ما هي استراتيجيات الذكاء الاصطناعي لمشغلي شبكات الاتصالات؟

تمتلك شركات الاتصالات مخزونًا هائلًا من البيانات غير المستغلة. سيُحوّل الذكاء الاصطناعي هذه البيانات إلى أرضية خصبة لتطوير خدمات جديدة، وتحسين جودة الخدمات الحالية، وتحسين تجربة العملاء، وتبسيط العمليات التجارية.

نجوين فان ين، عضو مجلس إدارة VNPT

ملخص:
البيانات والذكاء الاصطناعي في مجال الاتصالات: يحتفظ مشغلو الشبكات بكميات هائلة من البيانات التي لا تُستغل بشكل صحيح. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُسهم في تحويل البيانات إلى أدوات لتحسين الخدمات وتحسين العمليات التجارية.
- اتجاهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي: دفع تطوير تقنية الجيل الخامس وإنترنت الأشياء شركات الاتصالات إلى التركيز على الذكاء الاصطناعي منذ عام 2016. ومؤخرًا، برزت GenAI كأداة استراتيجية، خاصة بعد إطلاق ChatGPT من OpenAI.
الفوائد الاقتصادية للذكاء الاصطناعي: من المتوقع أن يُحقق الذكاء الاصطناعي قيمةً كبيرةً لشركات الاتصالات، بما في ذلك خفض التكاليف وتوفير مصادر دخل جديدة. وتقدر شركة ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يُضيف 100 مليار دولار إلى قطاع الاتصالات.
تطبيق الذكاء الاصطناعي في المؤسسة: يجب تطبيق الذكاء الاصطناعي على جميع مستويات المؤسسة، من تحليلات البيانات إلى الوظائف الإدارية. وقد أنشأت العديد من شركات الاتصالات وحدات متخصصة في الذكاء الاصطناعي، وأنشأت مراكز تميز فيه.
- المخاطر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي: يواجه مشغلو الشبكات تحديات في توظيف الكوادر البشرية المتخصصة بالذكاء الاصطناعي، وإدارة البيانات، وضمان السلامة في نشره. وتُعدّ حوكمة الذكاء الاصطناعي عاملاً أساسياً لضمان نجاح واستدامة نشره.
- إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي: لتطبيق الذكاء الاصطناعي بفعالية، يحتاج المشغلون إلى إعداد بيانات واضحة ومتسقة، وضمان نموذج بيانات مشترك. ويُمثل جمع البيانات ومعالجتها تحديًا كبيرًا، ويتطلب استثمارات ضخمة في تحليل البيانات وإدارتها.

حالة تطبيق الذكاء الاصطناعي لشركات الاتصالات

إن صعود تقنية الجيل الخامس، وإنترنت الأشياء، والحجم المتزايد للبيانات الضخمة، هي العوامل التي تدفع مزودي خدمات الاتصالات إلى التركيز على الذكاء الاصطناعي. وقد بدأت بعض شركات الاتصالات الكبرى والطموحة بتبني الذكاء الاصطناعي في عامي 2016 و2017، وبحلول عامي 2019 و2020، شهد قطاع الاتصالات تبنيًا قويًا للذكاء الاصطناعي لدى جميع شركات الاتصالات حول العالم . وفي الأشهر الـ 12-15 الماضية (منذ إطلاق OpenAI مع Chat GPT)، توسع مفهوم GenAI من مجرد أداة لإنشاء المحتوى تعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى منصة استراتيجية، وسرعان ما أصبح محور تفكير جميع شركات الاتصالات تقريبًا حول العالم.

يُظهر تقرير أبحاث السوق المتحالفة [6] حول الذكاء الاصطناعي في سوق الاتصالات في عام 2022: "تُقدّر قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمي في الاتصالات بنحو 1.2 مليار دولار أمريكي في عام 2021، ومن المتوقع أن تصل إلى 38.8 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2031، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 41.4% من عام 2022 إلى عام 2031". تتجه شركات الاتصالات إلى الذكاء الاصطناعي كعامل تمكين رئيسي للابتكار والكفاءة التشغيلية وتحسين تجربة العملاء.

