AI w telekomunikacji: kluczowe zastosowania, korzyści i trendy na przyszłość

Operatorzy telekomunikacyjni inwestują znaczące środki w AI, by usprawnić działalność i sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów.

Na przykład Deutsche Telekom planuje wykorzystać AI, by wygenerować około 1,5 miliarda euro nowych przychodów i zredukować koszty o 700 milionów euro do 2027 roku.

Choć duzi operatorzy przodują we wdrażaniu AI, nie jest ona zarezerwowana tylko dla gigantów branży. Mniejsze firmy telekomunikacyjne również korzystają z zalet czatbotów dla firm, które poprawiają niezawodność sieci i obsługę klienta.

Przyjrzyjmy się, jak agenci AI zmieniają krajobraz telekomunikacji – oraz co jest potrzebne, by skutecznie ich budować i wdrażać.

Czym jest AI w telekomunikacji?

AI w telekomunikacji to wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów i zwiększenia niezawodności usług. Umożliwia operatorom analizę dużych ilości danych sieciowych i rozpoznawanie trendów wskazujących na potencjalne problemy. Wczesna identyfikacja takich wzorców pozwala zapobiegać zakłóceniom i zapewniać bardziej niezawodne usługi.

• AI przetwarza dane sieciowe w czasie rzeczywistym, wykrywając anomalie i przewidując możliwe awarie, co pozwala rozwiązać problemy zanim wpłyną one na działanie usług.
• Asystenci AI pomagają w zapytaniach dotyczących rozliczeń i rozwiązywaniu problemów z łącznością.
• Inteligentna automatyzacja optymalizuje wydajność sieci, przydzielając przepustowość i dostosowując zasoby w zależności od zapotrzebowania.

Jak działa AI w telekomunikacji?

AI jest zintegrowana z systemami telekomunikacyjnymi, by usprawnić operacje i zwiększyć niezawodność usług. Przetwarzając dane w czasie rzeczywistym, pomaga operatorom efektywniej zarządzać infrastrukturą i reagować na potrzeby sieci bez opóźnień.

Monitorowanie i optymalizacja wydajności sieci

AI nieustannie śledzi aktywność sieci i dostosowuje zasoby, by utrzymać stabilność. Jeśli w danym obszarze wzrasta ruch, przekierowuje przepustowość, by zapobiec przeciążeniom. Gdy sygnał w wieży komórkowej słabnie, AI wykrywa problem i powiadamia inżynierów o konieczności interwencji.

Przewidywanie i zapobieganie zakłóceniom usług

Analizując dane historyczne, AI wykrywa wzorce wskazujące na możliwe awarie. Jeśli linia światłowodowa zaczyna wykazywać oznaki zużycia, AI zaleca działania prewencyjne. W przypadku zbliżającej się burzy może przygotować alternatywne trasy, by zminimalizować przerwy w usługach.

• Predykcyjne utrzymanie ruchu z wykorzystaniem AI wykrywa wczesne sygnały awarii sprzętu.
• Zautomatyzowane oceny ryzyka pomagają operatorom przewidywać i ograniczać potencjalne przerwy w działaniu.

Automatyzacja i usprawnianie obsługi klienta

Asystenci AI wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP), by interpretować zapytania klientów i oferować natychmiastową pomoc. Zamiast czekać na połączenie z konsultantem, klienci otrzymują szybkie odpowiedzi lub instrukcje krok po kroku.

• Czatboty AI obsługują rutynowe zapytania, odciążając zespoły wsparcia przy bardziej złożonych sprawach.
• Agenci AI pomagają przy konfiguracji i wsparciu technicznym, przekazując sprawy dalej, gdy jest to konieczne.

Wzmacnianie i zabezpieczanie operacji telekomunikacyjnych

AI wzmacnia bezpieczeństwo sieci, wykrywając podejrzane zachowania. Identyfikuje nietypowe wzorce w rejestrach połączeń i wykorzystaniu danych, sygnalizując próby oszustwa. Dzięki ciągłemu uczeniu się na podstawie nowych zagrożeń, AI pomaga chronić dane użytkowników i integralność sieci.

