Ce strategie de inteligență artificială pentru operatorii de rețele de telecomunicații?

Nguyen Van Yen, membru al Consiliului de Administrație al VNPT

Rezumat:
- Date și inteligență artificială în telecomunicații: Operatorii dețin o cantitate mare de date care nu sunt utilizate în mod corespunzător. Inteligența artificială poate ajuta la transformarea datelor în instrumente pentru îmbunătățirea serviciilor și optimizarea operațiunilor de afaceri.
- Tendințe în aplicațiile IA: Dezvoltarea 5G și IoT a împins operatorii să se concentreze pe IA încă din 2016. Recent, GenAI a apărut ca un instrument strategic, în special după lansarea ChatGPT de la OpenAI.
- Beneficii economice ale inteligenței artificiale: Se preconizează că inteligența artificială va crea o valoare uriașă pentru operatori, inclusiv reducerea costurilor și crearea de noi fluxuri de venituri. McKinsey estimează că GenAI ar putea aduce 100 de miliarde de dolari industriei telecomunicațiilor.
- Aplicații ale inteligenței artificiale în organizație: Inteligența artificială trebuie aplicată la toate nivelurile organizației, de la analiza datelor până la funcțiile administrative. Mulți operatori au înființat unități dedicate de inteligență artificială și au construit centre de excelență în domeniul inteligenței artificiale.
- Riscuri în aplicațiile IA: Provocările legate de recrutarea resurselor umane din domeniul IA, gestionarea datelor și asigurarea siguranței în implementarea IA sunt probleme cu care se confruntă operatorii de rețea. Guvernanța IA este un factor important pentru a asigura o implementare de succes și sustenabilă.
- Pregătirea datelor pentru IA: Pentru a aplica eficient IA, operatorii trebuie să pregătească date curate și consecvente și să asigure un model de date comun. Colectarea și prelucrarea datelor reprezintă o provocare majoră, necesitând investiții mari în analiza și gestionarea datelor.

Starea aplicațiilor de inteligență artificială pentru telecomunicații

Ascensiunea 5G, a IoT și volumul tot mai mare de Big Data sunt factorii care îi determină pe furnizorii de servicii de telecomunicații să își îndrepte atenția către IA. Unii dintre operatorii mari și ambițioși au început să adopte IA în 2016, 2017, iar până în 2019-2020, sectorul telecomunicațiilor a înregistrat o adopție puternică a IA în rândul operatorilor din întreaga lume . În ultimele 12-15 luni (de la lansarea OpenAI cu Chat GPT), gradul de conștientizare a GenAI s-a extins de la un instrument de creare de conținut bazat pe IA la o platformă strategică și devine rapid centrul de gândire pentru aproape fiecare furnizor de servicii de telecomunicații din întreaga lume.

Raportul de cercetare de piață Allied [6] privind inteligența artificială pe piața telecomunicațiilor în 2022 arată: „Piața globală a inteligenței artificiale în telecomunicații este evaluată la 1,2 miliarde USD în 2021 și se așteaptă să ajungă la 38,8 miliarde USD până în 2031, crescând cu o rată anuală compusă (CAGR) de 41,4% între 2022 și 2031”. Companiile de telecomunicații (telcos) apelează la inteligența artificială ca factor cheie pentru inovare, eficiență operațională și experiență îmbunătățită a clienților.

Ericsson consideră [1] că IA va aduce o valoare fără precedent industriilor, inclusiv telecomunicațiilor. Pentru operatorii de rețea, IA va oferi oportunități de optimizare a operațiunilor de rețea, de îmbunătățire a experienței clienților, de reducere a costurilor, de contribuție la dezvoltarea durabilă, de creare a unor noi fluxuri de venituri etc.

Gartner [2] a realizat un studiu și a clasificat 29 de tehnologii legate de inteligența artificială în 5 grupe: tehnologie de bază IA, tehnologie bazată pe GenAI; tehnologie IA centrată pe date; tehnologie IA Trust. Se preconizează că tendința de implementare a tehnologiilor bazate pe GenAI va crește brusc în următorii 1-3 ani.