تعتقد إريكسون [1] أن الذكاء الاصطناعي سيُضيف قيمةً غير مسبوقة إلى قطاعات الاتصالات. بالنسبة لمشغلي الشبكات، سيُتيح الذكاء الاصطناعي فرصًا لتحسين عمليات الشبكة، وتحسين تجربة العملاء، وخفض التكاليف، والمساهمة في التنمية المستدامة، وخلق مصادر دخل جديدة، وغيرها.

أجرت شركة جارتنر [2] دراسة استقصائية وصنفت 29 تقنية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي إلى خمس فئات: تقنية الذكاء الاصطناعي الأساسية، وتقنية GenAI، وتقنية الذكاء الاصطناعي المرتكزة على البيانات، وتقنية AI Trust. ومن المتوقع أن يزداد انتشار تقنيات GenAI بشكل حاد خلال السنوات الثلاث المقبلة.

ترى شركات الاتصالات أن الذكاء الاصطناعي الجيلي (GenAI) يُمثل نقطة تحول، وقوة دافعة قوية تُسهم في تحقيق إنجازات في الإيرادات، وتوفير التكاليف، وإحداث تغيير جذري في تجربة خدمة المستخدم. ويرى العديد من مشغلي الشبكات أن الذكاء الاصطناعي الجيلي (GenAI) محور تركيز رئيسي في استراتيجياتهم للذكاء الاصطناعي.

قياس الأثر الاقتصادي للذكاء الاصطناعي/GenAI

إن قياس الأثر الاقتصادي للذكاء الاصطناعي على قطاع الاتصالات ليس بالمهمة السهلة، إذ تتعدد استخداماته المحتملة وتختلف تقديرات القيمة السوقية اختلافًا كبيرًا من مصدر لآخر. ومع ذلك، يتفق العديد من المشغلين على أن فوائد الذكاء الاصطناعي لأعمال الاتصالات كبيرة. على سبيل المثال [4]:

- تقليص العمالة والوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي والأتمتة. تقدّر شركة بي تي (المملكة المتحدة) قدرتها على إلغاء 10,000 وظيفة بحلول عام 2030 من خلال الاستفادة من الرقمنة والأتمتة.

تحقيق إيرادات جديدة من خلال إطلاق منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتوقع شركة SK Telecom (كوريا الجنوبية) تحقيق إيرادات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي تصل إلى 25,000 مليار وون كوري (حوالي 18.5 مليار دولار أمريكي) بحلول عام 2028.

- المساعدة في توفير التكاليف أو زيادة الإيرادات. تُقدّر ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يُضيف ما يصل إلى 100 مليار دولار من القيمة المضافة لقطاع الاتصالات.

يقوم المشغلون بقياس فوائد كل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي بناءً على جانبين: المالي (توفير الوقت (القابل للقياس)، وفورات التكلفة، وزيادة الإيرادات) وغير المالي (رضا الموظفين، ورضا العملاء، وفورات الوقت الصغيرة والتي يصعب قياسها، والاستدامة)

أين يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في شركات الاتصالات وكيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي

تنظر شركات الاتصالات إلى الذكاء الاصطناعي كأولوية استراتيجية لتطبيقه على المهام والأقسام المتعلقة بتحليل البيانات. ومع ذلك، فقد أثار الانتشار الواسع لجيل الذكاء الاصطناعي (GenAI) مؤخرًا بعض الرؤى حول تطبيق الذكاء الاصطناعي في شركات الاتصالات تحديدًا، على النحو التالي:

- مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي في شركات الاتصالات:

- الذكاء الاصطناعي هو أداة مبتكرة، لذلك يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي متاحًا لكل فريق عمل في الشركة.

+ يجب بذل كل جهد ممكن لجعل الذكاء الاصطناعي سهل الاستخدام، حتى بالنسبة للمجموعات ذات القدرات التكنولوجية المنخفضة.

+ يجب أن تكون الوحدات المخصصة للذكاء الاصطناعي قادرة على فهم ممارسات تنفيذ حالات الاستخدام الناجحة للذكاء الاصطناعي وبناء نماذج وطرق مناسبة لإعادة تطبيق حالات الاستخدام هذه في جميع أنحاء المؤسسة.