Poza bezpieczeństwem, AI automatyzuje zadania takie jak aktywacja kont czy dostosowywanie przepustowości do zapotrzebowania. Optymalizuje też konfiguracje sieci, ograniczając ręczną ingerencję i poprawiając jakość usług.

Zastosowania AI w telekomunikacji

Myśląc o AI w telekomunikacji, na myśl mogą przyjść przede wszystkim chatboty – obsługujące zapytania i wsparcie klientów.

Jednak rola AI w tej branży jest znacznie szersza. Oto kilka przykładów zastosowań:

Predykcyjne utrzymanie z wykorzystaniem uczenia maszynowego

Predykcyjne utrzymanie AI zwiększa niezawodność sieci telekomunikacyjnych, proaktywnie wykrywając potencjalne awarie sprzętu. Analizując dane sieciowe w czasie rzeczywistym, AI rozpoznaje wzorce wskazujące na możliwe problemy, umożliwiając szybką interwencję.

• AI monitoruje ruch sieciowy, by wykrywać nieprawidłowości, np. nagłe wzrosty utraty pakietów w określonych wieżach, co pozwala rozwiązać problem zanim wpłynie na klientów.
• Na podstawie danych historycznych AI przewiduje, kiedy elementy takie jak zasilacze mogą ulec zużyciu, zalecając konserwację, by zapobiec awariom i zapewnić ciągłość usług.

Optymalizacja sieci z cyfrowymi bliźniakami

Technologia cyfrowych bliźniaków tworzy wirtualne repliki infrastruktury telekomunikacyjnej, umożliwiając symulację działania sieci i testowanie nowych konfiguracji. Zamiast wprowadzać zmiany bezpośrednio w działającej sieci, inżynierowie mogą modyfikować parametry w cyfrowym bliźniaku i obserwować reakcję systemu.

Na przykład chatbot AI dla telekomunikacji może wspierać inżynierów, analizując cyfrowego bliźniaka i rekomendując zmiany przed wdrożeniem w rzeczywistości.

Jeśli operator planuje rozszerzyć zasięg 5G, chatbot może:

• Analizować dane sieciowe, by wskazać potencjalne wąskie gardła i luki w zasięgu.
• Symulować różne konfiguracje, testować ich wpływ przed wdrożeniem i sugerować poprawki.

Zamiast ręcznie uruchamiać symulacje, inżynierowie mogą rozmawiać z agentem AI, pytając np. „Co się stanie, jeśli zwiększymy przepustowość w tym regionie?” lub „Jak ta konfiguracja wpłynie na opóźnienia?”. AI udziela wtedy odpowiedzi na podstawie symulacji w czasie rzeczywistym.

Inteligentna obsługa klienta

Asystenci AI pomagają klientom w sprawach rozliczeniowych i rozwiązywaniu problemów z łącznością.

Poza obsługą rutynowych zgłoszeń, czatboty IT odgrywają kluczową rolę w telekomunikacji, wspierając wsparcie techniczne i diagnozowanie problemów z siecią. Rozpoznają problemy z łącznością, proponują rozwiązania krok po kroku i decydują, kiedy przekazać trudniejsze sprawy pracownikom.

Wykrywanie oszustw

W branży telekomunikacyjnej narzędzia AI potrafią wykrywać nietypowe wzorce w rejestrach połączeń i transakcjach, by identyfikować działania oszukańcze.

Analizując anomalie, pomaga operatorom zapobiegać takim problemom jak klonowanie kart SIM, zanim się nasilą.

Narzędzia AI pomagają firmom telekomunikacyjnym ograniczać straty finansowe, ucząc się nieustannie na podstawie nowych danych.

Spersonalizowany marketing

AI umożliwia personalizację marketingu w telekomunikacji, analizując dane klientów i przewidując, które oferty będą dla nich najbardziej atrakcyjne. Zamiast ogólnych promocji, AI dopasowuje rekomendacje na podstawie bieżącej aktywności i korzystania z usług.

