*Блог Брэндона Ларсона, старшего вице-президента и генерального директора по бизнес-стратегии в области облачных технологий, ИИ и IMS, Mavenir
В течение многих лет телекоммуникационная отрасль ориентировалась на технологические вехи для измерения прогресса. Какое «G» развернуто, каков уровень соответствия стандартам 3GPP, внедрения облачных технологий и автоматизации — все это определяло то, как операторы оценивают свою эволюцию.
Сегодня этот фокус смещается. Самый масштабный переход заключается в отказе от измерения реализации технологий в пользу измерения бизнес-результатов. В контексте автономных сетей этот сдвиг имеет решающее значение.
По-прежнему сильна тенденция концентрироваться на уровнях. Операторы спрашивают себя, находятся ли они на нулевом, первом, втором, третьем или четвертом уровне. Но более важный вопрос часто остается без ответа. Если оператор достигает определенного уровня, что это дает бизнесу?
От технического прогресса к бизнес-результату
Автономность сама по себе не создает ценности. Это средство для достижения цели, которой является бизнес-результат. Чтобы достичь любого бизнес-результата, его необходимо определить в самом начале, до принятия любых технологических решений.
Это означает определение бизнес-проблемы, которую необходимо решить, и определение того, как выглядит успех в измеримых терминах.
«Автономная» сеть — это комплексное решение множества повседневных операционных задач. Ключ к их решению заключается в том, чтобы назвать их конкретно, точно и определить решение через измеримый результат.
Точка пересечения с искусственным интеллектом
Аналогично, ИИ сам по себе не создает ценности. Модели и инструменты ИИ предлагают мощные возможности, но их необходимо направлять на достижение желаемого результата. Существует три руководящих принципа формирования результатов ИИ.
Первый — определение того, от чьего имени действует ИИ. Это помогает определить роль, масштаб и границы решения с использованием ИИ. Берет ли оно на себя роль поддержки L1 , заполнение опросного листа конфигурации (CIQ) или обновление программного обеспечения?
Второй — четкое определение проблемы, которую решает ИИ. Обнаруживает ли он неисправности, маршрутизирует ли тикеты, создает ли проекты, принимает ли решения об операциях по обновлению?
Третий — определение того, как выглядит успех в измеримых терминах. Каковы пороги ложноположительных/ложноотрицательных результатов и точности тикетов с первого раза? Каковы приемлемые показатели успешности обновлений и времени выполнения?
При переходе к подходу, основанному на результатах, ценность для бизнеса становится более осязаемой. Примерами метрик могут служить: время операционного развертывания сокращено с 18 месяцев до 8 недель, точность маршрутизации тикетов с первого раза улучшена на 40%, локализация неисправностей сокращена до менее чем 5 минут, среднее время восстановления теперь составляет менее 5 минут.
От партнерства к реализации в реальном мире
Этот сдвиг не носит теоретического характера. Он уже исследуется и внедряется в реальных условиях.
Mavenir начинает развертывание своего решения Agentic Service Assurance в окружении операторов. Оно действует от имени инженеров поддержки L1 и L2 . Перед ним поставлена задача фильтрации шума от сигналов тревоги, обогащения тикетов и запуска диагностических рабочих процессов на основе навыков, переданных ему экспертами Mavenir.
В настоящее время оно помогает персоналу Mavenir L1 и L2 , повышая их эффективность в повседневной работе. Инженеры Mavenir также оценивают результаты работы ИИ и вносят корректировки, чтобы сделать его более эффективным. Ключ к формированию ИИ заключается в внедрении нашей экспертной операционной мудрости в ИИ. Это может быть сделано только с помощью имеющихся у нас предметных знаний.
Как только агенты ИИ будут работать на уровне наших нынешних человеческих экспертов... или лучше, они смогут использоваться нашими клиентами, предоставляя им доступ к экспертизе Mavenir через наши агенты ИИ.