+ يجب أن يكون إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي مصحوبًا بتنفيذ مناهج FinOps جديدة للذكاء الاصطناعي لإدارة مخاطر التكلفة المترتبة على اعتماد الذكاء الاصطناعي

+ يجب تطوير وتنفيذ برنامج لحوكمة الذكاء الاصطناعي لتقليل مخاطر التكاليف غير المنضبطة وتشجيع استخدام الذكاء الاصطناعي وتجريبه.

- نشر الذكاء الاصطناعي في شركات الاتصالات

إنشاء منصب CXO AI يتمتع بالخبرة والسلطة لقيادة تطوير تطبيقات ومنتجات الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، تم تعيين ستيف جاريت كرئيس تنفيذي للذكاء الاصطناعي (CAIOs) في Orange Innovation، في 12/2023؛ وديبيكا أدوسوميلي، في 10/2023 في BT؛ وتشونغ سوك جوين في SK Telecom).

إنشاء شركة تابعة لتطوير الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال Proximus Ada هي شركة تابعة لمشغل الشبكة Proximus (بلجيكا) والتي تركز بشكل خاص على تطوير قدرات الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي لخدمة المتطلبات الداخلية لشركة Proximus وتقديم الخدمات لعملاء B2B.

فصل وظائف الذكاء الاصطناعي الداخلية عن وظائف الذكاء الاصطناعي الموجهة للعملاء. بدلاً من بناء منظمة مركزية للذكاء الاصطناعي، قررت تليفونيكا تقسيمها إلى قسمين: رؤى العملاء والابتكار؛ والشبكات وأنظمة تكنولوجيا المعلومات؛ والتحول الرقمي الداخلي نحو الذكاء الاصطناعي.

يعد هذا التقسيم للمسؤوليات مثيرًا للاهتمام بشكل خاص نظرًا لأن تركيز GenAI ينصب على التعامل مع العملاء أكثر من وظائف الشبكة، في حين أصبح الذكاء الاصطناعي التنبئي بشكل متزايد هو التكنولوجيا المستخدمة لأغراض أتمتة الشبكة.

الذكاء الاصطناعي كوظيفة أعمال جديدة. على سبيل المثال، تستثمر شركتا China Mobile وSK Telecom بكثافة في الذكاء الاصطناعي لتقديم منتجات وخدمات جديدة. وينصب تركيز الشركتين على بناء نموذج لغة واسع (LLM) خاص بهما بأفضل الحلول والميزات، وبيع الوصول إلى الشركات (DNs) وشركات الاتصالات الأخرى.

إنشاء مركز التميز في مجال الذكاء الاصطناعي.

في استطلاع أجرته TMFrum (2023) [4]، أفاد 53% من المشغلين بإنشاء مركز تميز للذكاء الاصطناعي. إلا أن حجم ونطاق ودور مركز التميز للذكاء الاصطناعي يختلف اختلافًا كبيرًا. على سبيل المثال، لدى فودافون زيغو (هولندا) مركز تميز للذكاء الاصطناعي يجمع خبراء علوم البيانات في الشركة.

تتمتع شركة تليفونيكا بمركز تميز عالمي للذكاء الاصطناعي، تديره إدارة الشبكات وتكنولوجيا المعلومات، والذي يتخصص في البيانات وهندسة الذكاء الاصطناعي لخدمة هدف الانتقال إلى نموذج بيانات مشترك وبحث تقنيات وحلول الذكاء الاصطناعي.

لدى e& (الشرق الأوسط) مركز تميز حيث يوجد لكل قسم/وظيفة رئيسية ممثل، وتأتي حوكمة الذكاء الاصطناعي في المقدمة بهدف ضمان البحث عن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الناجحة وتطبيقها عبر الأقسام المختلفة.

الذكاء الاصطناعي كوظيفة منصة. قامت بعض شركات الاتصالات، أو لا تزال تُنشئ، ببناء منصات ذكاء اصطناعي مُصممة لجعلها متاحة لمختلف أقسام المؤسسة.