Jednym ze sposobów wykorzystania tego podejścia są agenci AI do marketingu cyfrowego. Przykładowo, jeśli klient często ogląda filmy online, agent AI może zaproponować mu lepszy pakiet danych. Operator może też wykorzystać generatywną AI do tworzenia indywidualnych rabatów na rozmowy międzynarodowe na podstawie historii połączeń.

Inteligentna automatyzacja wdrażania usług

Sztuczna inteligencja usprawnia działania, automatyzując ręczne zadania, takie jak konfiguracja sieci i przydzielanie zasobów. Przyspiesza także aktywację usług, ograniczając ryzyko błędów ludzkich.

Może ułatwić:

• Wdrażanie nowych klientów – Gdy klient wybiera plan internetowy, sztuczna inteligencja automatycznie konfiguruje przepustowość i przydziela zasoby sieciowe, eliminując konieczność ręcznej konfiguracji.
• Dynamiczne przydzielanie zasobów – Jeśli w danym obszarze wzrasta zapotrzebowanie, AI wykrywa przeciążenie i dostosowuje rozdział zasobów, by utrzymać jakość usług.
• Automatyczne przekierowywanie ruchu – W przypadku awarii AI przekierowuje ruch sieciowy, aby zminimalizować zakłócenia podczas usuwania problemu przez techników.

Korzyści ze sztucznej inteligencji w telekomunikacji

Wyższy zwrot z inwestycji i oszczędności

Przewiduje się, że rynek AI w telekomunikacji osiągnie 38,8 miliarda dolarów do 2031 roku, więc operatorzy wdrażający AI już teraz mogą zapewnić sobie długoterminowy rozwój.

• Automatyzacja dzięki AI obniża koszty operacyjne, ograniczając pracę ręczną i zwiększając wydajność.
• Analityka predykcyjna pomaga zapobiegać kosztownym przestojom, wykrywając potencjalne problemy zanim się nasilą.
• Obsługa klienta oparta na AI, np. chatboty, obniża koszty wsparcia, zmniejszając zależność od pracowników.
• AI pozwala operatorom telekomunikacyjnym skalować usługi bez proporcjonalnego wzrostu kosztów.

Warto zauważyć, że 74% firm telekomunikacyjnych korzystających z Gen AI w produkcji odnotowuje zwrot z inwestycji w co najmniej jednym przypadku użycia.

Zoptymalizowane, inteligentne sieci

Operatorzy telekomunikacyjni polegają na AI, by utrzymać płynność działania sieci poprzez ciągłe monitorowanie wydajności. Gdy ruch w danym regionie gwałtownie wzrasta, AI wykrywa zmianę i dostosowuje przepustowość, zapobiegając przeciążeniom.

Większa niezawodność sieci

Nieoczekiwane awarie sieci mogą zakłócić usługi i zirytować klientów. AI minimalizuje przestoje, wykrywając wczesne oznaki zużycia sprzętu. Jeśli stacja bazowa zaczyna działać gorzej, AI zaleca konserwację zanim dojdzie do przerwy w świadczeniu usług.

• Wykrywa nieregularną siłę sygnału w światłowodach i planuje konserwację zapobiegawczą
• Sygnalizuje problemy sprzętowe zanim spowodują zakłócenia
• Ogranicza ryzyko masowych awarii, przewidując je z wyprzedzeniem

Lepsza obsługa klienta

Długie czasy oczekiwania i powolne rozwiązywanie problemów frustrują klientów telekomunikacyjnych. Asystenci AI zapewniają natychmiastowe odpowiedzi przez systemy IVR, czaty i portale samoobsługowe. W przypadku bardziej złożonych spraw AI zbiera potrzebne informacje i płynnie przekazuje zgłoszenie do konsultanta, zapewniając szybszą i skuteczniejszą pomoc.

Większa efektywność operacyjna

AI umożliwia operatorom telekomunikacyjnym optymalizację zasobów i redukcję kosztów poprzez automatyzację rutynowych procesów. Przewidując potrzeby konserwacyjne i zapobiegając awariom, AI ogranicza przestoje i kosztowne naprawy.

