O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MERCADO DE TELECOMUNICAÇÕES

A IA na indústria de telecomunicações não é apenas um exagero – ela já está mudando a forma como interagimos com o mundo e uns com os outros, possibilitando a interação com pessoas, serviços e dispositivos.

Uma nova onda de empresas de telecomunicações inovadoras está aproveitando o poder do aprendizado de máquina (ML) e da inteligência artificial (IA) para resolver os desafios únicos do setor de redes, em particular aproveitando a capacidade de processar petabytes de dados em tempo real a custos mais baixos do que nunca - criando oportunidades únicas de receita dentro do negócio de telecomunicações.

Neste artigo, apresentamos uma longa lista dos principais casos de uso de IA em telecomunicações, bem como exemplos de empresas que implementaram esses casos de uso com sucesso.

Manutenção preditiva

Usando algumas linhas de código, você pode treinar um algoritmo de ML para detectar falhas em vários equipamentos em suas redes, como switches e roteadores, e prever quando essas falhas ocorrerão. Quando uma falha for detectada, você pode gerar automaticamente um alerta. Isso libera o tempo dos engenheiros para que eles possam se concentrar na solução de problemas, em vez de registrar alertas e preencher tíquetes de serviço e solicitações de suporte.

Você também pode usar o sistema de IA para acionar uma operação de manutenção preditiva em determinados pontos ao longo de sua cadeia de suprimentos. Por exemplo, assim que novos roteadores entrarem em seu data center, você pode treinar um algoritmo para detectar quando um deles para de enviar tráfego ou tem um tempo de inatividade que excede os níveis normais de operação. Dessa forma, você sabe se é hora de uma manutenção de rotina ou se algo mais sério, como falha de hardware, precisa ser investigado mais a fundo. Ao usar a análise preditiva para automatizar algumas tarefas básicas de manutenção, você pode economizar custos operacionais reduzindo o tempo de inatividade não programado e aumentando a eficiência operacional.

Otimização de rede

A inteligência artificial está prestes a ter um grande impacto em como as redes são construídas e mantidas como sistemas de automação cada vez mais inteligentes por meio de decisões mais informadas sobre como rotear o tráfego, projetar largura de banda e melhorar a segurança – integrados aos sistemas de gerenciamento de rede.

Isso vai além do monitoramento típico de qualidade de serviço; visa otimizar o uso da largura de banda (como é feito hoje) e o consumo de energia. Ele sugere o uso de modelos de aprendizado profundo que ficam mais rápidos na classificação do tráfego ao longo do tempo sem atualizações manuais. Ele também pode prever com precisão as anomalias da rede, detectando atividades anormais, como picos inesperados ou quedas no tráfego, que podem ser sinalizadas para uma investigação mais aprofundada.

Previsão de Churn do Cliente

A previsão de churn no segmento B2C é um caso de uso padrão de telecomunicações. Imagine, você como um negócio B2B, poderia prever a taxa de rotatividade de clientes da sua empresa antes que ela acontecesse? Usando um modelo de aprendizado de máquina, as empresas de telecomunicações podem prever quando um cliente ou assinante está em risco de rotatividade. Eles podem então tomar medidas para reduzir sua taxa de rotatividade.

Por exemplo, eles podem entrar em contato proativamente com seus clientes para ajudá-los a resolver um problema que pode levá-los a sair. Quanto mais precisas forem suas previsões e, portanto, suas respostas, você terá menos perdas reais de clientes. Além disso, você criará clientes mais felizes que permanecerão consumindo seus serviços por mais tempo.

Configuração Automática de Serviço

Um caso de uso para IA é a configuração automática de serviço. Para fazer isso, as empresas de telecomunicações podem implantar algoritmos de aprendizado de máquina como um gateway entre o gerenciamento de rede e outros sistemas. O modelo descobriria rapidamente valores de parâmetros ideais para um determinado aplicativo ou cliente e, em seguida, ajustaria esses parâmetros automaticamente sempre que necessário. Embora treinado com dados do uso anterior, esse sistema de automação de rede também pode aprender com novas experiências observando como os clientes reais e seus clientes se comportam.

Assistente Virtual

Novas tecnologias, como assistentes virtuais, estão permitindo que empresas de telecomunicações automatizem processos de negócios, como entrada de dados e solicitações de clientes, reduzindo custos e aumentando a qualidade. Por exemplo, a plataforma Super Agente da @impactstrategygroup é um assistente virtual que pode responder a perguntas com precisão quase humana. A plataforma usa algoritmos de aprendizado de máquina para aprender a responder com precisão a diferentes perguntas em todos os setores, incluindo telecomunicações.