على سبيل المثال، لدى فودافون منصة ذكاء اصطناعي توفر أيضًا أدوات الخدمة الذاتية ومواد تدريبية لمختلف الفرق لبناء حالات استخدام خاصة بها. أما شركة SK Telecom، فلديها منصة ذكاء اصطناعي تتيح للمؤسسة بأكملها الوصول إلى برنامج ماجستير إدارة الأعمال (LLM) الذي تطوره شركة SKT.

- إدارة الذكاء الاصطناعي

متطلبات حوكمة الذكاء الاصطناعي. تُعدّ العديد من متطلبات حوكمة الذكاء الاصطناعي جزءًا من برامج حوكمة البيانات الحالية. ومع ذلك، ثمة حاجة إلى ضمانات إضافية خاصة بالذكاء الاصطناعي لضمان سلامة أدواته وأنظمته والتزامها بالأخلاقيات. هناك نوعان من برامج حوكمة الذكاء الاصطناعي:

- تم تصميم برنامج الحوكمة الخارجية لحماية الأفراد والمؤسسات خارج الشركة.

- تم تصميم برامج الحوكمة الداخلية لحماية الموظفين وضمان نشر الذكاء الاصطناعي بنجاح وبشكل مستدام في جميع أنحاء المؤسسة.

تميل برامج الحوكمة الرامية إلى حماية الأفراد والمؤسسات خارج الشركة إلى أن تكون مُقننة ومعيارية. على سبيل المثال، أقرّ الاتحاد الأوروبي قانون الذكاء الاصطناعي في ديسمبر 2023، والذي سيدخل حيز التنفيذ في عام 2025، وأصدرت الولايات المتحدة أمرًا تنفيذيًا بشأن الذكاء الاصطناعي في أكتوبر 2023.

يمكن أن تساعد القواعد التنظيمية الحكومية الأكثر صرامة شركات الاتصالات على تطوير التقنيات والقدرات التي يمكن تحقيق الدخل منها في الخارج، وخاصة في البلدان التي لديها قواعد تنظيمية صارمة بشأن سيادة البيانات.

على سبيل المثال، تعتقد شركة تشاينا موبايل أن الأساليب التي تتبعها للامتثال لقوانين الذكاء الاصطناعي يمكن أن تُسهم في تطوير تقنيات أمنية تُقدمها لعملائها. وتُجري سويسكوم تجارب على بناء بنيتها التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي، وتطوير خبرات داخلية يُمكنها استخدامها لخلق قيمة وحلول جديدة في أعمالها المتعلقة بخدمات تكنولوجيا المعلومات.

إن ظهور GenAI يدفع أيضًا إلى الحاجة إلى تحسين حوكمة الذكاء الاصطناعي الداخلية: زيادة الحجم؛ إدارة التكاليف؛ حماية المؤسسة من عواقب استخدام نتائج غير دقيقة؛ تقليل مخاطر الديون الفنية؛ الحماية من خطر "فساد" بيانات نموذج تدريب LLM؛ حماية المؤسسة من انتهاك الملكية الفكرية / حقوق النشر.

مخاطر تطبيق الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

يتضمن استطلاع TMforum 2023 حول مخاطر تطبيق GenAI في شركات الاتصالات ما يلي:

3.1. الموارد البشرية للذكاء الاصطناعي

عندما يتعلق الأمر بتوظيف مواهب الذكاء الاصطناعي، فإن معظم شركات الاتصالات في وضع غير مواتٍ مقارنةً بشركات التكنولوجيا، وخاصةً عند توظيف المواهب الشابة. عادةً ما تقدم شركات التكنولوجيا رواتب أعلى، وتقدمًا وظيفيًا أسرع، وثقافة مؤسسية أكثر مرونةً بكثير.

يُظهر استطلاع TM Forum حول احتياجات الموارد البشرية لشركات الاتصالات حسب التخصص [4] أن مهارات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتحليلات البيانات والأتمتة مطلوبة بشدة (64%، أقل من الأمن بنسبة 69%).

وفيما يتعلق بصعوبة المهارات التي يمكن لشركات الاتصالات توظيفها، قال 59% من المشاركين إن المتخصصين في علوم البيانات/تحليلات البيانات والمتخصصين في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي هم الأكثر صعوبة في التوظيف (في المرتبة الثانية بعد الأمن بنسبة 63%).

