La inteligencia artificial (IA) representa un punto de inflexión para la industria de las telecomunicaciones. La tecnología amplificará sus posibilidades, en términos de ingresos y de Ebitda. Pero hay que buscar los casos de uso concretos y necesarios para alcanzar un éxito duradero. Para ello, será necesario abordar tres ejes donde, además de la tecnología, se incluyan la gobernanza de la IA y la cultura que debe crearse en torno a ella. Para ganar más dinero habrá que pensar en las personas.
La afirmación es categórica. Porque los beneficios operativos y financieros parecieran ser evidentes: el Ebitda de IA puede tener un crecimiento potencial del cinco al siete por ciento. Es lo que asegura el informe Blue Shift -Inteligencia artificial generativa, de Arthur D Little (ADL), donde plantea cómo la IA puede ayudar a las operadoras a diferenciarse ya no a partir de los gigabytes por clientes sino por la alta calidad de servicio que brinda.
Admite que lo difícil o complejo es determinar por dónde empezar. Pareciera no haber dudas sobre su buen desempeño como soporte en áreas como la financiera, de recursos humanos o gestión del conocimiento, pero no se advierte cuán profundos y amplios pueden ser esos efectos.
El reporte identifica tres bloques de construcción en donde surgen las oportunidades más prometedoras para mejorar la calidad, reducir costos e incrementar ingresos. Esos bloques son el compromiso del cliente de próxima generación, la excelencia en el desarrollo del software y los procesos centrales mejorados por IA. Advierte que la gobernanza de la IA es clave para su adopción por parte de las personas, de lo contrario no logrará los objetivos previstos.
El reporte de ADL asegura que “las empresas de telecomunicaciones pueden aumentar potencialmente sus ingresos anuales”, y que los márgenes Ebitda pueden incrementarse entre un cinco a un siete por ciento de aquí a 2027, siempre que integren la IA en esos tres bloques .
Señala que el aumento del Ebitda tiene dos efectos. Uno a corto plazo, al crear una oferta al cliente más específica, de marketing, contenido y soporte individualizado. “La creación resultará en un aumento del Ebitda del cuatro al cinco por ciento impulsado por una mayor efectividad de ventas y menores costos de adquisición y manejo de clientes. Y un segundo que se traducirá en eficiencia operativa dentro de la red, al lograr reducciones de costos de energía, y mejor productividad en el desarrollo de software, lo que aportará entre uno y dos por ciento más a esa mejora del Ebitda
Pero resulta clave que las personas se apropien de la IA porque los resultados dependerán de ellas. “La fuerza laboral debe aprovechar el potencial inherente de la IA para lograr efectos finales y superiores, que están sujetos a la adopción e integración de IA adopción e integración”, subraya el informe.
En relación al compromiso del cliente de próxima generación, propone centrarse en el usuario como factor diferenciador en relación a la competencia. La implementación de IA agilizará las tareas, reducirá los tiempos de espera, los esfuerzos de solución inexactos y recomendaciones inadecuadas de productos. Esto permitirá eliminar la “tradicional insatisfacción del cliente”, señala el reporte, además de reducir deserción en la recta final de la venta. El reporte detalla las diversas estrategias que pueden implementarse. Es común observar el uso de los datos para brindar ofertas personalizadas y automatizadas que, asegura ADL, se traducen en una mejora del seis por ciento de las ventas.
Cuando este aspecto se analiza desde el punto de vista del B2B, el informe asegura que las operadoras pueden usar algoritmos para optimizar precios, garantizar valores competitivos y estratégicos que permitan maximizar los ingresos.
En cuanto al desarrollo de software, apunta que la IA permite a las empresas de telecomunicaciones transformar sus operaciones de red a través de la tecnología y refinar desarrollo de software. ¿De qué modo? A partir de la planificación y optimización de las redes, y de la prevención de fallos.
Respecto del primer punto, sostiene que en virtud de la mayor demanda de ancho de banda, la IA permite analizar y gestionar de manera drástica el tráfico y los equilibrios de las cargas de trabajo entre diferentes infraestructuras y activos. Esto también se traduce en reducción de costos y maximización de la calidad.
Sobre la prevención de fallos y caídas de la red, apunta que mantener las redes en funcionamiento continúa siendo la máxima prioridad para las empresas de telecomunicaciones. Aquí, “los modelos de aprendizaje automático ayudan a predecir causas probables de posibles fallos analizando datos de sensores de red, identificar cualquier problema antes de que ocurra. y permitir el mantenimiento preventivo para evitar cortes”.
