esta tecnología revolucionaria.
Sue White, Caudillo de Organización y Marketing, Tecnología NetCracker
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