Companiile de telecomunicații văd GenAI ca un punct de cotitură, un factor puternic care ajută la creșterea veniturilor, la economisirea costurilor și la schimbarea fundamentală a peisajului experienței utilizatorului. Mulți operatori văd GenAI ca un punct cheie în strategia lor de inteligență artificială.

Măsurarea impactului economic al IA/GenAI

Măsurarea impactului economic al IA asupra industriei telecomunicațiilor nu este o sarcină ușoară, deoarece cazurile de utilizare potențiale sunt largi și diverse, iar estimările valorii de piață variază foarte mult de la o sursă la alta. Cu toate acestea, mulți operatori sunt de acord că beneficiile IA pentru afacerile din domeniul telecomunicațiilor sunt semnificative. De exemplu [4]:

- Reduceri de locuri de muncă și locuri de muncă din cauza inteligenței artificiale și a automatizării. BT (Marea Britanie) estimează că ar putea reduce 10.000 de locuri de muncă până în 2030 prin valorificarea digitalizării și automatizării.

- Generarea de noi venituri prin lansarea de produse bazate pe inteligență artificială. SK Telecom (Coreea de Sud) consideră că poate genera venituri legate de inteligența artificială de până la 25.000 de miliarde de woni woni (aproximativ 18,5 miliarde de dolari) până în 2028.

- Ajută la economisirea costurilor sau la creșterea veniturilor. McKinsey estimează că GenAI ar putea crea o valoare adăugată de până la 100 de miliarde de dolari pentru sectorul telecomunicațiilor.

Operatorii măsoară beneficiile fiecărui caz de utilizare a inteligenței artificiale pe baza a două aspecte: financiare (economii de timp cuantificabile, economii de costuri, creșterea veniturilor) și non-financiare (satisfacția angajaților, satisfacția clienților, economii de timp mici și dificil de cuantificat, sustenabilitate).

Unde se aplică IA în telecomunicații și cum se implementează IA

Operatorii consideră inteligența artificială o prioritate strategică care trebuie aplicată sarcinilor și departamentelor legate de analiza datelor. Cu toate acestea, explozia recentă a GenAI a ridicat unele perspective asupra aplicării inteligenței artificiale în special în domeniul telecomunicațiilor, după cum urmează:

- Domenii de aplicare a inteligenței artificiale în telecomunicații:

IA este un instrument inovator, așadar IA trebuie să fie disponibilă pentru fiecare echipă din companie.

+ Trebuie depuse toate eforturile pentru ca IA să fie ușor de utilizat, chiar și pentru grupurile cu capacități tehnologice reduse.

+ Unitățile dedicate inteligenței artificiale trebuie să poată cunoaște practicile de implementare ale cazurilor de utilizare de succes ale inteligenței artificiale și să construiască modele și metode adecvate pentru reaplicarea acestor cazuri de utilizare în întreaga organizație.

+ Democratizarea accesului la IA trebuie să fie însoțită de implementarea unor noi abordări FinOps pentru ca IA să gestioneze riscurile legate de costuri ale adoptării IA.

+ Este necesar să se dezvolte și să se implementeze un program de guvernanță a IA pentru a reduce riscul unor costuri necontrolate și a încuraja utilizarea și experimentarea IA.

- Implementarea inteligenței artificiale în telecomunicații

Creați o poziție de CXO în domeniul IA, cu expertiză și autoritate pentru a conduce dezvoltarea și aplicarea de produse și servicii de IA (de exemplu, Steve Jarrett a fost numit Director IA (CAIO) la Orange Innovation, decembrie 2023; Deepika Adusumilli, octombrie 2023 la BT; Chung Sukguen la SK Telecom).

Înființarea unei filiale pentru dezvoltarea inteligenței artificiale , de exemplu Proximus Ada este o filială a operatorului de rețea Proximus (Belgia) care se concentrează în mod specific pe dezvoltarea de securitate cibernetică și capacități de inteligență artificială pentru a satisface cerințele interne ale Proximus și a oferi servicii clienților B2B.