Além desse exemplo, o Alibaba Group recentemente ganhou as manchetes por desenvolver um novo sistema de inteligência artificial que afirma poder atender 95% de todas as chamadas feitas para o serviço de bate-papo online do Alibaba em cinco segundos ou menos. (A Alibaba afirma que seus assistentes humanos atendem chamadas em 30 segundos.) A tecnologia até entende e lembra o contexto de múltiplas interações para que possa fornecer respostas mais personalizadas ao longo do tempo.

Prevenção a Fraudes e Segurança Cibernética

A prevenção de fraudes e a segurança cibernética são os principais desafios para as telecomunicações atualmente. Felizmente, a inteligência artificial oferece uma variedade de soluções para ajudar a detectar fraudes em sua empresa. Por exemplo, redes neurais podem ser usadas para analisar mudanças no comportamento do usuário móvel (como atividade de telefone celular) que podem sugerir atividade fraudulenta.

Esses modelos também podem ajudar a identificar anomalias nos registros de chamadas e dados de SMS, ajudando você a determinar se houve alguma atividade de cobrança fraudulenta. A IA também pode ser aproveitada para fins de segurança cibernética, como detectar bots maliciosos antes que eles se espalhem pela rede.

Monitoramento e otimização da qualidade da experiência

No mercado hipercompetitivo de hoje, a experiência do usuário tornou-se uma daquelas métricas críticas que podem fazer ou quebrar seu produto. A qualidade da experiência (QoE) está intimamente ligada à satisfação do cliente, por isso é uma métrica valiosa para os líderes técnicos e de negócios.

Mais especificamente, a QoE trata de manter um nível aceitável de desempenho em várias dimensões durante toda a experiência do cliente. A QoE geralmente é dividida em três dimensões: latência, throughput e jitter. É aqui que a análise preditiva baseada em ML entra em ação.

Usando algoritmos avançados, o sistema de IA pode determinar e prever como os usuários respondem e experimentam os diferentes aspectos da rede mencionados acima, sem precisar enquadrar explicitamente essas questões. O modelo de aprendizado profundo subjacente analisa a rede multidimensional e os dados do cliente para obter pontuações de QoE.

Isso permite que as empresas de telecomunicações, em particular os provedores de serviços de comunicação, identifiquem áreas problemáticas e as resolvam rapidamente antes que se transformem em reclamações. Também permite que eles otimizem as redes atuais, bem como planejem futuros investimentos em infraestrutura com base nas experiências reais do usuário, e não em suposições.

Rastreamento de ativos de rede

Rastrear todos os seus ativos de rede é essencial para empresas do setor de telecomunicações. Você pode usar inteligência artificial para ajudá-lo a rastrear automaticamente seu equipamento de rede, fornecendo uma visão de todo o seu ambiente de hardware e software. Isso pode facilitar o dimensionamento, pois você terá uma visão mais precisa de sua pegada geral de software e hardware. E se houver uma interrupção, você poderá diagnosticá-la melhor por causa de todos esses dados.

Existem produtos que podem identificar e coletar informações de várias fontes em um curto período de tempo. À medida que crescem, eles se tornam mais inteligentes com cada novo dado que coletam — em outras palavras, eles aprendem e melhoram com o tempo.

Sistemas de Ofertas e Recomendações Personalizadas (Conteúdo, Equipamento, Capacidade etc.)

Um dos principais e mais comuns casos de uso de IA em telecomunicações é um sistema de recomendação. Os sistemas de recomendação tratam de entender as necessidades individuais dos clientes e fornecer ofertas e recomendações personalizadas aos clientes com base em seu histórico, preferências e o que é melhor para eles (vs. uma oferta genérica ou de tamanho único).

Para se manterem competitivas, as empresas de telecomunicações precisam oferecer ofertas e promoções que atendam às necessidades exclusivas de cada cliente, aprimorando a experiência do cliente. Essas recomendações pessoais são baseadas nos dados históricos comportamentais de um cliente, por exemplo, como eles usam seus serviços de rede e o que pesquisam online.

Essa abordagem também ajuda a garantir que os clientes recebam anúncios específicos de seus interesses, em vez de argumentos de venda irrelevantes com base em dados demográficos limitados. Embora tradicionalmente utilizados em segmentos B2C, esses métodos também se tornaram parte dos negócios B2B.

Campanhas de Publicidade Digital Automatizadas

Há uma quantidade incrível de concorrência e pressão de tempo nas campanhas de publicidade digital. Um aplicativo de inteligência artificial pode tornar essas campanhas significativamente mais eficientes, automatizando uma variedade de processos e melhorando a capacidade de geração de leads.

Por exemplo, empresas que usam IA podem automatizar processos como armazenamento e processamento de dados, correspondência de leads a anúncios direcionados e resposta a consultas de consumidores.

Esses processos precisam de monitoramento humano constante; felizmente, humanos não serão necessários quando as tarefas forem executadas por IAs. Isso economizará uma quantidade considerável de recursos para empresas que dependem fortemente de campanhas de marketing digital para adquirir novos clientes ou reter os existentes.

