I vantaggi dell'IA per le telecomunicazioni

Definiamo intelligenza artificiale (IA) l'insieme di processi e algoritmi che simulano l'intelligenza e le modalità di risoluzione dei problemi del cervello umano. Il machine learning (ML) e il deep learning (DL) sono sottocategorie dell'intelligenza artificiale che utilizzano gli algoritmi per identificare schemi nei dati e utilizzarli per formulare analisi predittive.

Negli ultimi anni, i progressi nell'applicazione delle tecnologie di IA, ML e DL, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) già predisposti hanno generato scenari di utilizzo innovativi in molti settori, ad esempio i consigli di acquisto personalizzati nella vendita al dettaglio o il rilevamento delle frodi in ambito finanziario. Già da tempo queste innovazioni sono presenti nelle telecomunicazioni;

di fatto, i più importanti provider di servizi del settore utilizzano da anni l'IA predittiva per aumentare la propria efficienza operativa. Alcuni si avvalgono anche dell'IA generativa per migliorare l'esperienza dei clienti e incrementare la propria competitività sul mercato. L'impiego dell'IA nelle telecomunicazioni non è tuttavia privo di difficoltà, tra cui le spese iniziali in conto capitale, la sicurezza e le problematiche di elaborazione di grandi volumi di dati. La scelta della soluzione IT più adeguata può incentivare l'uso efficiente, anche in termini di costi, degli strumenti basati su IA, generando nuovi flussi di fatturato e proteggendo al contempo i dati dei clienti.

Le applicazioni dell'IA sono un valido aiuto per superare alcune delle sfide specifiche del settore delle telecomunicazioni:

• Aumento dei costi. Per rimanere competitivi, i fornitori di servizi di telecomunicazioni hanno destinato molte risorse agli upgrade. L'infrastruttura è uno dei principali ambiti di investimento, perché occorre trasformare le reti per poter offrire nuovi servizi e applicazioni compatibili con le tecnologie 5G e IA. L'IA può essere utilizzata per aumentare l'efficienza della rete o per ridurre i costi di manutenzione, il che può contribuire a contenere le conseguenze dell'aumento dei costi.
• Concorrenza. Aspettative dei clienti sempre più elevate e servizi innovativi offerti dai competitor rendono la concorrenza sempre più serrata. L'offerta di nuovi servizi potenziati dall'IA, come le chatbot di assistenza o la gestione migliorata del traffico di rete, permette di differenziarsi dai concorrenti.
• Gestione e complessità della rete. Per gestire l'aumento del traffico e della complessità delle reti globali servono più risorse.
• Carenza di risorse per l'elaborazione dei dati. I clienti producono elevate quantità di dati fruibili. Spesso tuttavia i fornitori di servizi di telecomunicazioni non hanno le risorse sufficienti per analizzarli e ottenere risultati che permettano loro di soddisfare le esigenze dei clienti in maniera più efficace ed efficiente.

Come applicare l'IA in azienda

Le tecnologie AI/ML sono un valido aiuto per superare questi ostacoli. Di seguito sono illustrati alcuni possibili scenari di utilizzo:

• Ottimizzazione della rete. L'IA può agevolare l'analisi del traffico di rete, per prevedere eventuali congestioni e reindirizzare il traffico per impedire rallentamenti, il che si traduce anche in un'esperienza migliore per i clienti, oltre a evitare spese non necessarie.
• Verifica della rete e manutenzione predittiva. L'IA può esaminare i dati cronologici per prevedere potenziali guasti della rete e dell'infrastruttura di rete. Ciò consente di pianificare la manutenzione proattiva con largo anticipo, con una conseguente riduzione dei costi.
• Efficienza della rete. L'applicazione dell'IA predittiva ai servizi voce e video di alta qualità permette di ridurre il traffico di rete utilizzato. L'uso dei meccanismi Forward Erasure Correction (FEC) o Erasure Correcting Code (ECC) può risparmiare le conseguenze della perdita dei pacchetti creando in anticipo i pacchetti di riparazione dei dati, che possono essere utilizzati per ricreare i dati perduti.
• Chatbot di assistenza. L'uso dei modelli di IA permette di velocizzare le richieste di assistenza dei clienti, che vengono reindirizzati dalle chatbot alla risoluzione dei problemi più comuni, lasciando agli operatori la possibilità di passare le segnalazioni al livello superiore o di dedicarsi ad altre problematiche.

