Inteligencia Artificial y Machine Learning: la fusión para impulsar el 5G en México

Desde el lanzamiento del primer smartphone, el mundo de las Telecomunicaciones comenzó un nuevo paradigma. Hasta entonces, transmitir y recibir voz era el principal propósito de los servicios telefónicos, pero hoy, como lo demuestra un informe del TM Forum, los ingresos por voz han experimentado una disminución continua, mientras que la banda ancha y otros servicios digitales agregados se están convirtiendo en los nuevos generadores de negocio. Esto ha cambiado la forma en que se presentaban los paquetes de productos y servicios, pasando de prediseñados e inalterables a personalizados según las necesidades del cliente. Para satisfacer estas nuevas demandas, los Proveedores de Servicios de Comunicaciones (CSPs, por sus siglas en inglés) tuvieron que modernizar sus departamentos de servicio y back office de TI para hacerlos más ágiles y flexibles.

¿Y qué cambia con la llegada del 5G?

El arribo de 5G trae esta misma evolución al mercado Empresa a Empresa (B2B) de los CSPs ya que ahora podrán ofrecer “porciones” de sus redes para satisfacer las necesidades específicas de sus clientes, como comunicaciones ultra confiables de baja latencia (uRLLC), banda ancha móvil mejorada (eMMB), comunicaciones de tipo máquina masiva (eMTC), en lugar de paquetes fijos. El 5G traerá nuevas tecnologías que van desde las antenas de radio, bases de radio, hasta aplicaciones core virtualizadas, pasando por todas las capas de infraestructura de telco. No por casualidad, IDC estima que la cantidad de conexiones 5G crecerán 148% para 2025 en América Latina con las subastas de frecuencias 5G stand alone[1], impulsando la mayor adopción de tecnologías como inteligencia artificial, Big Data & Analytics, Cloud, Seguridad, AR/VR (Realida Aumentada y Realidad Virtual), Robótica e Internet de las Cosas.

Los departamentos de ingeniería de redes ya han iniciado esta transformación aplicando algún nivel de virtualización a sus sistemas clave de negocio, pero aún en un tímido formato en el que las aplicaciones centrales se entregan como soluciones llave en mano virtualizadas desde sus actuales Proveedores de Equipamiento de Red (NEP). El 5G exige una mayor apertura y flexibilidad que este modelo no ofrece.

La llegada del 5G también supone un cambio sustancial en la forma de trabajar de los ingenieros de redes y los equipos de operaciones, ya que los nuevos sistemas serán extremadamente dinámicos, aumentando no sólo la carga de trabajo de gestión y resolución de problemas (que ya es elevada) sino también su complejidad. Por lo tanto, sólo implementar las nuevas tecnologías no significa ni un éxito, ni un retorno financiero seguro.

Adicionalmente, un estudio del Institute of Business Value de IBM, señala que el 60% de los líderes de Proveedores de Servicios de Comunicaciones encuestados coincidieron en que deberían virtualizar toda su red local en el perímetro, pero sólo la mitad de ellos están preparados para virtualizar en un entorno nativo de la nube. Adoptar un nuevo modelo de nube híbrida que ofrezca una visión completa del rendimiento de la red en todo momento también es fundamental para ampliar el servicio y minimizar las interrupciones.

Inteligencia Artificial y Machine Learning: una fusión de mundos en 5G

Debido a toda esta complejidad, para tener éxito en este nuevo universo 5G, los CSPs deben llevar la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) a sus entornos.

Los equipos de Atención al Cliente y Servicio de TI pueden, por ejemplo, beneficiarse de la capacidad de la IA para analizar enormes cantidades de datos y redes de clientes, que tendrán un mayor volumen por 5G, extrayendo más conocimientos de una manera rápida y precisa, donde hoy tienen que invertir una enorme cantidad de tiempo y recursos. También significa que podrán anticipar problemas y resolverlos automáticamente incluso antes de que se noten, así como transformar la utomatización de Procesos Robóticos (RPA) en Automaciones de Procesos Inteligentes (IPAs), que pueden ajustarse a nuevos escenarios sin intervención humana.

Para los equipos de ingeniería y operaciones de red, esto significa tener una red más inteligente y predictiva con una mayor eficiencia, lo que mejora la experiencia del usuario y permite que los nuevos servicios se entreguen de forma rápida y garantizada, además de contar con redes que puedan hacer su propia autogestión y autocorrección reduciendo las cargas de trabajo de los equipos de ingeniería y operaciones.

Además, al fusionar IA/ML con 5G, tendremos la conjunción de los mundos físicos, digitales y virtuales, ofreciendo oportunidades para abrir nuevos mercados, crear diferentes ecosistemas para permitir la llegada y uso de AR, VR , Internet de las Cosas y aumentar la experiencia del usuario. Para una empresa, esto significa el incremento de la eficiencia operativa, el ROI financiero y un mayor impacto en el cliente.

Una conexión 5G más rápida también aumentará la capacidad de procesamiento de la IA al permitir que las aplicaciones distribuyan la potencia informática desde la nube al perímetro (con edge computing), al dispositivo, creando potentes sistemas de computación distribuida. Adicionalmente, hacer que los propios dispositivos se ocupen de parte del procesamiento de la IA también fortalecerá la seguridad y la eficiencia al colocar el procesamiento de IA cerca de los sensores del dispositivo -donde se generan los eventos- y disminuir el flujo ascendente de datos a la red 5G que continuará expandiéndose al aportar más conectividad y velocidad en la transmisión de datos.

Sin embargo, para el éxito de la tecnología, será esencial mejorar la adopción de IA y ML, tanto en el procesamiento de las aplicaciones, ya sea en core, en el perímetro o en dispositivos, así como en las operaciones de servicio, TI y red, ofreciendo procesos eficientes, reduciendo costos e incrementando la satisfacción del cliente.