Tendencias de automatización en el sector de las telecomunicaciones
Tendencias de automatización en el sector de las telecomunicaciones
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Tendencias de automatización en el sector de las telecomunicaciones

La automatización está cambiando rápidamente la forma en que funciona el mundo. En toda Europa, la automatización está afectando a industrias como la salud, la logística, la inspección y la limpieza. Esto se debe a los muchos beneficios, con Verizon Connect describiendo cómo la automatización mejora la eficiencia, genera información útil, ayuda a organizar los procesos operativos y saca a la luz las oportunidades perdidas, lo que genera ganancias y genera innovación. La industria de las telecomunicaciones no es ajena a las nuevas tecnologías y también está utilizando la automatización para mejorar los flujos de trabajo y el servicio al cliente. Aquí hay algunas formas en que el sector de las telecomunicaciones está implementando la automatización:

5G

El auge de 5G marca el futuro de las comunicaciones, ya que también puede brindar conectividad de alta potencia a los dispositivos, y esta conectividad también permitirá que las máquinas se comuniquen en un entorno IoT. Para las telecomunicaciones, notamos en nuestra publicación Industrial Automation IoT que el 5G admite servicios complejos, como la segmentación de redes y la multitecnología (como la tecnología inalámbrica y alámbrica). Si bien 5G permite a los proveedores de servicios de comunicación (CSP) ofrecer nuevos requisitos de servicio, también les da la oportunidad de mejorar sus operaciones de red. Después de todo, 5G facilita la transformación digital a través de su alta velocidad, confiabilidad, capacidad de ancho de banda extrema y baja latencia.

Automatización robótica de procesos (RPA)

Cabe señalar que RPA solo se basa fundamentalmente en la IA, y en sí misma no es IA. Las telecomunicaciones se ocupan de grandes volúmenes de procesos operativos, como la gestión de datos y el desarrollo de nuevos servicios, y RPA transforma los procesos operativos al mejorar la comunicación y transmisión de datos, al tiempo que tiene niveles más altos de seguridad de datos. También reduce las tasas de error y mejora el servicio al cliente. Por ejemplo, RPA puede generar y analizar automáticamente informes para decidir para qué partes interesadas es relevante el informe. Luego, se lo enviarán automáticamente por correo electrónico, lo que garantiza que la información fluya de manera más eficiente.

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales, o plataformas de IA conversacional, ahora pueden automatizar y manejar de manera eficiente las conversaciones uno a uno para mejorar las capacidades de autoservicio. Por ejemplo, Julia, el asistente virtual de la página web de Vodafone, puede ayudar a un cliente desde el soporte técnico hasta las consultas de facturación. También devuelve estos datos a Vodafone para ayudarles en la toma de decisiones futuras, como el uso de los datos de soporte técnico para mejorar sus servicios. Informes recientes muestran que Julia estaba "entregando el doble de la tasa de conversión de su página web". Una razón para esto es que los asistentes virtuales brindan a los clientes soporte 24/7. Debido a esto, Customer Zone 360 menciona que el 74% de las empresas consideran a los asistentes virtuales como una parte importante de las telecomunicaciones, ya que permite un compromiso más exitoso con el cliente.

Mantenimiento predictivo

Las empresas de telecomunicaciones supervisan el estado de sus equipos, predicen fallos basándose en patrones y reparan hardware, como torres de células y líneas de energía. Para hacer todo esto, necesitan analizar datos confiables. El análisis predictivo basado en inteligencia artificial puede utilizar algoritmos complejos y técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos y predecir resultados. La compañía AT&T utiliza análisis predictivos para detectar problemas de red en tiempo real. Mientras tanto, KPN escanea y analiza grandes áreas de tuberías conectadas en busca de áreas de corrosión de alto riesgo. A corto plazo, se espera que esta tecnología mejore el análisis de la causa raíz y las predicciones. Pero a largo plazo, se espera que apoye objetivos más estratégicos, como responder de manera eficiente a las demandas comerciales.

Publicado únicamente para el uso de connect44.com

Por Jennidee Vera