في المؤتمر العالمي للجوال 2024، أعلنت شركة كوريا تيليكوم (كوريا) أنها ستوظف ما يصل إلى 1000 خبير في الذكاء الاصطناعي والرقمنة هذا العام، سعيًا منها لتصبح شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات. وفي الوقت نفسه، عززت كوريا تيليكوم التدريب الداخلي في مهارات الذكاء الاصطناعي لتغيير توجهها نحو الذكاء الاصطناعي بشكل جذري.

أسست شركة تشاينا موبايل شركة جيوتيان عام ٢٠١٩ كمنصة لدعم طموحها في أن تصبح شركة اتصالات عالية الأتمتة بحلول عام ٢٠٢٥. يمكن للمطورين الخارجيين الوصول إلى منصة الذكاء الاصطناعي عبر واجهات برمجة تطبيقات مفتوحة. بحلول أكتوبر ٢٠٢٣، طورت تشاينا موبايل برنامج ماجستير في القانون الخاص بها كجزء من جيوتيان. بدأت تشاينا موبايل بـ ٢٠ مهندس ذكاء اصطناعي فقط، ولديها الآن ٦٠٠ مهندس ذكاء اصطناعي، وتخطط للوصول إلى ١٠٠٠ مهندس بحلول نهاية عام ٢٠٢٤.

تتعاون فودافون مع شركات ضخمة لتطوير منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لكنها لا تزال بحاجة إلى مهارات عمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps)، بالإضافة إلى التحليلات والأتمتة والحوسبة السحابية والمنصات. وتستقطب فودافون الكفاءات من خلال التوظيف بدوام كامل.

قال آشيش ياداف، المدير الأول في كابجيميني، إن شركات الاتصالات تبحث بشكل متزايد عن كفاءات عالية في مجال الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي على مستوى مهندسي البرمجيات من خلال شركات تكامل الأنظمة، كشكل من أشكال الاستعانة الداخلية. يمكن تفسير تعريف الاستعانة الداخلية بطرق مختلفة، ولكن في هذا السياق، تُعامل شركات الاتصالات الكفاءات العليا في الشركة الشريكة كأعضاء في فريق عمل الشركة.

تُكثّف معظم شركات الاتصالات أيضًا جهود إعادة تأهيل وتطوير المهارات لاستقطاب الكفاءات في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل استباقي عند الطلب. في الواقع، يُعدّ هذا النهج أكثر فعالية من حيث التكلفة من توظيف كفاءات جديدة، ويُطبّق بشكل متزايد على جميع المهارات الأخرى التي يصعب توظيفها.

في استطلاع أجرته TMForum حول ما يتعين على شركات النقل القيام به لاستغلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل فعال، قال 60% من المشاركين إن تدريب الموظفين الحاليين على مجموعة متنوعة من مهارات الذكاء الاصطناعي له تأثير كبير، بينما قال 39% إنه له تأثير كبير.

وفقًا لشركة ماكينزي وشركاه، يُجبر نظام GenAI المُشغّلين على تطوير خبراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي داخليًا، مع حاجتهم في الوقت نفسه إلى مهارات جديدة من المستخدمين، مثل الهندسة السريعة - القدرة على طرح الأسئلة للحصول على أفضل إجابة من مُقدّمي طلبات الماجستير في القانون. كما يحتاج المُشغّلون إلى توظيف مهندسي بيانات وخبراء في المجالات "يُدركون البيانات التي يجب جمعها وكيفية جمعها، بالإضافة إلى مراقبة وتقييم جودة أشكال البيانات الجديدة التي تُنشئها وتُستخدمها أنظمة GenAI " .

3.2. جاهزية البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

يُعدّ استخدام بنية بيانات مُدارة أمرًا أساسيًا للحفاظ على الدقة والاتساق عبر الشبكة. يضمن استخدام نموذج بيانات مُشترك تدفق البيانات بسلاسة عبر جميع الأنظمة، ويُقدّم بدقة في جميع سير العمل الآلية.