Separarea funcțiilor interne de inteligență artificială de cele orientate către client. În loc să construiască o organizație centralizată de inteligență artificială, Telefónica a decis să o împartă în două divizii: Informații despre clienți și Inovație; Rețele, Sisteme IT și Transformare digitală internă (CDS) către inteligență artificială.

Această împărțire a responsabilităților este deosebit de interesantă, deoarece accentul GenAI este mai mult orientat către client decât către funcțiile de rețea, în timp ce inteligența artificială predictivă este din ce în ce mai mult tehnologia utilizată în scopuri de automatizare a rețelelor.

IA ca o nouă funcție de afaceri. De exemplu, China Mobile și SK Telecom investesc masiv în IA pentru a oferi produse și servicii noi. Obiectivul ambilor operatori este de a-și construi propriul Model de Limbaj Larg (LLM) cu cele mai bune soluții și caracteristici și de a vinde acces către întreprinderi (DN) și alți operatori.

Înființarea Centrului de Excelență în Inteligență Artificială (CoE).

Într-un sondaj TMFrum (2023) [4], 53% dintre operatori au declarat că au înființat un CoE (Coeficient de Excelență pentru Inteligență Artificială). Însă dimensiunea exactă, domeniul de aplicare și rolul unui CoE pentru Inteligență Artificială variază semnificativ. De exemplu, Vodafone Ziggo (Olanda) are un CoE pentru Inteligență Artificială care reunește experții în știința datelor ai companiei.

Telefónica are un CoE global pentru inteligență artificială, condus de divizia Rețele și IT, specializată în date și arhitectură de inteligență artificială pentru a servi obiectivului de tranziție către un model de date comun și de cercetare a tehnologiilor și soluțiilor de inteligență artificială.

e& (Orientul Mijlociu) are un CoE (Coeficient de Excelență) în care fiecare departament/funcție cheie are un reprezentant, guvernanța inteligenței artificiale fiind în prim-plan, cu misiunea de a asigura că cazurile de utilizare a inteligenței artificiale de succes sunt cercetate și aplicate în diferite departamente.

IA ca funcție a platformei. Unii operatori au construit — sau construiesc — platforme de IA concepute pentru a o face accesibilă diferitelor părți ale organizației.

De exemplu, Vodafone are o platformă de inteligență artificială care oferă, de asemenea, instrumente de autoservire și materiale de instruire pentru diferite echipe, astfel încât acestea să își construiască propriile cazuri de utilizare. SK Telecom are o platformă de inteligență care oferă întregii organizații acces la LLM-ul pe care SKT îl dezvoltă.

- Managementul inteligenței artificiale

Cerințe de guvernanță a inteligenței artificiale. Multe cerințe de guvernanță pentru inteligența artificială fac parte din programele existente de guvernanță a datelor. Cu toate acestea, sunt necesare garanții suplimentare specifice inteligenței artificiale pentru a asigura siguranța și eticitatea instrumentelor și sistemelor de inteligență artificială. Există două tipuri de programe de guvernanță a inteligenței artificiale:

Programul de guvernanță externă este conceput pentru a proteja persoanele și organizațiile din afara companiei.

Programele de guvernanță internă sunt concepute pentru a proteja angajații și a asigura implementarea cu succes și sustenabilă a inteligenței artificiale în întreaga întreprindere.

Programele de guvernanță care vizează protejarea persoanelor și organizațiilor din afara companiei tind să fie codificate și normative. De exemplu, Uniunea Europeană (UE) a adoptat Legea privind inteligența artificială în decembrie 2023, care va intra în vigoare în 2025, iar SUA a emis un Ordin Executiv privind inteligența artificială în octombrie 2023.

Reglementările guvernamentale stricte pot ajuta companiile de telecomunicații să dezvolte tehnologii și capabilități care pot fi monetizate în străinătate, în special în țările cu reglementări stricte privind suveranitatea datelor.

