Los titulares están repletos de noticias sobre inteligencia artificial generativa (IA), una tecnología revolucionaria capaz de crear nuevos contenidos como conversaciones, historias, imágenes, vídeos, música e incluso código. Esta IA dinámica tiene el potencial de remodelar la economía mundial de forma profunda.
Según Goldman Sachs, podría dar lugar a un asombroso aumento de 7 billones de dólares en el PIB mundial, impulsando el crecimiento de la productividad en un 1,5% en una década. Esta oportunidad sísmica no se limita a las previsiones financieras; también está a punto de revolucionar el sector de las telecomunicaciones.
Acá hacemos un vistazo a la influencia transformadora de la IA generativa en las telecomunicaciones, junto con consideraciones esenciales para calibrar su potencial.
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La IA generativa y su infliencia en las telecomunicaciones
Paralelamente a su impacto en otros sectores, la IA generativa promete mejorar la eficiencia en diversas funciones dentro de las telecomunicaciones. Por ejemplo, el despliegue de chatbots para la asistencia en ventas y la adaptación de campañas de marketing a escala individual son sólo un par de vías de crecimiento.
Gartner prevé una expansión sustancial en este ámbito, con un 95% de las empresas de telecomunicaciones que adoptarán iniciativas de análisis de datos e IA en 2026 para mejorar la experiencia del cliente y perfeccionar la planificación de productos, frente al 50% en 2022. Sin embargo, merece la pena destacar las aplicaciones verdaderamente transformadoras en este sector.
Mejorar la experiencia del cliente
Muchas empresas de telecomunicaciones ya están aprovechando la IA para amplificar las interacciones humanas y agilizar la resolución de problemas. La IA generativa lleva estos avances más lejos, introduciendo respuestas de voz interactivas y yendo más allá de las aplicaciones rudimentarias de chatbot para ayudar a los clientes a resolver problemas y obtener respuestas.
Además, la IA generativa puede analizar los diálogos de llamadas en tiempo real para ofrecer información y recursos para resolver las consultas de los clientes. Aunque los agentes humanos siguen desempeñando un papel fundamental, la IA generativa tiene el potencial de reimaginar y mejorar todas las experiencias y aplicaciones de los usuarios.
Simplifica la planificación, instalación, configuración y operaciones de red
La IA generativa está preparada para revolucionar todas las fases del ciclo de vida de la red. Durante la instalación de componentes de red, los ingenieros suelen basarse en manuales y procedimientos documentados. La IA generativa tiene el potencial de utilizar estos datos para proporcionar orientación e instrucciones interactivas, agilizando las tareas de instalación. También puede aprovechar los datos sobre topología y configuración de la red para sugerir configuraciones óptimas de los elementos. En caso de mal funcionamiento de la red, las aplicaciones basadas en IA pueden recomendar a los ingenieros los pasos a seguir para solucionar el problema.
Optimización del rendimiento empresarial
La IA generativa tiene la capacidad de ayudar a las telecomunicaciones a identificar más eficazmente las áreas de fuga de ingresos. Cuando se despliega en los procesos empresariales, puede analizar los beneficios de los clientes, los flujos de ingresos, los patrones de consumo, los gastos y los cargos para ofrecer recomendaciones que optimicen los esfuerzos de generación de beneficios.
Es importante señalar que no todas las aplicaciones actuales de IA o aprendizaje automático (ML) requieren la incorporación de IA generativa. Hay muchos casos en los que las técnicas tradicionales de IA, basadas en el aprendizaje supervisado y no supervisado, son suficientes para los procesos de telecomunicaciones, como la previsión del abandono de clientes, la detección de anomalías en las redes o el seguimiento de métricas clave.
Formación de modelos fundacionales
Una parte importante de la inversión dirigida a los modelos fundacionales -los modelos de IA a gran escala entrenados en amplios conjuntos de datos que sustentan las aplicaciones de IA generativa- se canaliza hacia su entrenamiento. Los modelos públicos se entrenan con datos disponibles públicamente, pero tienden a ser más generalistas y pueden no ofrecer un rendimiento óptimo en tareas especializadas.
Los modelos personalizados, en cambio, pueden entrenarse con una mezcla de datos públicos y específicos de la empresa, lo que da lugar a aplicaciones adaptadas a las necesidades de la organización. Crear estos modelos desde cero exige mucho tiempo, recursos y conocimientos especializados. No obstante, para las empresas que disponen de datos y recursos considerables y cuyo caso de uso exige conocimientos específicos, la creación de un modelo fundacional personalizado podría ser una opción justificada.
También se están realizando esfuerzos para democratizar el acceso a esta tecnología, permitiendo a los clientes adoptar modelos existentes como puntos de partida y entrenarlos de forma privada utilizando los datos de los usuarios, perfeccionando así su idoneidad para tareas específicas.
Aumentar la calidad de los datos y defender una IA responsable
La eficacia de la IA generativa depende de la calidad de los datos con los que se entrena, lo que la hace susceptible a sesgos o imprecisiones. Incluso antes de adentrarse en la IA generativa (o en cualquier variante de la IA), es primordial comenzar con datos unificados y de alta calidad. Esta tecnología requiere amplios conjuntos de datos, una formación rigurosa y una supervisión atenta para extraer conclusiones y proporcionar respuestas precisas.
En ocasiones, los modelos fundacionales públicos y privados pueden producir “alucinaciones”, es decir, respuestas plausibles pero erróneas. En consecuencia, la IA generativa no se recomienda para tareas que requieran una certeza absoluta.
Igualmente crítica es la aplicación responsable de esta tecnología. Varias herramientas y servicios emergentes de IA generativa incorporan funciones que promueven la IA responsable, como la identificación de si el código generado se ajusta al código de fuente abierta existente o la localización y eliminación de contenidos nocivos de los conjuntos de datos de entrenamiento. Estas herramientas también facilitan el filtrado de mensajes con contenido ofensivo, como incitación al odio, blasfemias y violencia.
Salvaguardar la seguridad de los datos
Para que las empresas aprovechen la IA generativa para sus objetivos empresariales, necesitan amplios conjuntos de datos propios. Aunque existen alternativas públicas, éstas plantean nuevos problemas de seguridad y privacidad, incluidas las consideraciones relativas a la propiedad intelectual.
Los responsables empresariales y de TI deben colaborar estrechamente con sus homólogos legales y de seguridad para reconocer y mitigar estos riesgos, garantizando el despliegue fiable y responsable de la IA generativa. Además, el cumplimiento de la normativa debe ser una consideración central, junto con una prudente contemplación de la propiedad de los datos.
Ya sea adentrándose en la IA generativa o explorando los dominios del procesamiento del lenguaje natural, es vital dedicar tiempo a contemplar aplicaciones, esbozar estrategias de organización de datos y evaluar el rendimiento de la inversión antes de la implantación comercial. En este contexto, la IA emerge como la tecnología transformadora preeminente de nuestra era, desbloqueando posibilidades inexploradas y apasionantes que todas las empresas deberían explorar y experimentar con entusiasmo.