Agrega que la IA está permitiendo que el desarrollo y la ingeniería de software se vuelvan más refinadas además de habilitar la planificación de estrategias a partir del manejo de grandes volúmenes de datos no estructurados mediante grandes modelos de lenguaje (LLM, su sigla en inglés). Estos marcos promueven una concepción colaborativa del trabajo y generan un impacto positivo a la hora de desarrollar software.
A esto se suma que la GenAI puede actuar como un “copiloto” al redactar el código inicial, buscar rápidamente soluciones de codificación y servir como una base de conocimientos fácilmente navegable. “Esto conduce a ciclos de desarrollo más rápidos”, señala el informe.
Los algoritmos de IA también pueden automatizar funciones y pruebas de rendimiento, que generan casos y datos de prueba, además de ayudar a migrar la arquitectura legada a sistemas más estandarizados de aplicaciones comerciales disponibles en el mercado o plataformas en la nube, entre otras posibilidades también abordadas.
Esto se traducirá, a su vez, en una mejora del mantenimiento, un costo importante en las operadoras, además de contar con enfoques predictivos para el monitoreo de las infraestructuras. La IA puede detectar anomalías y clasificarlas de modo tal que se profundice el análisis para llegar a la causa de la degradación de la red, por ejemplo.
Estos dos bloques permiten que la infraestructura sea abordada desde un enfoque más holístico. Aquellos procesos centrales mejorados por IA permitirán que el monitoreo reduzca el tiempo de inactividad de la red, estimado en hasta un 30 por ciento, además de evitar el desperdicio de recursos y una mayor atención al cliente.
En el caso específico de la GenAI, el reporte señala que los departamentos de finanzas, de legales, de compras y de recursos humanos pueden ser los más beneficiados por su adopción. Por el lado de las finanzas propone aprovechar la IA para tomar decisiones basadas en datos, optimizar la asignación de recursos, agilizar procesos y minimizar los riesgos financieros. Contar con información precisa en tiempo real puede automatizar tareas rutinarias y arrojar análisis predictivos . A esto se suma la detección de fraude impulsada por IA que previene riesgos y fraudes.
Del lado de los recursos humanos se agiliza la contratación de talento y la retención. El análisis predictivo puede ayudar a identificar patrones relacionados con la rotación de empleados y apoyar la implementación de medidas proactivas en estrategias de retención.
Otra área impactada por la IA es la de compras donde, otra vez, aparece la reducción de costos por la eliminación de tareas rutinarias como el procesamiento de pedidos, la selección de proveedores y la gestión de inventario, que se pueden automatizar.
Algo similar ocurrirá en el departamento de legales donde también se minimizará el riesgo puesto que la información de contratos y regulatoria estará disponible y ayudará a mejorar negociaciones además de promover un cumplimiento efectivo de medidas.
¿Qué obstáculos hay en este camino? En principio, la mayoría de las operadoras de telecomunicaciones son brownfield, es decir, deben implementar la tecnología de IA sobre una infraestructura de legado, no diseñada para la IA.
“Las personas y la cultura están en el centro de los tres bloques de construcción de la empresa de telecomunicaciones amplificada por IA. Involucrar a las personas en la adopción de la IA es crucial”, determina el informe que hace énfasis en la capacitación como un elemento central de los cambios culturales. Porque, en definitiva, de eso se trata, punto abordado de manera extensa en el informe donde el intercambio, la colaboración, la búsqueda de puntos en común y la negociación son herramientas clave para alcanzar el objetivo. La supervisión de estas acciones debe ser constante como parte del proceso de gestión del cambio encarado por la operadora.
Propone la implementación de plataformas como entornos estructurados donde se gestionan y escalan las soluciones de IA, la combinación de los servicios tradicionales con prestaciones basadas en sistemas abiertos y la necesidad de garantizar la disponibilidad de los datos para elaborar prácticas precisas. Todo esto dará lugar a una IA “creadora de valor, sostenible y en crecimiento”.
En definitiva, el informe de ADL considera prioritario centrarse en los tres pilares mencionados. Y subraya que las operadoras deben superar los desafíos tecnológicos, humanos, de datos y estratégicos, mediante medidas estrictas, y que la Gobernanza de IA no puede acotarse a un espacio de puro pragmatismo sino de fomento de prácticas de desarrollo donde el aspecto humano es el centro de esa mirada.
Por otro lado, resulta necesario priorizar necesidades e impactos empresariales claros para garantizar relevancia. Esto se logra a través de un modelo estructurado con fases de madurez que actúan como puertas de entrada a los proyectos.
Y finalmente, adoptar el desarrollo no lineal como política empresarial. La experimentación, la adaptación y la aceptación de incertidumbre deben formar parte de ese quehacer diario. “Esta cultura de la experimentación eliminará los obstáculos e impulsará el progreso”, concluye el reporte.