De exemplu, China Mobile consideră că metodele pe care le folosește pentru a respecta legile privind inteligența artificială pot ajuta la dezvoltarea tehnologiilor de securitate pe care le poate oferi clienților săi. Swisscom experimentează construirea propriei infrastructuri de inteligență artificială și dezvoltarea unei expertize interne pe care o poate utiliza pentru a crea valoare și noi soluții în domeniul serviciilor sale IT.

Apariția GenAI determină, de asemenea, nevoia de a îmbunătăți guvernanța internă a IA: creșterea scalării; gestionarea costurilor; protejarea organizației de consecințele utilizării unor rezultate inexacte; reducerea riscului de datorii tehnice; protejarea împotriva riscului de date „corupte” ale modelului de instruire LLM; protejarea organizației de încălcarea proprietății intelectuale (PI)/a drepturilor de autor.

Riscurile aplicării inteligenței artificiale în afaceri

Studiul TMforum 2023 privind riscurile la aplicarea GenAI în domeniul telecomunicațiilor include:

3.1. Resurse umane pentru IA

Când vine vorba de angajarea de talente în domeniul inteligenței artificiale, majoritatea companiilor de telecomunicații sunt dezavantajate în comparație cu companiile de tehnologie, în special atunci când angajează talente mai tinere. Companiile de tehnologie oferă de obicei salarii mai bune, o progresie mai rapidă în carieră și o cultură corporativă semnificativ mai flexibilă.

Studiul TM Forum privind nevoile de resurse umane în domeniul telecomunicațiilor, pe specialități [4], arată că abilitățile de inteligență artificială/învățare automată, analiza datelor și automatizare sunt la mare căutare (64%, mai puțin decât în domeniul securității, cu 69%).

În ceea ce privește dificultatea competențelor pe care companiile de telecomunicații le pot recruta, 59% dintre respondenți au declarat că profesioniștii în știința datelor/analiza datelor și profesioniștii în inteligență artificială/machine learning sunt cei mai dificil de recrutat (pe locul doi după securitate, cu 63%).

La MWC 2024, Korea Telecom (Coreea) a anunțat că va recruta până la 1.000 de experți în inteligență artificială și tehnologie digitală în acest an, în efortul de a deveni o companie AICT - AI and ICT. În același timp, KT a intensificat și instruirea internă în domeniul competențelor de inteligență artificială pentru a schimba complet ADN-ul KT către inteligența artificială.

China Mobile a înființat Jiutian în 2019 ca o platformă pentru a-și susține ambiția de a deveni un operator de telefonie mobilă extrem de automatizat până în 2025. Platforma de inteligență artificială este accesibilă dezvoltatorilor externi prin intermediul API-urilor deschise. În octombrie 2023, China Mobile și-a dezvoltat propriul LLM ca parte a Jiutian. Pornind de la doar 20 de ingineri de inteligență artificială, China Mobile are acum 600 de ingineri de inteligență artificială și intenționează să ajungă la 1.000 până la sfârșitul anului 2024.

Vodafone încheie parteneriate cu companii hiperscalabile pentru platforma sa de inteligență artificială, dar are nevoie în continuare de competențe AIOps, precum și de analiză, automatizare, cloud și platforme. Vodafone atrage talente prin angajări cu normă întreagă.

Ashish Yadav, director senior la Capgemini, a declarat că firmele de telecomunicații caută din ce în ce mai mult talente senior în domeniul cloud și inteligenței artificiale la nivel de arhitectură prin intermediul companiilor de integrare de sisteme, ca o formă de internalizare. Definiția internalizării poate fi interpretată în multe moduri diferite, dar în acest context, companiile de telecomunicații „tratează” talentele senior ale companiei partenere ca membri ai echipei de lucru a companiei.

