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5G: Intelligenza Artificiale e analytics, una necessità per il futuro delle Telco

Articolo di di Mari Nilsson Björkman, Global Communication Industry Lead - SAS

I player del settore Telco dovrebbero iniziare a fare un ampio uso dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning per assicurare al mercato di riuscire ad offrire davvero tutte le potenzialità del 5G.

Vi ricordate che telefono cellulare avevate nel 2001? Vi ricordate cosa poteva fare quel dispositivo?

Più o meno il due o il cinque per cento al massimo di quello che possono invece fare non solo gli smartphone che utilizziamo oggi ma anche la miriade di altri dispositivi connessi cui quotidianamente ricorriamo per svariate attività.

Negli ultimi vent’anni lo sviluppo delle telecomunicazioni è stato ineguagliabile. Ma il nocciolo della questione è che la quantità di dati che transita sulle nostre reti di telecomunicazione, oggi, è incredibilmente enorme. E non è certo destinata a diminuire, tutt’altro.
 

Il 5G è dietro l'angolo

Oggi si parla tanto di reti 5G come pilastro dell’innovazione e del futuro delle Telco, ma in questo futuro non possono mancare Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Affinché il 5G possa “esprimere” al meglio, e al massimo, il suo potenziale, Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico sono una necessità. Imprescindibile per lo sviluppo stesso del 5G.

Il 5G, già oggi, deve fornire connettività a tantissimi nuovi servizi, complessi e talvolta socialmente critici (pensiamo alla telemedicina o alla didattica a distanza), aumentando così ulteriormente le richieste sulle reti di telecomunicazione.

Per governare al meglio queste reti, sempre più complesse e avanzate, ci sarà sempre più bisogno di un accesso real-time alle informazioni sulle performance e sullo “stato di salute” delle reti stesse, nonché dei dati e delle informazioni che vi transitano. Poter elaborare e analizzare i dati in tempo reale e accedere alle informazioni utili alle decisioni in tempi rapidissimi rappresentano le sfide più critiche da superare.

Ciò che serve è un semplice accesso alle informazioni attraverso strumenti di analisi agili e facili da usare, che aiutino i professionisti ad elaborare rapidamente le informazioni.

Advanced Analytics per passare da un controllo reattivo a uno proattivo e prevedibile

La grande sfida è imparare a capire come si comportano le reti per poter prevedere i problemi o eventuali situazioni di criticità prima che si presentino.

Una sfida che può essere superata solo attraverso l’utilizzo corretto delle tecnologie. Non importa quanto competenti ed esperte siano le persone, oggi è decisamente impossibile per un essere umano riuscire ad analizzare le enormi moli di dati che circolano, ancor meno nei tempi e alla velocità richiesti per poter prendere decisioni davvero efficaci e tempestive.

E sarà ancora più impossibile tra qualche anno. È qui che entrano in gioco l’Intelligenza Artificiale e il machine learning.

Secondo Gartner, il numero di fornitori di servizi Telco che investono in Intelligenza Artificiale per migliorare la loro pianificazione e gestione della rete aumenterà, dal 30 per cento di oggi al 70 per cento entro il 2025. Obiettivo, passare da una capacità di controllo delle reti di tipo reattivo ad un approccio proattivo e prevedibile.

Per gli operatori delle telecomunicazioni, infatti, la complessità aumenterà ancora perché le reti stesse cambiano costantemente. In uno scenario così complesso, è impensabile poter sfruttare strumenti di analisi obsoleti o “statici”. Un algoritmo che funziona oggi sarà vecchio e superato tra sei mesi.  Gli algoritmi sono come gli atleti d'élite, devono allenarsi sempre.

Ne consegue che è difficile, per non dire quasi impossibile, per le aziende di telecomunicazioni oggi implementare da sole, con risorse interne, l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning necessari a superare queste sfide.

Secondo l’indagine di TM Forum (pubblicata ad aprile 2021) dedicata ad “AI and Automation”, l'82% degli operatori riferisce di non avere abbastanza competenze interne per sviluppare gli insights necessari per automatizzare il funzionamento e la gestione delle reti e dei servizi, nonché le decisioni operative.

Ne consegue che le aziende del settore Telco necessitano sempre più di risorse esterne, ossia di partner specializzati che possano offrire loro soluzioni end-to-end, non solo per non rimanere indietro nello sviluppo, ma anche per ottenere vantaggi nell’immediato (in termini di efficienza) con ripercussioni positive nel lungo periodo (in termini di efficacia, di business).

Intelligenza Artificiale e Machine Learning per il continuo sviluppo delle Telco

17 gennaio 2022