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Adopción, Barreras y el Futuro de la Inteligencia Artificial Generativa en la Industria de las Telecomunicaciones – Encuesta

Por Ishwar Parulkar
La mitad de las empresas de telecomunicaciones encuestadas planean integrar inteligencia artificial generativa en los próximos dos años y esperan aumentar el gasto hasta seis veces.

No es una ilusión: la inteligencia artificial generativa está en todas partes. Y aquí en AWS, creemos que tendrá un impacto profundo en todas las industrias. La inteligencia artificial (IA) generativa es la próxima ola de adopción generalizada del aprendizaje automático profundo (deep machine learning (ML)), con la oportunidad de reinventar experiencias de clientes y aplicaciones empresariales, incluidas aquellas dentro de la industria de las telecomunicaciones.

Para comprender mejor el panorama, el sentimiento y la adopción de la inteligencia artificial generativa en la industria de las telecomunicaciones, AWS trabajó con Altman Solon, una firma global de consultoría estratégica exclusivamente enfocada en los sectores de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones, para encuestar a más de 100 líderes senior de telecomunicaciones de los Estados Unidos, Europa Occidental y Asia Pacífico. Los resultados se resumen en un documento técnico que explora la adopción actual y anticipada de la inteligencia artificial generativa. Aquí se presentan algunos de los hallazgos clave.

1. La adopción de la inteligencia artificial generativa crecerá significativamente en los próximos dos años

Entre los 17 casos de uso probados en cuatro dominios de telecomunicaciones (marketing y producto, servicio al cliente, red e IT), en promedio, cada caso de uso tiene alrededor de un 19% de adopción, lo que significa que los encuestados han implementado o están en proceso de implementación. Sin embargo, esto crecerá. La encuesta encontró que la adopción de casos de uso alcanzará, en promedio, el 34% en el próximo año y casi la mitad (48%) en los próximos dos años. Junto con eso, el gasto podría aumentar hasta seis veces la cantidad actual. Si bien los chatbots están impulsando una parte significativa del impulso (más información a continuación), el 64% de las empresas de telecomunicaciones coinciden en que muchos de los casos de uso de inteligencia artificial generativa que están considerando son nuevas aplicaciones, aún no atendidas por aplicaciones y procesos no generativos existentes.

2. Las empresas de telecomunicaciones de América del Norte lideran ligeramente en tasas de adopción de inteligencia artificial generativa

Las empresas de telecomunicaciones de América del Norte lideran ligeramente en tasas de adopción de inteligencia artificial generativa (adopción promedio de casos de uso del 22%) en comparación con otras partes del mundo. Las empresas de telecomunicaciones europeas (19%) son más cautelosas sobre la adopción de inteligencia artificial generativa debido a restricciones regionales de residencia de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos. Especialmente para empresas de telecomunicaciones fuera de América del Norte, la regulación presente y futura de IA y las restricciones y residencias de datos continúan siendo consideraciones clave. Países como China y muchos en la Unión Europea están fortaleciendo la regulación de IA y monitoreando la IA, mientras que los EE. UU. y la India buscan un enfoque más pasivo.

Mientras que las empresas de telecomunicaciones en APAC (adopción del 16%) tienen menos regulaciones de datos, están limitadas por desafíos de localización, como el idioma. La inteligencia artificial generativa se basa en modelos de lenguaje grandes (large language models (LLMs)), que deben entrenarse en un corpus de datos en un idioma específico. Hoy en día, la mayoría de los principales LLM se construyen en inglés. AWS está trabajando para cerrar esta brecha. Por ejemplo, a principios de este año, AWS lanzó el Programa de Soporte para el Desarrollo de LLM de AWS para potenciar las capacidades de inteligencia artificial generativa de Japón con una inversión de $6 millones (868 millones de yenes) en créditos de AWS para ayudar a impulsar la diversidad de LLMs.

3. Los chatbots para clientes son el primer caso de uso más ampliamente adoptado para la inteligencia artificial generativa

Integrar inteligencia artificial generativa en un chatbot para clientes es una primera ola natural de adopción y un caso de uso ampliamente adoptado: el 92% de los encuestados dijeron que es muy probable que implementen chatbots con inteligencia artificial generativa, y entre ellos, el 63% dijo que esto ya está en producción.

Creemos que esta es la primera fase correcta, ya que aprovecha los modelos base existentes, pero creemos que en el futuro, la inteligencia artificial generativa también ayudará en las operaciones de red. Por ejemplo, la inteligencia artificial generativa puede procesar datos de manuales en los que se basan los operadores al instalar elementos de red. Combinado con chatbots, estos datos pueden proporcionar orientación interactiva basada en indicaciones para acelerar y simplificar las tareas de instalación.

