Содержание |
Основная статья: Искусственный интеллект
История
2024
Объем мирового рынка ИИ в телеком-сфере за год достиг $3,34 млрд
В 2024 году затраты на технологии искусственного интеллекта в телекоммуникационной сфере составили $3,34 млрд. Примерно 27% от общемировых расходов пришлось на североамериканский регион. Такие данные приводятся в обзоре Fortune Business Insights, опубликованном 30 апреля 2025 года.
Используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, операторы оптимизируют производительность сетей, автоматизируют рутинные задачи и персонализируют взаимодействие с клиентами. В частности, ИИ может использоваться для автоматического обнаружения сбоев, управления трафиком и ресурсами. Такие алгоритмы позволяют оценивать нагрузку в реальном времени и соответствующим образом перераспределять потоки данных для максимизации эффективности. Кроме того, ИИ способен прогнозировать возможные отказы оборудования, позволяя операторам заблаговременно предпринимать необходимые меры для предотвращения неполадок.
.png)
ИИ-системы могут анализировать поведение и профиль абонентов для определения их потребностей. Используя данные о привычках и предпочтениях, ИИ формирует персонализированные схемы обслуживания. Это помогает операторам увеличивать доход в расчете на пользователя. Кроме того, ИИ-системы анализируют информацию о спросе и рыночных тенденциях, что помогает в оптимизации бизнес-операций. Например, ИИ помогает провайдерам прогнозировать спрос на услуги в разное время суток или в различных географических зонах. Телекоммуникационные компании внедряют генеративный ИИ для оценки затрат и сроков окупаемости инвестиций.
Активно применяются чат-боты на основе ИИ в службах поддержки клиентов. Такие системы становятся все более сложными и функциональными: они понимают естественный язык и контекст, а также предоставляют ответы в режиме реального времени. ИИ-боты снижают нагрузку на сотрудников колл-центров и позволяют решать определенные вопросы в полностью автоматическом режиме — без привлечения операторов. В результате, компании получают возможность улучшить поддержку пользователей, что повышает удовлетворенность клиентов и способствует их удержанию.
Одним из сдерживающих факторов аналитики называют вопросы, связанные с конфиденциальностью и защитой персональных данных. Через ИИ-системы проходят огромные массивы информации абонентов, что вызывает опасения по поводу утечек и потенциального неправомерного использования сведений личного характера. Наблюдается также нехватка квалифицированных специалистов в области ИИ.
По модели развертывания рынок сегментирован на локальные и облачные решения. Первые удерживают наибольшую долю, что обусловлено необходимостью обеспечения защиты данных и контроля над инфраструктурой. Вместе с тем облачные системы демонстрируют более высокие темпы роста из-за доступности, масштабируемости, гибкости и экономической эффективности. В плане сферы применения инструментов выделяются машинное обучение, обработка естественного языка, работа с большими данными и пр. В 2024 году на сектор больших данных пришлось больше половины затрат — 53%. С географической точки зрения лидировала Северная Америка с затратами на уровне $0,9 млрд. В глобальном масштабе значимыми игроками названы:
- Infosys Limited;
- IBM;
- Cisco;
- Telefonaktiebolaget LM Ericsson;
- Nokia;
- Intel;
- Alphabet;
- Nuance Communications;
- Nvidia;
- AT&T.
В 2025 году расходы на ИИ в телеком-сфере, как ожидается, составят $4,73 млрд. Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (показатель CAGR) окажется на уровне 43,3%. В результате, к 2032 году затраты могут увеличиться до $58,74 млрд.[1]
Внедрение искусственного интеллекта приносит телекому десятки миллиардов долларов
Многие телекоммуникационные компании начали внедрять генеративный искусственный интеллект (ГенИИ), получая значительную экономию затрат в таких областях, как маркетинг, продажи и обслуживание клиентов. Эти технологии могут обеспечить участникам отрасли существенный прирост выручки, о чем говорится в обзоре McKinsey, опубликованном 18 октября 2024 года.
Отмечается, что игроки телекоммуникационного рынка сталкиваются со все более жестким конкурентным давлением со стороны быстро развивающихся технологических компаний. Для стимулирования роста дохода операторы вынуждены развивать новые направления, такие как Интернет вещей (IoT), SaaS (программное обеспечение как услуга) и потоковые видеоплатформы. Кроме того, компании выходят в смежные отрасли, включая страхование, финансовые сервисы и здравоохранение, чтобы предложить новые услуги B2C и B2B. Аналитики McKinsey говорят, что в сформировавшейся макроэкономической ситуации технологии ИИ дают телеком-операторам возможность переосмыслить себя, оптимизировать бизнес-процессы и, в конечном итоге, стимулировать рост.
В отчете McKinsey сказано, что для телекоммуникационных компаний цель состоит в том, чтобы внедрить ИИ во все аспекты бизнеса. Речь идет об улучшении клиентского опыта, оптимизации внутренних операций и инфраструктуры, а также о сокращении затрат путем автоматизации определенных задач. При этом подчеркивается, что участникам отрасли необходимо сосредоточиться на ответственном использовании ИИ (Responsible AI, RAI). Это подход, предполагающий разработку, оценку и развертывание систем ИИ с соблюдением принципов безопасности, надежности и этики. По мере широкого распространения ИИ обеспечение конфиденциальности и защита личной и деловой информации становятся все более важными и сложными задачами. Поэтому концепция RAI крайне важна для завоевания доверия клиентов и предотвращения угроз.
По оценкам McKinsey, ИИ может увеличить прибыль телекоммуникационных компаний на 3–4% за два года и на 8–10% в течение пяти лет (до конца 2029-го). Вместе с тем внедрение передовых практик RAI может принести до $250 млрд к 2040 году. Аналитики подчеркивают, что, как и все развертывания ИИ, RAI может значительно улучшить бизнес-процессы и оптимизировать интеграцию технологий для снижения затрат. Эффективный RAI также может укрепить репутацию бренда, а более высокие показатели привлечения и удержания клиентов часто способствуют росту доходов. Кроме того, RAI может помочь снизить коммерческие и репутационные риски во всем спектре инструментов и приложений ИИ, гарантируя, что они будут работать на самом высоком уровне точности. Например, благодаря методам RAI чат-бот службы поддержки клиентов компании не будет использовать предвзятый или некорректный язык и никогда не будет рекомендовать продукт или услугу конкурента.
Телекоммуникационные компании могут извлечь выгоду из RAI несколькими способами. Среди них специалисты McKinsey называют: улучшенные бизнес-результаты, конкурентное преимущество, устойчивый рост, повышение доверия клиентов, улучшение операционной эффективности, привлечение квалифицированных специалистов и финансовую выгоду. Участники рынка признают, что надежное управление RAI служит «эффективным тормозом», который позволяет «двигаться быстрее», чтобы использовать весь потенциал ИИ, одновременно снижая риски. Однако одним из самых существенных препятствий для развертывания RAI является отсутствие отраслевых стандартов.[2]
Примечания