Majoritatea companiilor de telecomunicații intensifică, de asemenea, recalificarea și perfecționarea competențelor pentru a găsi proactiv talente în domeniul inteligenței artificiale la cerere. De fapt, această abordare poate fi mai rentabilă decât angajarea de noi talente și este aplicată din ce în ce mai mult tuturor celorlalte competențe greu de angajat.

Într-un sondaj TMForum despre ce trebuie să facă operatorii pentru a valorifica eficient inteligența artificială și învățarea automată, 60% dintre respondenți au declarat că instruirea angajaților existenți în mai multe competențe de inteligență artificială ar avea un impact ridicat, în timp ce 39% au spus că ar avea un impact semnificativ.

Potrivit McKinsey & Company, GenAI obligă operatorii să dezvolte intern expertiză în domeniul inteligenței artificiale, solicitând în același timp utilizatorilor noi abilități, cum ar fi ingineria promptă - capacitatea de a pune întrebări pentru a obține cel mai bun răspuns de la LLM. De asemenea, operatorii trebuie să angajeze ingineri de date și experți în domeniu „care înțeleg ce date să colecteze și cum să le colecteze, precum și care monitorizează și evaluează calitatea noilor tipuri de date generate și utilizate de sistemele GenAI ” .

3.2. Pregătirea datelor pentru aplicațiile de inteligență artificială

O arhitectură bazată pe date este esențială pentru menținerea preciziei și consecvenței în întreaga rețea. Utilizarea unui model de date comun asigură fluxul lin de date în toate sistemele și este furnizată cu precizie în toate fluxurile de lucru automatizate.

IA are nevoie de date, iar analiza datelor are nevoie de IA. Mulți operatori se confruntă astăzi cu provocări semnificative în dezvoltarea unor strategii coerente de date pentru a exploata pe deplin tehnologia IA. Operatorii aflați în primele etape ale experimentării cu IA pot subestima ceea ce este necesar, în special în ceea ce privește datele, pentru a implementa cu succes IA la scară largă.

Multor operatori le lipsește o strategie coerentă care să permită fluxul de date pe orizontală în întreaga organizație sub un singur model de date.

Câteva provocări specifice în pregătirea datelor pentru IA:

Există o lipsă de date curate, clare, consecvente și concrete , care să poată fi aplicate în diferite părți ale afacerii, de la rețea la furnizarea de servicii și experiența clienților. Acest lucru este esențial pentru toate procesele legate de execuția bazată pe date și inteligență artificială.

Lipsa unui model comun de date (datele sunt colectate în prezent de la mai mulți furnizori) are ca rezultat o agregare extrem de consumatoare de timp a datelor structurate și nestructurate.

Lipsa contextului datelor, necunoașterea completă a modului, momentului, locului și scopurilor în care sunt colectate datele, reprezintă un obstacol deosebit de semnificativ pe care companiile de telecomunicații trebuie să îl depășească dacă doresc să implementeze GenAI sau orice alt tip de model de învățare automată.

Operatorii văd valoarea datelor și și-au intensificat investițiile în analiza datelor. Omdia estimează că operatorii globali vor investi 2,5 miliarde de dolari în analiza datelor până în 2025.

De fapt, timpul și investițiile necesare pentru colectarea, curățarea, transformarea și stocarea datelor în formatul corect sunt adesea disproporționat mai mari decât timpul necesar pentru utilizarea acestor date. Procesul de creare a lacurilor de date și a depozitelor de date durează de ani de zile, dar încă nu le-a oferit operatorilor posibilitatea de a implementa inteligența artificială la scară largă în întreaga organizație.

Apariția inovațiilor și analizelor bazate pe inteligență artificială a impulsionat nevoia și cererea pentru o utilizare a datelor mai diversă și mai flexibilă, de exemplu:

- Inteligența artificială/învățarea automată necesită cantități uriașe de date pentru a antrena modele

Sunt necesare seturi de date diverse și tipuri multiple de date pentru a asigura rezultate imparțiale ale inteligenței artificiale.