Otros posibles casos de uso se centran en aumentar la productividad de los empleados, como con asistencia guiada y documentación en servicio al cliente e IT.

4. La seguridad y gobernanza de datos son los principales desafíos y habilitadores críticos para la adopción e implementación

La implementación de inteligencia artificial generativa no está exenta de desafíos. Dos tercios (61%) de las empresas de telecomunicaciones encuestadas indicaron preocupaciones en torno a la seguridad de datos, privacidad y gobernanza. Para que las empresas de telecomunicaciones aprovechen la inteligencia artificial generativa para sus propósitos, se requiere un gran conjunto de datos propietarios. Si bien hay muchos LLM públicos, preocupa que los datos de la empresa puedan incorporarse al propio modelo público, creando un riesgo de propiedad intelectual.

Un gerente de TI comentó: «Necesitamos asegurarnos de que nuestros datos estén seguros y no sean utilizados por otros actores».

Es una preocupación que tomamos en serio, y es por eso que construimos Amazon Bedrock con funciones para garantizar que ninguno de los datos del cliente se utilice para entrenar los modelos subyacentes. Los clientes pueden confiar en que sus datos permanecerán privados y confidenciales.

La encuesta también encontró que, entre los primeros adoptantes, las organizaciones que se encuentran en el 30% superior en competencia de datos están superando a otras en el uso de inteligencia artificial generativa para casos de uso más allá de la productividad. Por ejemplo, estas organizaciones están mejor posicionadas para aprovechar la inteligencia artificial generativa para casos de uso que generan ingresos, como en productos y marketing. Estas organizaciones competentes en datos comparten características comunes: centros de excelencia en inteligencia artificial dedicados, uso generalizado de análisis avanzado de datos e infraestructuras de datos modernas (por ejemplo, en la nube).

5. Las empresas de telecomunicaciones esperan usar modelos prefabricados en lugar de desarrollar los suyos en un futuro próximo

Algunas empresas de telecomunicaciones citaron la falta de recursos técnicos como una barrera para la adopción de inteligencia artificial generativa. Por esta razón, no es sorprendente que solo el 15% de las empresas de telecomunicaciones encuestadas indicaran el deseo de construir modelos base internos, mientras que el resto espera usar modelos prefabricados. Dicho esto, alrededor de dos tercios (65%) de los encuestados anticipan entrenar esos mismos modelos prefabricados con datos internos propietarios para adaptarlos a necesidades específicas. Esperamos que los primeros adoptantes que tengan una sólida base en la modernización de plataformas de datos sean parte del 15% que construirá nuevos modelos base, creando un nuevo camino potencial hacia la monetización.

Junto con la ayuda de ajustar los modelos, las empresas de telecomunicaciones buscarán proveedores de LLM, como AWS, para brindar estudios y servicios profesionales. «Personalmente, creo que esto será el acelerador clave para la inteligencia artificial generativa en las empresas de telecomunicaciones», dijo un gerente general de análisis avanzado en un proveedor de servicios inalámbricos. De hecho, el 44% de las empresas de telecomunicaciones encuestadas espera utilizar una plataforma de servicios completamente gestionados para construir aplicaciones utilizando modelos disponibles.

En AWS, vemos un enorme potencial para que la inteligencia artificial generativa transforme la forma en que los clientes operan y entreguen nuevo valor a sus clientes. Estamos enfocados en proporcionar enfoques flexibles para satisfacer las necesidades de las empresas, ya sea construyendo sus propios modelos base con infraestructura de aprendizaje automático AWS especializada, como los chips Inferentia y Tranium internos; aprovechando modelos base pre-entrenados disponibles de Amazon (Titan, Alexa) y de terceros para construir sus aplicaciones; o ajustando modelos disponibles con datos adicionales utilizando servicios como Amazon Bedrock y Amazon Sagemaker Jumpstart. Además, pueden utilizar aplicaciones preconstruidas, como Amazon CodeWhisperer, que utilizan inteligencia artificial generativa sin requerir experiencia en modelos base o tecnología de IA y ML.

Independientemente de cómo las empresas de telecomunicaciones comiencen a abordar la inteligencia artificial generativa, lo más importante es experimentar y explorar ahora.

Adéntrate más en los hallazgos consultando el documento técnico completo aquí.

Este artículo se tradujo del Blog Post de AWS en Inglés.

 

Acerca de lo autor

Ishwar Parulkar es AWS Chief Technologist, Telecom & Edge Cloud en AWS