Репортаж от Wedoany，Телеком-операторы обладают ключевым активом экономики искусственного интеллекта — близостью, однако, как указывается в новом отчете Fierce Network Research, четыре конкретных препятствия могут помешать им использовать этот актив.
Суть актива заключается в том, что обучение ИИ происходит в централизованных гипермасштабируемых центрах обработки данных, в то время как инференс — выполнение ИИ реальных задач в реальном мире — должен осуществляться вблизи пользователей и данных. Телеком-операторы уже находятся на узлах, необходимых для инференса: вышки, оптоволокно и периферийные объекты разбросаны по каждому рынку. Салим Куидри, старший вице-президент по полевой инженерии T-Mobile (T-Mobile US), в интервью для отчета «ИИ и автоматизированные сети: проектирование телекоммуникационной инфраструктуры для эпохи инференса» заявил, что инфраструктура операторов ближе к конечным пользователям, чем у гиперскейлеров, что дает им лицензию на участие и победу.
Первое препятствие — грязные данные. Габриэле Ди Пьяцца, вице-президент по управлению продуктами Blue Planet, отмечает, что точность инвентаризационных систем большинства операторов составляет менее 50–60%. Операторы не могут доверять данным, которые не могут проверить, а это означает, что базовый уровень для управления на основе ИИ у большинства операторов просто отсутствует. Автоматизация на основе некачественных данных порождает ошибочные ответы на машинной скорости. Исследование Gartner подтверждает это: 38% организаций, столкнувшихся с неудачами в ИИ, назвали плохое качество данных прямой причиной.
Второе препятствие — разрыв в автономности. Ди Пьяцца отмечает, что большинство операторов оценивают себя на уровне 2–3 по шкале сетевой автономности, что подтверждается мартовским отчетом TM Forum. Возможности ИИ требуют, чтобы сеть понимала намерения и действовала автономно, при этом человек отвечает за надзор, а не за выполнение, что соответствует уровню 4 и выше. Вся отрасль в основном отстает на несколько уровней.
Третье препятствие — организационная инерция. Телеком-операторы традиционно действуют медленно, и у этого есть разумная причина: требование надежности «пять девяток» требует осторожности. Однако устаревшие системы OSS и BSS, написанные на устаревших языках, ограничивают гибкость, а организационная инерция, из-за которой операторы упустили облачную трансформацию, никуда не делась. Сид Наг, президент и главный исследователь Tekonyx, заявил, что операторы провалили всю облачную возможность, и если телеком-операторы захотят, это их второй шанс.
Четвертое препятствие — разрыв в потреблении. Гиперскейлеры выиграли облачную эпоху отчасти потому, что сделали покупку и развертывание услуг максимально простыми. Операторы до сих пор не могут с этим сравниться. Ди Пьяцца отмечает, что операторы уже довольно давно стремятся к такой возможности, но они все еще не могут предоставлять услуги так, как гиперскейлеры.
Ни одно из этих препятствий не является непреодолимым. Такие операторы, как T-Mobile и MetTel, уже продемонстрировали сценарии после их устранения: ИИ-движок MetTel в некоторые годы повышал эффективность аналитиков на 83%. Скрытое предупреждение отчета очевидно: одних активов недостаточно. Те операторы, которые исправят данные, поднимутся по лестнице автономности и будут двигаться вперед со скоростью, превосходящей их культурные предубеждения, захватят ценность; остальным останется лишь наблюдать, как ценность утекает сквозь пальцы.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