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات، وتحليلات البيانات تحتاج إلى ذكاء اصطناعي. يواجه العديد من المشغلين اليوم تحديات كبيرة في وضع استراتيجيات بيانات متماسكة للاستفادة الكاملة من تقنية الذكاء الاصطناعي. قد يُقلل المشغلون في المراحل الأولى من تجارب الذكاء الاصطناعي من تقدير ما هو مطلوب، وخاصةً فيما يتعلق بالبيانات، لنشر الذكاء الاصطناعي بنجاح على نطاق واسع.

تفتقر العديد من شركات النقل إلى استراتيجية متماسكة تمكن البيانات من التدفق أفقياً عبر المؤسسة وفقًا لنموذج بيانات واحد.

بعض التحديات المحددة في إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي:

هناك نقص في البيانات الدقيقة والواضحة والمتسقة والقابلة للتنفيذ ، والتي يمكن تطبيقها على مختلف جوانب العمل، من الشبكة إلى تقديم الخدمات وتجربة العملاء. وهذا أمر بالغ الأهمية لجميع العمليات المتعلقة بالتنفيذ القائم على البيانات والذكاء الاصطناعي.

يؤدي عدم وجود نموذج بيانات مشترك (يتم حاليًا جمع البيانات من عدة بائعين) إلى عملية تجميع تستغرق وقتًا طويلاً للغاية للبيانات المنظمة وغير المنظمة.

إن الافتقار إلى سياق البيانات، وعدم معرفة كيفية جمع البيانات ومتى وأين ولأي غرض، يشكل عقبة كبيرة بشكل خاص يجب على شركات الاتصالات التغلب عليها إذا أرادت نشر GenAI أو أي نوع آخر من نماذج التعلم الآلي.

يدرك المشغلون قيمة البيانات، ويكثفون استثماراتهم في تحليلاتها. وتشير تقديرات أومديا إلى أنه بحلول عام 2025، سيبلغ إجمالي استثمار المشغلين العالميين في تحليلات البيانات حوالي 2.5 مليار دولار.

في الواقع، غالبًا ما يكون الوقت والاستثمار اللازمان لجمع البيانات وتنظيفها وتحويلها وتخزينها بالشكل الصحيح أعلى بكثير من الوقت اللازم لاستخدامها. عملية إنشاء بحيرات البيانات ومستودعاتها مستمرة منذ سنوات، لكنها لم تُمكّن شركات الاتصالات بعد من نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في جميع مؤسساتها.

لقد أدى ظهور الابتكارات والتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الحاجة والمتطلبات لاستخدام البيانات بشكل أكثر تنوعًا ومرونة، على سبيل المثال:

- تتطلب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي كميات هائلة من البيانات لتدريب النماذج

- هناك حاجة إلى مجموعات بيانات متنوعة وأنواع بيانات متعددة لضمان نتائج الذكاء الاصطناعي غير المتحيزة

- إضافة طبقات البيانات لتحسين دقة النموذج وتأثير التطبيق

- يجب تدريب النماذج بشكل مستمر بأحدث المعلومات للحفاظ على الأداء التنبئي، وخاصة في البيئات الديناميكية

- يجب أن تكون البيانات متاحة في الوقت الفعلي للوظائف التجارية المهمة، وخاصة في البيئات التفاعلية للغاية

- لقد أعطى ظهور GenAI للمشغلين الفرصة للاستفادة من كمية كبيرة من البيانات غير المنظمة المتاحة، ولكن هذه البيانات تحتاج إلى وضع علامات عليها وتنظيفها قبل إدخالها في LLM.

لتحقيق تقدم ملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي من منظور البيانات، يحتاج المشغلون إلى تغيير شامل في طريقة تعاملهم مع البيانات المتدفقة عبر النظام، وقد يشمل ذلك أحيانًا تغييرًا في ثقافة الشركة. ويتمثل العامل الرئيسي في بناء نموذج بيانات مشترك ومصدر واحد للحقيقة.

يُعدّ بناء مصدر واحد للحقيقة مهمةً بالغة التعقيد، وقد تجاوزت حتى الآن قدرات معظم المُشغّلين بسبب تجزئة البيانات. وقد اتخذت شركات بي تي (BT) ودويتشه تيليكوم (Deutsche Telekom) وتليفونيكا (Telefónica) خطواتٍ لمعالجة هذه المشكلة بنقل جميع بياناتها إلى السحابة العامة. على سبيل المثال، نقلت بي تي (BT) خلال العامين الماضيين أكثر من 90% من بياناتها إلى منصة جوجل السحابية (Google Cloud Platform).