- Adăugați straturi de date pentru a îmbunătăți acuratețea modelului și impactul aplicației

Modelele trebuie antrenate continuu cu cele mai recente informații pentru a menține performanța predictivă, în special în medii dinamice

Datele trebuie să fie disponibile în timp real pentru funcțiile critice ale afacerii, în principal în medii extrem de interactive

Apariția GenAI a oferit operatorilor oportunitatea de a valorifica cantitatea mare de date nestructurate disponibile, dar aceste date trebuie etichetate și curățate înainte de a fi introduse în LLM.

Pentru a realiza progrese semnificative în domeniul inteligenței artificiale din perspectiva datelor, operatorii trebuie să facă o schimbare fundamentală în modul în care abordează datele care circulă prin sistemele lor și, uneori, o schimbare a culturii corporative. Cheia este construirea unui model de date comun și crearea unei singure surse de adevăr.

Construirea unei surse unice de adevăr este o sarcină extrem de complexă, care până acum a depășit capacitățile majorității operatorilor din cauza fragmentării datelor lor. BT, Deutsche Telekom și Telefónica au luat măsuri pentru a remedia această problemă prin mutarea tuturor datelor lor în cloud-ul public. De exemplu, în ultimii doi ani, BT a mutat peste 90% din datele sale în platforma Google Cloud.

Arhitectură AI, Construire, Cumpărare și Scalare

Există multe asemănări între IA/GenAi și cloud computing, în special schimbarea tehnologică și dominația hipercallerilor. Operatorii se confruntă cu aceeași problemă, aceeași întrebare ca și IA și cloud: Ce să cumpăr și ce să construiesc?

Abordarea operatorilor de telefonie mobilă față de inteligența artificială este în mare măsură modelată de principiile de bază ale arhitecturii deschise și ale compozabilității. Omair Ahmed Khan de la Deutsche Telekom spune că majoritatea proiectelor de inteligență artificială ale companiei implică o combinație de construire și achiziționare a diferitelor componente: „Deutsche Telekom are o strategie hibridă de construire și achiziționare, iar partea de achiziție nu a implicat niciodată achiziționarea unei soluții complete la cheie.”

Operatorii consideră că este prea devreme să ia în considerare inteligența artificială ca parte a arhitecturii întreprinderii lor sau ca parte a arhitecturii lor de referință. Unii operatori cu o viziune și o strategie clare pentru integrarea inteligenței artificiale în viitoarea lor arhitectură a întreprinderii recunosc, de asemenea, provocările de implementare legate în mod specific de oamenii, instrumentele și capacitățile necesare pentru a oferi rezultate eficiente și o rentabilitate clară a investiției.

Industrializarea software-ului poate fi considerată o bună practică pentru industrializarea inteligenței artificiale prin mutarea datelor în cloud public și accesibilizarea acestora în timp real. Un director IT al unei companii din Asia de Sud-Est a descris procesul pe care compania l-a parcurs pentru industrializarea inteligenței artificiale ca fiind o „fabrică de date”. „Acest lucru a redus semnificativ timpul și costul producției de inteligență artificială”, a spus el.

„Acum doi ani, costul producției de inteligență artificială era foarte mare. Crearea unui model de inteligență artificială dura între șase și opt luni. Acum durează doar câteva zile. Întregul ciclu poate fi derulat mult mai rapid și cu mai puțini oameni.”

Practică în unele companii de transport:

China Mobile: a achiziționat hardware și a construit propriul centru de date, inclusiv unități de procesare grafică (GPU) și acceleratoare, ca parte a proiectului Jiutian LLM.

Jio: Reliance Industries, compania-mamă a companiei indiene de telecomunicații Jio, a încheiat un parteneriat cu Nvidia pentru a construi o infrastructură de supercomputing pentru inteligență artificială. Reliance își propune să ofere infrastructură de inteligență artificială oamenilor de știință, dezvoltatorilor și startup-urilor din India și să creeze aplicații și servicii de inteligență artificială pentru cei 450 de milioane de clienți ai Jio.

