Podobnie jak w przypadku 5G, firmy telekomunikacyjne muszą szukać zastosowań komercyjnych, aby zapewnić rozwój GenAI
Przewoźnicy muszą zidentyfikować przekonujące przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji, w przeciwnym razie będą musieli stawić czoła wyboistej drodze, tak jak miało to miejsce w przypadku 5G.
Promując przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), firmy telekomunikacyjne powinny szukać przypadków użycia, które faktycznie dodają wartość, w przeciwnym razie mogą stanąć przed koniecznością poradzenia sobie z nadchodzącymi problemami.
Zauważając, że sztuczna inteligencja nie jest nową technologią dla firm telekomunikacyjnych, szef GSMA Intelligence, Peter Jarich, powiedział, że GenAI stała się w dużej mierze elementem leksykonu, ponieważ zdemokratyzowała korzystanie z takich narzędzi i wzbudziła nimi powszechne zainteresowanie.
Kluczowym pytaniem jest teraz, w jaki sposób telekomunikacja powinna wykorzystać nowe możliwości. Wskazał na 5G, która jest najszybciej rozwijającą się technologią mobilną, ale nie okazała się tak skuteczna w zwiększaniu zysków i przychodów operatorów. Z tego właśnie powodu tak wiele dyskusji toczy się wokół monetyzacji sieci 5G i wykorzystania jej możliwości w celu świadczenia przydatnych usług.
Zauważył ponadto, że zainteresowanie GenAI wśród operatorów pozostaje niskie - 56% nadal znajduje się w fazie testowej, a liczba wdrożeń komercyjnych jest niewielka.
Chociaż istnieją uzasadnione powody, dla których operatorzy powinni powolnie działać - ponieważ obsługują sieci obsługujące infrastrukturę krytyczną i muszą uwzględniać konsekwencje regulacyjne w przypadku przestojów - obecnie wyzwaniem jest sprawdzenie, w jaki sposób wyprowadzić ich poza fazę testowania GenAI i do komercyjnego startu - powiedział.
Wokół GenAI narosło tak wiele szumu, że firmy telekomunikacyjne muszą przesiać szum i dowiedzieć się, w jaki sposób wykorzystać technologię, aby zapewnić rzeczywistą wartość, powiedział Jarich, który rozmawiał z ZDNET przed odbywającym się w tym tygodniu Światowym Kongresem Mobilnym (MWC) w Barcelona, Hiszpania.
Największymi przeszkodami, na jakie napotykają operatorzy, są niejasny zwrot z inwestycji (ROI) i dojrzałość technologiczna. Nalegał, aby branża zidentyfikowała potencjalny dowód koncepcji GenAI, który może generować przychody, i ustaliła od jednego do dwóch przekonujących przypadków użycia.
Obecnie istnieje wielu graczy domagających się udziału w rynku i oferujących szeroką gamę produktów, w tym różne chipy i funkcje AI. Łączenie GenAI ze wszystkim w ramach sloganu marketingowego może skutkować rozczarowaniem konsumentów, jeśli usługi te nie przyniosą żadnej rzeczywistej wartości, powiedział.
Dlatego branża musi zachować ostrożność przy wyborze GenAI, w przeciwnym razie ryzykuje utratę zaufania klientów do technologii, powiedział Jarich. Podkreślił potrzebę jasnego przekazu i podstawowej wiedzy na temat dostępnych narzędzi.
Skupienie się na GenAI i szerszej sztucznej inteligencji powinno skupiać się na obniżeniu kosztów operacyjnych i zapewnieniu lepszej obsługi klienta. Zauważył, że operatorzy będą chcieli wykorzystać te narzędzia do opracowywania nowych usług, które mogą zwiększać wartość i budować silniejsze więzi z konsumentami.
Dodał, że wśród producentów urządzeń, takich jak Samsung i Google, pojawił się również nacisk, aby oferować telefony wyposażone w sztuczną inteligencję. W sytuacji stabilizacji lub spadku sprzedaży smartfonów ci gracze rynkowi musieli szukać sposobów, aby zachęcić konsumentów do zakupu nowych modeli. Doprowadziło to na przykład do wprowadzenia pojazdów składanych - dodał.
Dodał, że teraz oczekują od GenAI tego samego, na przykład ulepszenia wyszukiwania i dodania większej liczby przydatnych funkcji.
Zwiększy to zapotrzebowanie na otwarte interfejsy API, aby umożliwić programistom tworzenie narzędzi GenAI wykorzystujących możliwości 5G, w tym niskie opóźnienia, co umożliwi dalsze wprowadzanie nowych przypadków użycia 5G oraz napędzanie popytu i ruchu, powiedział.
GSMA przewiduje, że do końca 2024 r. liczba połączeń 5G wzrośnie z 1,6 miliarda do 2,1 miliarda.
Jarich zauważył, że przypadki użycia mogą się różnić w zależności od regionu i rynku, co daje lokalnym operatorom telekomunikacyjnym dalsze możliwości uzyskiwania nowych przychodów. A ponieważ większość usług GenAI działa w chmurze, operatorzy mogą odegrać rolę różnicującą w ich ułatwianiu. Mogą na przykład zapewnić obsługę przetwarzania brzegowego, co będzie ważne w przypadku niektórych usług GenAI, takich jak tłumaczenie językowe w czasie rzeczywistym i mniejsze, duże modele językowe (LLM), które można hostować na urządzeniu.