هندسة الذكاء الاصطناعي، والبناء، والشراء، والتوسع

هناك أوجه تشابه عديدة بين الذكاء الاصطناعي/الذكاء الاصطناعي الجيلي والحوسبة السحابية، لا سيما التحول التكنولوجي وهيمنة مُتصلي الإنترنت فائقي السرعة. يواجه مُشغّلو الشبكات نفس المشكلة، والسؤال نفسه الذي يُطرح في الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية: ماذا نشتري وماذا نبني؟

يتشكل نهج شركات الاتصالات تجاه الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من المبادئ الأساسية للهندسة المفتوحة وقابلية التركيب. يقول عُمير أحمد خان، من دويتشه تيليكوم، إن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تنفذها الشركة تتضمن مزيجًا من مكونات البناء والشراء، "لدى دويتشه تيليكوم استراتيجية بناء وشراء هجينة، ولم يتضمن جزء الشراء قط شراء حل جاهز للاستخدام بالكامل".

يعتقد المشغلون أنه من السابق لأوانه اعتبار الذكاء الاصطناعي جزءًا من بنيتهم ​​المؤسسية أو جزءًا من بنيتهم ​​المرجعية. كما يدرك بعض المشغلين، ممن لديهم رؤية واستراتيجية واضحة لدمج الذكاء الاصطناعي في بنيتهم ​​المؤسسية المستقبلية، تحديات التنفيذ المتعلقة تحديدًا بالكوادر والأدوات والقدرات اللازمة لتحقيق نتائج فعّالة وعائد استثمار واضح.

يمكن اعتبار تصنيع البرمجيات ممارسةً جيدةً لتصنيع الذكاء الاصطناعي، وذلك بنقل البيانات إلى السحابات العامة وإتاحتها آنيًا. وقد وصف أحد مسؤولي تكنولوجيا المعلومات في شركات الاتصالات في جنوب شرق آسيا العملية التي اتبعتها الشركة لتصنيع الذكاء الاصطناعي بأنها "مصنع بيانات". وأضاف: "لقد قلل هذا بشكل كبير من وقت وتكلفة إنتاج الذكاء الاصطناعي".

قبل عامين، كانت تكلفة إنتاج الذكاء الاصطناعي مرتفعة للغاية. كان إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يستغرق من ستة إلى ثمانية أشهر. أما الآن، فلا يستغرق سوى بضعة أيام. يمكنك إتمام الدورة بأكملها بشكل أسرع وباستخدام عدد أقل من الموظفين.

الممارسة في بعض الناقلات:

شركة China Mobile: قامت بشراء الأجهزة وبناء مركز بيانات خاص بها بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) والمسرعات كجزء من مشروع Jiutian LLM.

جيو: أبرمت شركة ريلاينس إندستريز، الشركة الأم لشركة الاتصالات الهندية جيو، شراكة مع إنفيديا لبناء بنية تحتية للحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي. تهدف ريلاينس إلى توفير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي للعلماء والمطورين والشركات الناشئة في جميع أنحاء الهند، وإنشاء تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي لعملاء جيو البالغ عددهم 450 مليون عميل.

يُعدّ تحديد مكان نشر الذكاء الاصطناعي على السحابة العامة أو الخاصة مشكلةً لشركات الاتصالات، ويعتمد إلى حد كبير على نطاق النشر. يتميز نشر الذكاء الاصطناعي على السحابة العامة بوفرة موارد الحوسبة، والطاقة، والأجهزة المتخصصة اللازمة لمعالجة الخوارزميات المعقدة وكميات هائلة من البيانات، إلا أن التكلفة قد تُشكّل مشكلةً إذا اقتصر استخدام المشغل للسحابة العامة على معالجة كميات هائلة من البيانات.