• Automatyzuje rozwiązywanie typowych problemów sieciowych
• Dynamicznie przydziela przepustowość, by zapobiegać przeciążeniom
• Usprawnia wdrażanie klientów i uruchamianie usług

Większe bezpieczeństwo i zapobieganie oszustwom

Oszustwa, takie jak podmiana kart SIM czy fałszowanie połączeń, kosztują operatorów miliony rocznie. AI wykrywa nietypowe wzorce w aktywności kont i sygnalizuje potencjalne zagrożenia zanim się nasilą. Ucząc się na podstawie wcześniejszych przypadków, AI zwiększa precyzję, ograniczając fałszywe alarmy i nie blokując prawidłowych transakcji.

Większy wzrost sprzedaży

Utrzymanie klientów i maksymalizacja przychodów wymagają precyzyjnych, opartych na danych strategii marketingowych.

Agenci sprzedaży AI pomagają operatorom telekomunikacyjnym identyfikować klientów, którzy mogą być zainteresowani zmianą planu lub przedłużeniem umowy. Analizując wcześniejsze korzystanie z usług, AI proponuje spersonalizowane promocje dopasowane do indywidualnych potrzeb, zwiększając zaangażowanie i konwersje.

Jak zbudować agenta AI dla branży telekomunikacyjnej

Chcesz stworzyć agenta AI dla telekomunikacji? Możesz zacząć w 6 krokach. Oto one.

1. Określ zakres

Zdecyduj, czym ma się zajmować Twój agent AI, na przykład:

• Obsługa klienta
• Diagnostyka sieci
• Uruchamianie usług
• Wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo

Może koncentrować się na jednej funkcji lub łączyć kilka możliwości, by zapewnić bardziej kompleksowe rozwiązanie.

Jasne określenie roli agenta AI pozwala zbudować go tak, by odpowiadał na konkretne potrzeby biznesowe i poprawiał doświadczenia klientów.

2. Wybierz platformę

Wybierz platformę AI, która obsługuje NLP i automatyzację oraz umożliwia pobieranie danych w czasie rzeczywistym i integrację z innymi systemami.

Na rynku dostępnych jest wiele platform agentów AI. Jeśli szukasz inspiracji, nasza lista najlepszych platform AI to świetny punkt wyjścia.

Dla agentów AI dedykowanych telekomunikacji platformy takie jak Botpress oferują zaawansowane narzędzia, w tym Autonomous Nodes, które pozwalają agentom AI decydować, kiedy korzystać ze strukturalnego przepływu, a kiedy użyć modeli językowych (LLM). Programiści mogą po prostu opisać działanie w języku naturalnym, co ułatwia budowę dynamicznych, kontekstowych asystentów telekomunikacyjnych, dostosowujących się do potrzeb klientów i warunków sieciowych.

3. Przygotuj instrukcje i zmienne

Twój agent AI dla telekomunikacji będzie całkowicie unikalny — wszystko zależy od zastosowania i zakresu. Częścią procesu jest poznanie wybranej platformy i dostosowanie jej możliwości do własnych celów.

Zacznij od autonomicznego węzła

Autonomous Nodes pozwalają agentom AI decydować, kiedy korzystać ze strukturalnego przepływu, a kiedy z LLM. Zamiast sztywnych skryptów, programiści mogą definiować zachowania w języku naturalnym. Agent AI może prowadzić użytkownika przez zapytania dotyczące rozliczeń według ustalonego schematu, a w przypadku nieprzewidywalnych problemów sieciowych korzystać z LLM.

Twórz zmienne do zbierania informacji

Aby skutecznie pomagać klientom, agent AI musi zbierać kluczowe informacje. Agent diagnostyczny może zapytać o lokalizację użytkownika i opis problemu, a agent obsługi klienta o dane konta, by udzielić precyzyjnej pomocy.

4. Zintegruj swojego agenta AI

Twój agent AI dla telekomunikacji musi być zintegrowany z odpowiednimi narzędziami i systemami, by działał bez zakłóceń.

