7 benefícios do uso de inteligência artificial nas telecomunicações

Otimização de torres

A otimização do uso de ativos e recursos é uma das principais aplicações do advanced analytics. Dessa forma, as empresas de telecom conseguem estabelecer, por exemplo, a melhor distribuição geográfica e cobertura dos ativos, além de gargalos operacionais e pontos ociosos.

Uma boa distribuição, feita também de acordo com a demanda, pode evitar que regiões fiquem com baixa qualidade de serviço ou com demanda reprimida. Pode inclusive evitar que equipamentos trabalhem com alto esforço, trazendo maior desgaste por falta de manutenção.

Atendimento à alta demanda

A pandemia da Covid-19 trouxe mudanças nos modelos de trabalho e nos comportamentos das pessoas, que passaram a se comunicar com mais frequência tanto online quanto por telefone. Além disso, se tornaram usuários mais ativos de serviços de streaming, redes sociais e jogos online. Por consumirem mais dados de internet, isso gerou um aumento da demanda para as empresas de telecom, que precisaram se desdobrar para entregar um sinal de qualidade em um momento de maior procura.

Ainda que a fase crítica da pandemia tenha terminado, muitos desses comportamentos — e o trabalho remoto — vieram para ficar.

No meio organizacional, a comunicação via internet também teve uma crescente com a acelerada transformação digital. Universidades investiram em plataformas online, o setor de saúde se adaptou para propor novas soluções aos seus parceiros (como a telemedicina) e as empresas aderiram às reuniões online.

Com tudo isso, fica difícil deixar de lado a importância de soluções analíticas e preditivas que possam dar suporte a essa necessidade – desde a alocação otimizada de pessoas e recursos ou previsão de demanda, até orquestração de dados e inteligência de negócios.

Instalação e manutenção de equipamentos

A maior demanda pelos serviços de telecom também tem impacto direto no atendimento ao cliente, o que inclui a instalação e a manutenção de equipamentos. Contar com ferramentas preditivas, mais uma vez, aparece como uma excelente escolha, já que a IA na telecomunicação pode ajudar não somente na detecção de problemas, como também na gestão de estoque nos centros de distribuição, na logística necessária para atender a demanda e na disponibilização de pessoal capaz de atuar na operação em campo.

Automação de serviços

Os modelos de IA e ML aprendem por que os clientes procuram seus provedores de internet e podem prever quando um deles fará um contato ou quando pretende encerrar um contrato. Isso permite que sejam tomadas medidas proativas de resolução de problemas.

Aumento de vendas

Ferramentas de vendas baseadas em IA ajudam as equipes comerciais das empresas de telecom a aumentarem seus indicadores de sucesso ao oferecerem o produto certo, para o cliente ideal, no momento exato em que há mais chances de ele aceitar uma proposta. Mágica? Nada disso.

Um modelo de IA construído em torno dos produtos de telecom e de seus clientes, com base em dados relacionados ao comportamento dos consumidores, pode oferecer recomendações aos vendedores, garantindo que as melhores ofertas sejam realizadas no timing mais adequado.

Mecanismos de recomendação são capazes de ter, “na ponta da língua”, mais informações do que o cérebro de um vendedor humano consegue acessar e processar no meio de uma conversa focada em conversão do cliente. Associado a um bom CRM, o potencial de aumento de vendas é enorme.

Garantia de receita

A cobrança dos clientes no setor de telecom é um problema histórico, devido à complexidade dos serviços oferecidos e da quantidade de dados envolvidos no processo. Falhas têm o potencial de provocar prejuízos de milhões.
Com o suporte de algoritmos focados na detecção de anomalias, torna-se possível encontrar desvios — cujas causas podem ser muito variadas, desde mudanças na política de preços até ofertas especiais, passando ainda por problemas técnicos do sistema e, inclusive, fraudes.

Mais do que alertar os especialistas da área financeira das empresas de telecom, os sistemas “aprendem” e melhoram sua compreensão das anomalias, além de aumentarem sua capacidade para detecção de fraudes.

Manutenção preditiva

A análise preditiva baseada em IA pode ajudar empresas de telecom a fornecer melhores serviços de manutenção, com base em dados, algoritmos e machine learning.

Os operadores dessas empresas podem usar insights baseados em dados para monitorar o estado dos equipamentos na rede, antecipar falhas a partir de padrões históricos e corrigir problemas de forma proativa, seja em torres de celular, linhas de energia, servidores de data centers e até mesmo decodificadores instalados nas casas dos clientes.

Em um curto prazo após o início da análise, a automação e a inteligência da rede permitirão um melhor entendimento da causa raiz e estabelecer maneiras de prever problemas. Mas não é só isso. Em longo prazo, essas tecnologias darão suporte a objetivos mais estratégicos, como a criação de novas experiências para o cliente e o tratamento de necessidades de negócios emergentes.

Essas são apenas algumas das vantagens de se investir em soluções analíticas, inteligência artificial e machine learning para as empresas de telecom. Há ainda outras, como:
– aumento da disponibilidade do uso dos ativos em diferentes regiões;
– maior vida útil dos equipamentos;
– menor custo na gestão de ativos;
– cumprimento mais efetivo de metas regulatórias;
– alocação otimizada de recursos de atendimento;
– mais segurança.