يرى العديد من المشغلين أن قرار استخدام سحابة خاصة لـ GenAI غير مجدٍ ما لم يكن المشغل يبني منصة LLM خاصة به - كما هو الحال مع China Mobile وSoftbank وSK Telecom في آسيا وDeutsche Telekom في أوروبا. يميل المشغلون إلى إعطاء الأولوية للسحابة العامة لاختبار وبناء منتجات MVP لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

مع تزايد استخدام شركات النقل للذكاء الاصطناعي، فمن المؤكد أن ذلك سيؤدي إلى علاقات أعمق.

سوفت بنك: أبرمت شراكة مع إنفيديا لبناء مراكز بيانات (TTDL) مصممة لاستضافة تطبيقات GenAI والتطبيقات اللاسلكية. سيتولى مركز البيانات الجديد (TTDL) التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي وشبكات الجيل الخامس.

- شركة SK Telecom: تسعى الشركة إلى تلبية الطلب على مراكز البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي في إطار طموحاتها الأوسع في هذا المجال. وصرح المدير المالي يانغ-سوب كيم بأن SKT تخطط "لزيادة تعزيز أعمالها في مراكز البيانات، مع التركيز على مراكز بيانات الجيل التالي القائمة على الذكاء الاصطناعي والتوسع العالمي".

- NTT đang đầu tư 1,5 nghìn tỷ Yên (khoảng 12 tỷ USD) trong 5 năm tới để mở rộng và nâng cấp hoạt động kinh doanh TTDL của mình trên toàn cầu nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng dữ liệu liên quan đến sử dụng GenAI ngày càng tăng, cùng với các công nghệ khác.

Quyết định nơi triển khai AI trên đám mây công cộng (public cloud) hay đám mây riêng (private cloud) cũng là một vấn đề đối với telco và chủ yếu phụ thuộc vào quy mô triển khai. Triển khai AI trên public cloud có ưu điểm tài nguyên tính toán dồi dào, năng lượng và phần cứng chuyên dụng cần thiết để xử lý các thuật toán phức tạp và lượng lớn dữ liệu tuy nhiên chi phí có thể trở thành một vấn đề nếu nhà mạng chỉ sử dụng Public cloud để xử lý khối lượng lớn dữ liệu.

Quyết định sử dụng private cloud cho GenAI được nhiều nhà mạng cho rằng không khả thi trừ khi nhà mạng đang xây dựng LLM của riêng mình - chẳng hạn như trường hợp của China Mobile, Softbank và SK Telecom ở châu Á và Deutsche Telekom ở châu Âu. Các nhà mạng có xu hướng ưu tiên Public cloud để thử nghiệm và xây dựng MVP đối với các usecase AI.

Khi nhà mạng tăng cường sử dụng AI chắc chắn sẽ dẫn đến mối quan hệ sâu sắc hơn với các công ty siêu cấp - Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud.

Tài liệu tham khảo:
1. AI business potential: Understanding the valueof AI for
telecom operations. https://www.ericsson.com/4ac6ca/
assets/local/reports-papers/further-insights/doc/ai-
business-potential.pdf
[2]. رادار تأثير التكنولوجيا الناشئة: الذكاء الاصطناعي، جارتنر، 19 يناير 2024، رقم التعريف G00796195
[3]. الذكاء الاصطناعي التوليدي: المشغلون يتخذون خطواتهم الأولى، منتدى TM 2023
[4]. بناء استراتيجية الذكاء الاصطناعي تضع شركات الاتصالات الأسس اللازمة،
TMforum 3,2024
[5]. https://intellias.com/ai-in-telecommunications/
[6]. https://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-
telecommunication-market-A09352
[7]. Gen Ai في مجال الاتصالات، النتائج الرئيسية من شركة Omdia للاتصالات GenAI
service provider survey Omdia 2024
[8] https://www.xenonstack.com/enterprise-generative-ai/
telecom/
[9]. Where is AI heading? Nokia https://www.nokia.com/thought-
leadership/articles/ai/where-is-ai-heading/
[10]. Ericsson Telco AI، وثيقة داخلية

(Bài đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 8 tháng 8/2024)

Nguồn:https://ictvietnam.vn/chien-luoc-ai-nao-cho-cac-nha-khai-thac-mang-vien-thong-66422.html