Elastyczna platforma AI obsłuży gotowe integracje telekomunikacyjne, umożliwiając połączenie agenta z kluczowymi systemami, takimi jak bazy klientów czy platformy rozliczeniowe. Programiści mogą też tworzyć własne integracje, łącząc agenta AI z narzędziami wewnętrznymi i API telekomunikacyjnymi, by uzyskać dostęp do danych w czasie rzeczywistym.

Warto także stworzyć bazy wiedzy, do których agent AI będzie się odwoływał, odpowiadając na pytania klientów. Mogą one zawierać:

• Poradniki rozwiązywania problemów z łącznością.
• Zasady świadczenia usług, szczegóły planów, opcje zmiany i procedury rozliczeniowe.
• Raporty o stanie sieci, umożliwiające AI przekazywanie aktualnych informacji o awariach.

5. Testuj i udoskonalaj

Nawet po zbudowaniu i zintegrowaniu agenta AI dla telekomunikacji, ciągłe testowanie jest kluczowe dla zapewnienia dokładności i skuteczności. Najlepszym sposobem na udoskonalenie jego działania jest analiza rzeczywistych interakcji i identyfikacja obszarów do poprawy.

Testowanie powinno obejmować:

• Symulowane rozmowy, by ocenić, jak dobrze AI rozumie intencje użytkowników i udziela trafnych odpowiedzi.
• Wdrożenie testowe z małą grupą użytkowników w celu zebrania opinii na temat dokładności i użyteczności.
• Stały monitoring i dostosowywanie odpowiedzi na podstawie rzeczywistego użytkowania.

Jeśli użytkownicy często pytają o konkretny problem, a AI nie potrafi udzielić jasnej odpowiedzi, należy poprawić bazę wiedzy lub przebieg rozmowy.

6. Wdrażaj i monitoruj

Gdy agent AI dla telekomunikacji zostanie zoptymalizowany, czas wdrożyć go tam, gdzie klienci najchętniej z niego skorzystają — na stronie internetowej, w aplikacji mobilnej lub na platformach komunikacyjnych, takich jak WhatsApp chatbots czy Facebook Messenger chatbots.

Wdrożenie to dopiero początek. Stały monitoring jest niezbędny, by AI działała zgodnie z oczekiwaniami. Wykorzystaj analitykę chatbotów, by śledzić:

• Wskaźnik samodzielnego rozwiązywania spraw
• Wskaźniki rozwiązywania spraw
• Dokładność odpowiedzi
• Satysfakcję klientów

Analizując te wskaźniki za pomocą analityki chatbotów, operatorzy mogą wykrywać luki i udoskonalać agenta AI.

Przyszłość AI w telekomunikacji

Sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem infrastruktury telekomunikacyjnej, jednak dostawcy usług muszą najpierw zakończyć proces cyfrowej transformacji, by w pełni wykorzystać jej potencjał. Wielu z nich pracuje nad likwidacją silosów danych i wdrażaniem wirtualizacji – oba te elementy są niezbędne do automatyzacji opartej na AI.

Samozarządzające się sieci i automatyzacja

AI będzie odgrywać coraz większą rolę w zarządzaniu sieciami, ograniczając konieczność stałego nadzoru ze strony ludzi. Zamiast reagować na zakłócenia, wykryje problemy z wydajnością na wczesnym etapie i podejmie działania naprawcze.

Jeśli w danym obszarze nastąpi wzrost ruchu, AI przydzieli odpowiednią przepustowość, by zapobiec spowolnieniom. Gdy sprzęt zacznie się zużywać, zaplanuje konserwację zanim ucierpi jakość usług.

AI w 6G i przyszłościowej łączności

Pojawienie się sieci bezprzewodowych 6G ma przyspieszyć wdrażanie rozwiązań AI w telekomunikacji. Już teraz trwają prace nad technikami AI, które wprowadzą inteligentną automatyzację do sieci dostępowych (RAN), pomagając operatorom poprawić wydajność sieci.