Decizia privind locul în care se implementează inteligența artificială într-un cloud public sau privat este, de asemenea, o chestiune pentru companiile de telecomunicații și depinde în mare măsură de amploarea implementării. Implementarea inteligenței artificiale într-un cloud public are avantajul resurselor de calcul abundente, al puterii și al hardware-ului specializat necesar pentru a procesa algoritmi complecși și cantități mari de date; cu toate acestea, costul poate deveni o problemă dacă operatorul utilizează cloudul public doar pentru a procesa volume mari de date.

Decizia de a utiliza cloud privat pentru GenAI este considerată de mulți operatori ca fiind nefezabilă, cu excepția cazului în care operatorul își construiește propriul LLM - cum ar fi cazul China Mobile, Softbank și SK Telecom în Asia și Deutsche Telekom în Europa. Operatorii tind să acorde prioritate cloud-ului public pentru testare și construirea de MVP-uri pentru cazurile de utilizare a IA.

Pe măsură ce operatorii își intensifică utilizarea inteligenței artificiale, acest lucru va duce inevitabil la relații mai profunde.

- Softbank: a încheiat un parteneriat cu Nvidia pentru a construi centre de date (TTDL) concepute pentru a găzdui aplicații GenAI și wireless. Noile TTDL-uri vor gestiona atât sarcini de lucru bazate pe inteligență artificială, cât și 5G.

- SK Telecom: urmărește cererea de centre de date bazate pe inteligență artificială, ca parte a ambițiilor mai ample ale SKT în domeniul inteligenței artificiale. Directorul financiar Yang-Seob Kim a declarat că SKT intenționează să „își consolideze în continuare afacerea cu centre de date, concentrându-se pe centre de date bazate pe inteligență artificială de generație următoare și pe extinderea globală”.

NTT investește 1,5 trilioane de yeni (aproximativ 12 miliarde de dolari) în următorii cinci ani pentru a-și extinde și moderniza afacerea cu centre de date la nivel global, pentru a satisface cererea tot mai mare de date legate de utilizarea GenAI, împreună cu alte tehnologii.

Decizia de a utiliza un cloud privat pentru GenAI este considerată de mulți operatori ca fiind nefezabilă, cu excepția cazului în care operatorul își construiește propriul LLM - cum ar fi cazul China Mobile, Softbank și SK Telecom în Asia și Deutsche Telekom în Europa. Operatorii tind să acorde prioritate cloud-ului public pentru testare și construirea de MVP-uri pentru cazurile de utilizare a IA.

Pe măsură ce operatorii își intensifică utilizarea inteligenței artificiale, acest lucru va duce inevitabil la relații mai profunde cu supercompaniile - Amazon Web Services, Microsoft Azure și Google Cloud.

Referințe:
1. Potențialul afacerilor bazat pe inteligența artificială: Înțelegerea valorii inteligenței artificiale pentru
operațiuni de telecomunicații. https://www.ericsson.com/4ac6ca/
active/local/rapoarte-documente/informații-suplimentare/doc/ai-
potențial-de-afaceri.pdf
[2]. Radarul de impact al tehnologiilor emergente: Inteligența artificială, Gartner, 19 ianuarie 2024 ID G00796195
[3]. IA generativă: operatorii fac primii pași, TMforum 2023
[4]. Construirea unei strategii de inteligență artificială, companiile de telecomunicații au pus bazele,
TMforum 3.2024
[5]. https://intellias.com/ai-in-telecommunications/
[6]. https://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-
piața-telecomunicațiilor-A09352
[7]. Gen Ai în telecomunicații, principalele constatări ale companiei de telecomunicații GenAI a Omdia
Sondajul furnizorilor de servicii Omdia 2024
[8] https://www.xenonstack.com/enterprise-generative-ai/
Telecomunicații/
[9]. Încotro se îndreaptă inteligența artificială? Nokia https://www.nokia.com/thought-
leadership/articole/ai/unde-se-îndreaptă-ai/
[10]. Ericsson Telco AI, Document intern