Dedykowany model podstawowy dla firm telekomunikacyjnych
Udostępniane są również specyficzne dla domeny LLM, aby pomóc zidentyfikować przypadki użycia GenAI specyficzne dla potrzeb konkretnego sektora, takiego jak finanse lub opieka zdrowotna.
W tym tygodniu Huawei wprowadził na rynek podstawowy model telekomunikacyjny, z którego, jak twierdzi, operatorzy mogą korzystać w celu poprawy efektywności operacyjnej i optymalizacji produktywności sieci. Jej model telekomunikacyjny obejmuje dwa kluczowe zastosowania: drugich pilotów opartych na rolach i agentów telefonicznych opartych na scenariuszach, powiedział na marginesie MWC członek zarządu Huawei i prezes ds. produktów i rozwiązań ICT, Yang Chaobin.
Model sztucznej inteligencji umożliwia interakcje w języku naturalnym dla różnych ról i scenariuszy, analizując złożone procesy i koordynując operacje w celu zapewnienia lepszej obsługi klienta, powiedział Yang. Są one dostosowane do takich ról, jak agent optymalizacji sieci, agenci obsługi użytkownika i zarządzanie błędami.
Dodał, że model podstawowy może również zasilać sieci autonomiczne, zapewniając operatorom telekomunikacyjnym trzy podstawowe funkcje, w tym świadczenie usług i konserwację sieci.
Firmy telekomunikacyjne wierzą, że sieci autonomiczne w połączeniu z technologiami takimi jak sztuczna inteligencja, duże zbiory danych, chmura i przetwarzanie brzegowe mogą świadczyć usługi szybciej, po niższych kosztach i które są prostsze we wdrażaniu i zarządzaniu. Na przykład TM Forum prowadzi projekt sieci autonomicznych, którego celem jest zdefiniowanie w pełni zautomatyzowanych sieci dla branż pionowych, umożliwiających „samokonfigurację, samonaprawę, samooptymalizację i samorozwój” sieci telekomunikacyjnych.
Podkreślając znaczenie automatyzacji, Yang zauważył, że przewoźnicy stoją w obliczu rosnących kosztów operacyjnych (wydatków operacyjnych), które wzrosły do około 70% w stosunku do przychodów. Zdefiniowane programowo i autonomiczne sieci mogą pomóc złagodzić tę presję kosztową - stwierdził.
Dodał, że model telekomunikacyjny Huawei Foundation może wspierać przypadki użycia związane ze świadczeniem usług, w których administratorzy mogą uzyskać dostęp do „dokładnej oceny multimodalnej i szybkiego świadczenia usług”. Możliwości optymalizacyjne modelu sztucznej inteligencji jeszcze bardziej ułatwiają przypadki użycia zapewniające wygodę użytkownika, a analiza międzyprocesowa i wsparcie oparte na oknach dialogowych mogą usprawnić przypadki rozwiązywania problemów - powiedział.
W miarę jak dane są w coraz większym stopniu wykorzystywane w aplikacjach sztucznej inteligencji, Jarich powiedział, że bezpieczeństwo danych będzie głównym przedmiotem zainteresowania, a operatorzy mogą odegrać rolę w zarządzaniu danymi użytkowników. Będą także musieli zadbać o to, aby ich sieci poradziły sobie z rosnącym ruchem w miarę wzrostu wykorzystania treści i usług generowanych przez GenAI - zauważył.
A dzięki rozległym danym, jakie już posiadają na temat swoich klientów, firmy telekomunikacyjne mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do zarządzania usługami dostosowanymi do indywidualnych potrzeb i lepszego świadczenia usług odpowiadających konkretnym potrzebom użytkownika, powiedział. Dodał, że to lekcja, którą mogą wyciągnąć ze swoich doświadczeń z 5G.
Dzięki podstawowym modelom i technologii GenAI zapewniającej „nowy poziom inteligencji”, dyrektor techniczny Huawei Cloud, Bruno Zhang, powiedział, że firmy coraz częściej będą wykorzystywać treści generowane przez sztuczną inteligencję w produkcji i do wspierania inżynierii oprogramowania. Budowa własnych modeli podstawowych będzie jednak wyzwaniem, ponieważ wymagają one „systematycznych innowacji” - powiedział Zhang na szczycie poświęconym chmurze chińskiego dostawcy, zorganizowanym równolegle z targami MWC.
Huawei ma nadzieję pomóc, oferując podstawowe modele sztucznej inteligencji obsługujące aplikacje, a także własne usługi w chmurze - powiedział. Chiński gigant technologiczny ma również na celu ułatwienie przyjęcia sztucznej inteligencji, dostarczając kluczowe komponenty, w tym natywną pamięć masową AI i dane zasilane przez sztuczną inteligencję.
Zauważył, że wydany w zeszłym roku Pangu LLM firmy Huawei zawiera modele specyficzne dla branży, przeszkolone przy użyciu danych branżowych oraz zapewnia scenariusze i zadania branżowe specyficzne dla danej branży, w tym jazdę autonomiczną i prognozowanie pogody.
Mieszkająca w Singapurze Eileen Yu relacjonowała dla ZDNET udział w Mobile World Congress 2024 w Barcelonie w Hiszpanii na zaproszenie Huawei Technologies.