Percepções dos clientes

A IA nas telecomunicações é amplamente utilizada para melhorar os processos de atendimento ao cliente. Por exemplo, os chatbots são uma maneira inteligente de as empresas de telecomunicações minimizarem as despesas terceirizando trabalhos de suporte no exterior. Os chatbots também permitem que as empresas coletem dados sobre seus clientes para que possam direcioná-los com mensagens e campanhas mais personalizadas posteriormente.

Os aplicativos da IA vão muito além dos chatbots. Ao usar a segmentação de clientes baseada em IA, por exemplo, uma empresa pode saber quais usuários podem estar interessados em um novo produto. Em seguida, ele pode usar essas informações para direcionar anúncios (ou mensagens) a esses usuários. O objetivo desses anúncios direcionados é atrair clientes em potencial para a compra de produtos dessas empresas.

Atendimento ao Cliente Personalizado

Embora possa não parecer uma aplicação de IA transformadora, personalizar o atendimento ao cliente e implementar recursos de autoatendimento é um componente importante dos casos de uso de IA em telecomunicações. Atualmente, muitas empresas estão incorporando um nível de toque humano em seu processo de atendimento ao cliente, oferecendo serviços 24 horas por dia, 7 dias por semana e empregando pessoas especializadas em se comunicar com os clientes. No entanto, à medida que a tecnologia de inteligência artificial continua avançando e se tornando mais integrada à vida cotidiana, sua empresa pode terceirizar grande parte de suas necessidades de atendimento ao cliente – e talvez até eliminar alguns empregos – usando bots orientados por IA que podem se comunicar em escala.

Por exemplo, a @impactstrategygroup criou uma assistente inteligente, projetada para se comunicar com os clientes em vários canais. Ela é capaz de responder a perguntas sobre apólices de seguro, transações, sinistros, contas de aposentadoria e outras áreas. Ela também é capaz de interagir com clientes em sites de mídia social, como Facebook Messenger ou Twitter Direct Messages (DMs). A parte mais impressionante? Ela já está ajudando mais de 1 milhão de membros! Se você está procurando casos de uso de IA em telecomunicações que melhorem a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, reduzam os custos, não procure mais do que o atendimento personalizado ao cliente.

Geração de leads de vendas

Uma maneira pela qual a IA está ajudando as equipes de vendas é classificando automaticamente os contatos de um banco de dados da empresa e priorizando esses leads com base em vários fatores, como o segmento da indústria de telecomunicações em que trabalham ou seu relacionamento pessoal com o vendedor.

Na verdade, o uso de IA para geração de leads de vendas pode economizar até quatro horas por dia para algumas empresas analisando manualmente os dados. Quando isso acontece, os vendedores têm mais tempo para conversar com os clientes em potencial, o que os ajuda a converter as vendas mais rapidamente. Além disso, os sistemas baseados em IA são mais precisos do que os humanos na detecção de tendências que podem ser úteis ao gerar novos leads.

Por exemplo, se a IA perceber que alguém que você contatou recentemente também entrou em contato com vários outros compradores em sua empresa recentemente, pode sugerir que você entre em contato com ele novamente em breve, para que ele não escape para outro fornecedor.

Um bom caso de uso de plataforma de geração de leads é o LAIA (LEAD AUTOMATED INTELLIGENT ACTIVATION). Laia-Digital é uma plataforma que usa uma tecnologia que otimiza o ciclo de vida do Lead e incrementa sua rentabilidade. Ela é orientada à área de Marketing e Vendas que une o mundo online com o offline ajudando ao longo do ciclo de vida do Lead.

Veja o filme explicativo da plataforma no fim do artigo.

Onde focar e como começar?

Encontrar casos de uso para aplicar IA no setor de telecomunicações é relativamente fácil, mas encontrar casos de uso que criem valor é outra história. Um fator importante a ser considerado ao selecionar um caso de uso de IA é como as pessoas trabalham hoje. Se você pode criar um fluxo de trabalho que permita aos clientes, internos ou externos, fazer algo mais rápido e fácil (por exemplo, automação de rede), então há boas chances de que seus usuários de negócios o considerem valioso.

Primeiro, concentre-se em seus processos de negócios, metas e pontos problemáticos. Sua empresa precisa de mais leads de vendas? Uma maneira melhor de prever a rotatividade? Um meio mais eficiente para coletar dados? Dependendo da sua situação, existem inúmeras maneiras de implementar a inteligência artificial. A partir daí, faça algumas pesquisas sobre plataformas que possam se adequar ao seu caso de uso ou considere criar uma solução personalizada usando APIs ou ferramentas de código aberto.

Qualquer que seja a abordagem adotada, é importante lembrar que a IA é tão boa quanto o valor comercial que visa gerar.

Se você está tendo problemas para decidir por onde começar, não tenha medo de nos ligar, teremos o maior prazer em apoiá-los nessa jornada.