Opracowywane są także standardy AI wzmacniające przetwarzanie brzegowe, co umożliwi rozwój kolejnej generacji autonomicznych i immersyjnych usług.

Co dalej

AI wyjdzie poza wspieranie operatorów i zacznie aktywnie zarządzać ich sieciami. Firmy inwestujące dziś w samooptymalizujące się systemy AI wyznaczą nowe standardy niezawodności sieci i budowania silniejszych relacji z klientami.

Wdróż agenta AI dla telekomunikacji

W miarę jak operatorzy telekomunikacyjni inwestują w AI, by zwiększać przychody i obniżać koszty, staje się ona kluczowym elementem długoterminowych strategii infrastrukturalnych.

Botpress to wysoce elastyczna, zaawansowana platforma AI klasy korporacyjnej zaprojektowana dla telekomunikacji. Umożliwia firmom budowanie własnych agentów AI, którzy usprawniają obsługę klienta i optymalizują operacje.

Dzięki płynnej integracji z systemami rozliczeniowymi i narzędziami do monitorowania sieci, Twój agent AI może zapewniać wsparcie w czasie rzeczywistym i automatyzować kluczowe procesy.

Nasz zaawansowany pakiet zabezpieczeń gwarantuje, że dane klientów i wiedza o sieci pozostają chronione i w pełni pod kontrolą Twojego zespołu.

Zacznij budować tutaj. Jest to darmowe.

Najczęstsze pytania

1. Czym są LLM-y (Large Language Models) i jak wspierają agentów AI w telekomunikacji?

LLM-y (Large Language Models) to systemy AI szkolone na ogromnych zbiorach tekstów, które rozumieją i generują język naturalny. W telekomunikacji LLM-y umożliwiają agentom AI interpretację złożonych, nieustrukturyzowanych wiadomości od klientów i udzielanie wsparcia kontekstowego w naturalnym języku.

2. Czym różnią się agenci AI od tradycyjnej automatyzacji w telekomunikacji?

Różnica polega na tym, że tradycyjna automatyzacja opiera się na z góry ustalonych, sztywnych regułach, które zawodzą przy nieoczekiwanych danych wejściowych. Agenci AI wykorzystują rozumienie języka naturalnego i adaptacyjną logikę, dzięki czemu mogą obsługiwać różnorodne zapytania i personalizować interakcje w czasie rzeczywistym.

3. Jakie umiejętności programistyczne są potrzebne do budowy i wdrożenia agentów AI w telekomunikacji?

Aby zbudować i wdrożyć agentów AI w telekomunikacji, wystarczy znajomość API oraz doświadczenie z platformami no-code/low-code, takimi jak Botpress. Bardziej zaawansowane projekty mogą wymagać wiedzy z zakresu JSON, webhooków lub integracji backendu, ale zaawansowane umiejętności AI czy ML nie są konieczne.

4. Czy agenci AI mogą być skonfigurowani zgodnie z regulacjami specyficznymi dla telekomunikacji (np. FCC, RODO, HIPAA)?

Tak, agenci AI mogą być skonfigurowani zgodnie z regulacjami branżowymi, takimi jak FCC, RODO czy HIPAA. Obejmuje to szyfrowanie danych, mechanizmy uzyskiwania zgody, kontrolę dostępu, rejestrowanie audytów oraz wdrażanie agentów na infrastrukturze zgodnej z wymaganiami (np. chmura zgodna z SOC 2 lub HIPAA).

5. Jaki jest typowy czas zwrotu z inwestycji (ROI) przy wdrażaniu agentów AI w małych i średnich firmach telekomunikacyjnych?

Typowy czas zwrotu z inwestycji w agentów AI w małych i średnich firmach telekomunikacyjnych wynosi od 3 do 12 miesięcy. Zależy to od zastosowania – firmy automatyzujące procesy o dużym wolumenie, takie jak wsparcie techniczne czy provisioning, zwykle szybciej osiągają korzyści dzięki natychmiastowej poprawie efektywności i redukcji kosztów pracy.