Nonostante l'intelligenza artificiale possa aiutare a superare le sfide aziendali nel settore delle telecomunicazioni, l'adozione di tecnologie di intelligenza artificiale è spesso difficile. Ostacoli come l'esitazione dei clienti, i problemi di privacy e i costi elevati sono reali e diffusi e influiscono sulla velocità di evoluzione del settore.

Scarsa fiducia nei confronti dell'IA 
L'interazione con le soluzioni di IA da parte dei clienti è ancora incerta, soprattutto quando si tratta dei servizi di assistenza dove alla chatbot si preferisce il contatto con un operatore umano. Che sia la perplessità di fronte a una tecnologia nuova o la familiarità con i sistemi esistenti, l'esitazione dei clienti può ostacolare la transizione completa all'IA.

Qualità dei dati
La qualità dei dati è un aspetto fondamentale delle applicazioni di intelligenza artificiale a utilizzo intensivo dei dati, come la manutenzione predittiva e l'automazione dell'assistenza. L'efficienza di queste applicazioni è strettamente legata alla qualità dei dati che vengono elaborati. Se, ad esempio, la qualità dei dati è bassa, i modelli di IA potrebbero non riuscire a prevedere con precisione le esigenze di manutenzione. Per assicurarsi che i dati con cui si addestra l'IA siano accurati e adeguati, è fondamentale adottare una piattaforma che agevoli la creazione e la distribuzione di applicazioni compatibili con l'IA e scalabili negli ambienti di cloud ibrido.

Compatibilità con l'infrastruttura esistente
Le organizzazioni che si occupano di telecomunicazioni devono integrare i servizi di IA con le reti 5G e i sistemi in uso, il che richiede una piattaforma unificata che supporti tanto le reti più innovative quanto quelle tradizionali, e che sia in grado di gestire i carichi di lavoro dell'IA.

Problemi di privacy
Nella modellazione IA, la protezione dei dati privati dei clienti è fondamentale. Le aziende di telecomunicazioni hanno bisogno di una piattaforma di intelligenza artificiale che si integri con un ecosistema di strumenti di intelligenza artificiale affidabili, in modo che gli operatori sappiano dove vengono alimentati i dati, quali sono gli accessi e quali dati sono vulnerabili all'esposizione. Serve a tal fine una piattaforma affidabile e coerente per i carichi di lavoro dell'IA, che offra funzionalità di sicurezza, osservabilità e operatività totali, indipendentemente dall'ambiente cloud in cui opera.

Costi
Considerate la dimensione e la complessità delle reti, è importante valutare il costo dell'integrazione dell'IA nelle telecomunicazioni. Per giustificare gli investimenti iniziali è necessario valutare accuratamente il potenziale ritorno sugli investimenti (ROI) per ogni scenario di utilizzo dell'IA.

Acquisizione di talenti
L'assunzione di professionisti competenti è fondamentale. Quello delle telecomunicazioni è un ambito specializzato e i professionisti dell'IA devono avere competenze in data science ed esperienza nel gestire le difficoltà delle reti di grandi dimensioni. Questa combinazione di conoscenze e abilità è fondamentale per adottare e gestire le tecnologie IA in questo settore.

La riuscita del deployment dei carichi di lavoro dell'IA in modo scalabile dipende dall'efficienza e dall'efficacia della collaborazione tra i componenti in movimento. Nello specifico, i server di inferenza in grado di supportare modelli di IA più grandi (come gli LLM) e capacità di inferenza più complesse sono essenziali per la scalabilità dei carichi di lavoro di IA per l'azienda.

Questi strumenti di IA consentono agli ingegneri di utilizzare le risorse in modo più efficiente per favorire la scalabilità: 

• llm-d: i prompt degli LLM possono essere complessi e non uniformi. In genere, per gestire grandi quantità di dati richiedono grandi risorse di elaborazione e storage. Un framework IA open source come llm-d consente agli sviluppatori di utilizzare tecniche come l'inferenza distribuita per supportare le crescenti richieste di modelli di ragionamento sofisticati e di grandi dimensioni come gli LLM.
• Inferenza distribuita: con l'inferenza distribuita, i modelli di IA elaborano i carichi di lavoro in modo più efficiente suddividendo le attività di inferenza su un gruppo di dispositivi interconnessi. È l'equivalente in ambito software del proverbio: "L'unione fa la forza".  
• vLLM: acronimo di "virtual large language model" (modello di linguaggio virtuale di grandi dimensioni), è una libreria di codice open source gestita dalla community vLLM che consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di svolgere i calcoli in modo scalabile e più efficiente.

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