La trasformazione della rete abilitata dal 5G e da altre nuove tecnologie promette maggiore capacità, resilienza, sostenibilità ed efficienza complessiva. Con questi avanzamenti, le telco sono in grado di lanciare nuovi servizi e offrire esperienze migliori agli utenti. Ma c’è un prezzo da pagare per questi progressi, e non si tratta solo di costi in termini di capex: il vero onere è l’esplosione della complessità, di fronte alla quale i metodi tradizionali di gestione delle reti si rivelano inadeguati. La risposta è portare l’AI e l’automazione nelle operazioni, secondo il paradigma dell’AIOps, come spiega un’analisi pubblicata da Senzafili.com.
L’automazione basata sull’intelligenza artificiale offre, infatti, benefici che possono espandersi nel tempo man mano che la tecnologia si evolve e si integra nelle reti Tlc.
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AIOps per le reti, come si trasformano le telco
L’AIOps richiede un importante cambiamento rispetto all’approccio tradizionale alla gestione delle reti. Le telco sono chiamate a fare meno affidamento sul giudizio individuale per gestire la rete e risolvere i problemi, perché ora entra in scena l’intelligenza artificiale. Gli esperti umani dovrebbero, di conseguenza, concentrarsi sulla formazione e sulla supervisione dei modelli AI/ML, fissando obiettivi per questi modelli e assicurando che tali obiettivi siano soddisfatti.
Se, da un lato, gli operatori devono rinunciare all’intervento individuale a cui sono abituati, dall’altro l‘automazione portata dall’AIOps consente loro di semplificare molti processi, aumentando l’efficienza della rete, le prestazioni e l’esperienza dell’utente e riducendo al contempo la necessità di intervento manuale.
I modelli AI/ML introducono nuove esigenze di hardware ed elaborazione, ma l’automazione, se ben attuata, riduce l’opex migliorando l’efficienza della rete e abbassando i costi del personale.
L’AI e l’automazione hanno bisogno l’una dell’altra
Insieme, l’intelligenza artificiale e l’automazione possono liberare le telco dai compiti manuali ripetitivi legati alla gestione della rete, aumentando significativamente l’efficienza operativa.
Nell’AIOps, AI e automazione si completano a vicenda in modi fondamentali. I modelli di intelligenza artificiale possono navigare tra gli enormi set di dati che i fornitori di servizi raccolgono, ma non possono analizzarli manualmente. Hanno la potenza di calcolo per estrarre informazioni rilevanti da questi dati, suggerire azioni correttive, identificare e risolvere i problemi in tempo reale e persino prevedere e prevenire le interruzioni della rete prima che si verificano.
L’automazione rende i processi basati sull’intelligenza artificiale scalabili e sostenibili. Mantiene i modelli di intelligenza artificiale produttivi orchestrando attività come il rilevamento di anomalie e l’analisi delle cause alla radice (RCA) attraverso la rete e attivando azioni preventive o correttive secondo necessità.
AIOps, ritorni nel breve periodo
L’adozione dell’AIOps richiede un investimento iniziale di tempo e denaro per la transizione e l’integrazione di nuovi processi e prassi. Tuttavia, se i primi casi d’uso sono scelti correttamente, le prestazioni e i vantaggi in termini di costi diventeranno rapidamente evidenti e misurabili a breve termine.
I fornitori di servizi Tlc potranno vedere miglioramenti nelle metriche come il consumo di energia, i tempi di inattività, il tempo medio di riparazione, l’affidabilità del servizio e i costi di manutenzione.
Il monitoraggio di questi miglioramenti non solo dimostra che l’automazione sta funzionando, ma fornisce un feedback per migliorare il sistema quando necessario.
Verso le reti autonome
Inoltre, l’AIOps non si limita a migliorare le operazioni che prima erano manuali, ma – in modo ancora più strategico – può aiutare le telco a raggiungere l’obiettivo finale delle reti autonome, in grado di funzionare completamente da sole.
Man mano che la tecnologia dell’intelligenza artificiale progredisce verso l’intelligenza artificiale generale (AGI), i modelli AIOps che hanno iniziato imparando dall’esperienza umana diventeranno più perspicaci e creativi. Inizieranno a trovare nuove soluzioni che noi umani potremmo non aver mai immaginato. Alcune di queste idee possono sembrare strane o controintuitive all’inizio, ma potrebbero rivelarsi esattamente ciò di cui la rete ha bisogno.
In definitiva, le reti opereranno da sole con un intervento umano minimo, guidate da modelli di intelligenza artificiale con una comprensione più profonda e fondamentalmente diversa delle dinamiche di rete rispetto a quella che abbiamo oggi. L’Ai ha il potenziale per trasformare la complessità in una miniera d’oro, estraendo efficienze di rete che ancora non possiamo prevedere.
Focus su AI e reti a Telco per l’Italia
Dell’impatto dell’AI sulle reti si discuterà in occasione della winter edition di Telco per l’Italia, il 3 dicembre. Il link per registrarsi all’evento qui
