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El impacto de la inteligencia artificial en las telecomunicaciones

Desde la primera aparición del telégrafo en 1833, las telecomunicaciones han evolucionado a un ritmo vertiginoso. Esta evolución se dispara especialmente a partir del inicio de la revolución digital a mediados del siglo XX y, posteriormente, con la introducción de innovaciones como la fibra óptica y la creación de Internet, lo que permitió la transferencia de datos a nivel global y en tiempo real.

Redes WMAN qué son y para qué se utilizan

El desarrollo de tecnologías digitales como la inteligencia artificial (IA) está siendo un factor clave en la evolución actual del sector: a medida que crecen la cantidad de datos transmitidos y el número de usuarios conectados, es prioritario conseguir una gestión más eficiente de los servicios de telecomunicación, y la IA se postula como una herramienta más que necesaria para ello.


Gestión y monitorización de redes

Una de las tareas fundamentales de la inteligencia artificial en las telecomunicaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático de la IA permiten analizar patrones de tráfico y comportamiento de la red y optimizar así la asignación de recursos, garantizando una distribución eficiente del ancho de banda y un mejor rendimiento al ajustar la configuración de la red y enrutar el tráfico. Con la monitorización constante impulsada por IA también se pueden detectar fallos o anomalías en la red y solucionarlos de forma proactiva para evitar interrupciones del servicio que afecten al usuario. El mantenimiento predictivo, además, utiliza el análisis de datos y patrones en tiempo real para prever y evitar posibles fallos o vulnerabilidades de la red, reduciendo así el tiempo de inactividad y los costes asociados. Respecto a la ciberseguridad, la IA puede detectar ataques internos, direcciones IP sospechosas o archivos maliciosos de forma inmediata, protegiendo la red contra fraudes y ataques cibernéticos.

Mejora de la experiencia del usuario

Los avances en el procesamiento y el entendimiento del lenguaje natural (NLP y NLU, respectivamente), dos ramas de la IA, han permitido el desarrollo de los asistentes virtuales, que pueden atender consultas de los clientes, proporcionar información y resolver problemas de forma autónoma: desde los chatbots que encontramos en multitud de webs corporativas (con chat GPT como el ejemplo más innovador y disruptivo) hasta los voicebots, un paso adelante en la tecnología de respuesta de voz interactiva (IVR) que interactúan con el usuario telefónicamente sin necesidad de utilizar el teclado numérico, sino adaptándose al contexto y a las necesidades individuales del cliente.


La combinación de inteligencia artificial y telecomunicaciones también ha supuesto un cambio de paradigma en la publicidad. Los servicios de comunicación a medida y de marketing dirigido se fundamentan en Big Data e IA. El llamado customer analytics analiza y almacena una ingente cantidad de datos obtenidos de la huella digital de los usuarios para crear un perfil completo del cliente y de sus patrones de consumo. Esto permite ofrecer servicios o contenidos personalizados directamente en los dispositivos personales. Los servicios basados en localización (LBS) van más allá y utilizan la IA para ofrecer información, servicios o recomendaciones basadas en la ubicación actual del usuario y en movimientos y ubicaciones anteriores.


Automatización de procesos

Como en cualquier sector industrial, las empresas de telecomunicaciones realizan numerosas tareas administrativas y repetitivas que consumen mucho tiempo. Con la tecnología RPA (automatización robótica de procesos), todas esas tareas se pueden realizar de forma automática con una mínima o nula intervención humana. Esto, además de ahorrar costes y eliminar el riesgo de errores humanos, permite que el personal pueda dedicarse a labores estratégicas y de mayor valor para la empresa.


Aunque la utilización de tecnologías IA en la industria de las telecomunicaciones pueda suscitar debates éticos, especialmente respecto a la privacidad y la protección de datos personales, es indudable que su aplicación seguirá siendo crucial en el sector a medida que las redes se vuelvan más complejas y las demandas de los usuarios aumenten.

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