Las redes rápidas de banda ancha y de datos móviles han impulsado la "revolución de las aplicaciones". Pero las fuentes de ingresos han pasado por alto en gran medida a los operadores que las construyeron en primer lugar. 

Para evitar que sus servicios se conviertan en una mercancía y las redes "tuberías tontas", las empresas de telecomunicaciones deben reinventarse. Ya sea que decidan ofrecer conectividad inteligente, crear una cartera de servicios inteligentes, convertirse en agregadores de contenido o incluso en creadores de contenido, una cosa será esencial para su éxito: deben convertirse en "telecomunicaciones cognitivas". 

Esto significa integrar sus redes y servicios con inteligencia automatizada basada en datos como municiones competitivas, para reafirmarse dentro de la cadena de valor y capturar una porción más grande del pastel de ingresos. 

Convertirse en una empresa de telecomunicaciones cognitiva

El sector de las telecomunicaciones ha sido un entusiasta adoptante de la automatización, impulsado por tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) desde el principio. En 2017, McKinsey descubrió que las telecomunicaciones tenían la mayor proporción de empresas que habían adoptado tres o más tecnologías relacionadas con la IA a escala. 

Los operadores de telecomunicaciones siempre han tenido una gran cantidad de datos para liberar algoritmos de IA y aprendizaje automático (ML): datos de clientes, de red, de uso, datos financieros, etc. 

Lo que todavía los detiene es la naturaleza aislada de estos grandes repositorios de datos, que generalmente se extienden a través de muchos departamentos internos con poca o ninguna superposición. Los operadores deben atravesar dicha división y poner los datos a disposición de toda la organización para desarrollar estrategias y productos futuros efectivos. 

Sin embargo, es solo un paso preliminar para convertirse en una "empresa cognitiva", una empresa que utiliza sistemas inteligentes unidos que pueden detectar, inferir, razonar y responder a los datos. 

Un paso a la vez

La primera etapa, la automatización de procesos, ahora prevalece en muchas industrias. Los algoritmos replican tareas humanas como la entrada de pedidos, la supervisión básica de eventos o la captura de datos. 

La segunda etapa, la autonomía reactiva, involucra un software que puede asimilar datos y actuar sobre la base. Los ejemplos incluyen procesos tales como verificaciones de cumplimiento o "incorporación" de nuevos suscriptores, que pueden programarse y ejecutarse automáticamente. 

El siguiente paso, la autonomía proactiva, analiza el negocio en tiempo real, por ejemplo, para predecir el "abandono" y tomar medidas preventivas para retener a los clientes en riesgo de irse. Otros ejemplos incluyen la identificación y reparación de fallas de órdenes y el mantenimiento predictivo, que calcula cuándo pueden ocurrir fallas y las termina de raíz. Este nivel de automatización ya se usa ampliamente, y con éxito, entre los operadores de red. 

La autonomía prescriptiva está un paso por delante de esto, e involucra algoritmos que hacen deducciones de los datos y responden a ellos. Muchas de las empresas de medios actuales utilizan este nivel de inteligencia artificial para comprender las preferencias de los clientes y personalizar los servicios. Por ejemplo, su servicio de transmisión puede analizar qué programas de TV les gustan, cómo y cuándo los consume, y proporcionar sugerencias específicas sin intervención humana. 

Más allá de eso se encuentra la etapa final: la autonomía cognitiva. Esto ocurre cuando los datos y la inteligencia se comparten en toda la empresa, lo que brinda una visión de 360 ??grados de cada operación e interacción. En este nivel, los sistemas habilitados para IA pueden detectar un evento de red, identificar su causa raíz, deducir las implicaciones y generar una respuesta. 

¿Qué sigue?

Las oportunidades para las empresas de telecomunicaciones cognitivas son sustanciales. Pero maximizar este potencial significa pensar en grande. Al crear su hoja de ruta, los CEO y los CXO deberían preguntarse qué deben hacer para institucionalizar un modelo operativo de datos, considerando las implicaciones para la estructura organizacional, la estrategia de las personas, el gobierno y los valores comerciales. Tal enfoque holístico asegurará que elevar el negocio en la cadena de valor de las comunicaciones es el corazón de la transformación, no la tecnología.

*Experto en el área de Servicios de Asesoramiento e Innovación, unidad CMI (Communication, Media & Information) en TCS