В определенной части сети возникает проблема с обрывами вызовов. В те времена, когда мы еще не использовали ИИ для помощи, инженеру приходилось открывать несколько дашбордов, сопоставлять данные из разных инструментов, тестировать возможные причины и решать, что делать дальше. Это была невероятно медленная и сложная задача. Что если бы они могли просто спросить сеть о том, что происходит, и привлечь специализированных ИИ-агентов для анализа проблемы, координации реагирования, а также рекомендации и выполнения оптимального следующего действия?
Сегодня это реальность в сервисах Nokia Design & Optimize, и я считаю, что следующим шагом в управлении сетями станут ИИ-системы, которые понимают намерения, взаимодействуют между различными инструментами и помогают инженерам переходить от аналитики к действиям в реальном времени.
Это Универсальный агентный интерфейс (Universal Agentic Interface, UAI): кардинальное изменение в масштабах отрасли, определяющее то, как наши инженеры будут взаимодействовать с сетью с помощью естественного письменного или разговорного языка. Каждый день я с энтузиазмом наблюдаю за тем, как мы задействуем специализированных ИИ-агентов для анализа данных, координации деятельности, рекомендации действий и — с одобрения человека — выполнения оптимального следующего шага.
Почему традиционные сетевые операции становится все сложнее 관리 (управлять)?
Годами сетевые команды полагались на специализированные дашборды и предопределенные сценарии использования для поддержки таких требовательных сервисов, как VoNR и VoLTE, одновременно оптимизируя ключевые области производительности, включая удерживаемость, доступность, мобильность и целостность. Эти инструменты сыграли ценную роль, помогая поставщикам услуг поддерживать качество обслуживания и опережать ожидания клиентов.
Однако каждый новый сервис, функция и область оптимизации увеличивают операционную сложность. Для управления ими часто требуются дополнительные инструменты, постоянное обучение и новые рабочие процессы. По мере развития сетей инженеры могут тратить все больше времени на навигацию по системам и все меньше — на решение сетевых проблем.
Проблема больше не в сборе информации. Проблема заключается в том, чтобы понять, что имеет значение, и определить оптимальное следующее действие.
Что такое Универсальный агентный интерфейс?
UAI меняет эту модель. Вместо того чтобы искать информацию по нескольким дашбордам или ждать разработки нового сценария использования, инженеры могут взаимодействовать со своей операционной средой на естественном языке.
С помощью API, коннекторов данных, протокола контекста модели (MCP) и межсистемного взаимодействия агентов UAI может подключаться к существующим и будущим инструментам, извлекать актуальные знания и координировать рабочие процессы в среде проектирования и оптимизации сетей.
Вместо того чтобы адаптировать людей под инструменты, UAI помогает инструментам работать согласованно с учетом намерений инженера, создавая более связанный и эффективный способ управления все более сложными сетями.
Как агентный ИИ может улучшить производительность сети и операционную эффективность?
Влияние на бизнес весьма существенно. Мои инженеры могут тратить меньше времени на переключение между инструментами и больше — на решение операционных задач. Повторяющийся анализ можно автоматизировать, экспертные знания — масштабировать между командами, а проблемы с качеством обслуживания — выявлять на более ранних этапах.
Для телекоммуникационных компаний это означает более быстрый отклик, ускоренный анализ первопричин и развертывание решений по замкнутому циклу, что приводит к повышению операционной эффективности и улучшению качества обслуживания конечных пользователей.
Рассмотрим показатель обрывов вызовов. Вместо того чтобы вручную просматривать отчеты, инженер может попросить ИИ-агента непрерывно отслеживать частоту обрывов вызовов. Если производительность выходит за рамки допустимого порога, агент может инициировать анализ, определить вероятные причины, порекомендовать и выполнить корректирующие действия по замкнутому циклу, одновременно отслеживая результат. Как только производительность возвращается к целевым уровням, агент может подвести итоги: что произошло, что изменилось и какие выводы можно сделать на будущее.
В результате происходит переход от пассивного мониторинга к активному операционному интеллекту.
Как агентный ИИ изменит телекоммуникационные операции?
Одна из наиболее мощных возможностей — это оперативная поддержка в реальном времени. Во время технического обсуждения ИИ-агент может проанализировать влияние недавней активации функции, выполнить проверку согласованности конфигурации или проверить, соответствуют ли развернутые настройки задуманным операционным правилам.
Если проблема обнаружена, агент может порекомендовать корректирующие действия и, после получения одобрения, запустить соответствующий рабочий процесс. В этой модели ИИ становится чем-то большим, чем просто помощник. Он превращается в операционного коллегу, который помогает командам принимать более качественные решения быстрее.
Что отличает UAI от других решений?
Отличительной чертой UAI является его способность объединять инструменты, знания и рабочие процессы в единый операционный интерфейс. Рекомендации основаны на релевантных данных и операционных процедурах. Многоэтапные задачи можно фиксировать как повторяющиеся рабочие процессы и последовательно выполнять в масштабе. Инженеры сохраняют контроль над важными действиями, в то время как ИИ ускоряет анализ, подготовку рекомендаций и запуск рабочих процессов.
Будущее телекоммуникационных операций будет определяться не количеством доступных дашбордов. Оно будет определяться тем, насколько быстро команды смогут понять происходящее, решить, что должно произойти дальше, и действовать уверенно.
Универсальный агентный интерфейс представляет собой смену парадигмы в том, как мы и наши клиенты взаимодействуем с сетью: новую операционную модель для интеллектуального проектирования и оптимизации сетей, которая управляется человеком, поддерживается ИИ, объединяет инструменты и ориентирована на действия. Для Nokia и ее клиентов это возможность снизить сложность, масштабировать экспертные знания и более эффективно оптимизировать взаимодействие с конечными пользователями в эпоху ИИ.
Хотите узнать больше? Ознакомьтесь с другими нашими решениями на веб-сайте сервисов Design and Optimize.
