¿Qué es la inteligencia artificial?
La IA es una rama de la informática, que simula la inteligencia humana a través del procesamiento de conjuntos muy grandes de datos. La IA puede simular el aprendizaje, la percepción y el razonamiento humano.
Se desarrolla a través de la recopilación y análisis de datos. Mediante algoritmos y métodos matemáticos, la IA puede extraer patrones que permiten luego simular la inteligencia humana. Cuantos más datos se ingresen y más variados sean, más información tendrá para generar soluciones más efectivas.
La IA mejora el rendimiento de muchos procesos tradicionales, por lo que varias empresas la están implementando para mejorar la calidad de sus productos y servicios.
La IA utiliza distintas técnicas, algunas de ellas descritas brevemente a continuación:
Machine learning (ML)
ML es una rama del aprendizaje automático. A través de esta técnica, mediante algoritmos y modelos clásicos, las computadoras se entrenan y “aprenden». Los datos se procesan de forma lógica y se identifican ciertos patrones que hacen que se genere la “inteligencia”. Esta tecnología utiliza técnicas clásicas, como regresión lineal, por ejemplo.
Deep learning (DL)
DL es una subcategoría dentro del aprendizaje automático. Consiste en la profundización de este: se usan herramientas más sofisticadas, como redes neuronales artificiales, lo que genera mejores resultados.
Usos de la IA en telecomunicaciones
Veamos algunas posibilidades de aplicaciones que ofrece la IA en el área de telecomunicaciones.
Monitoreo y gestión de red
Los usuarios y el tráfico crecen cada vez más, y las redes de telecomunicaciones se han vuelto más complejas. Por lo tanto, mejorar la gestión y eficiencia de las redes se ha convertido en una prioridad para todos los operadores de las empresas de telecomunicaciones.
La IA tiene una tarea fundamental en el análisis de problemas en la red y puede generar mejoras, previniendo problemas antes de que sucedan, en forma automatizada.
Por ejemplo, ingenieros de Orange en Francia crearon un sistema, basado en IA, que se anticipa 30 minutos a una congestión de la red de comunicaciones, al predecir la evolución de varios parámetros o indicadores de rendimiento. Tiene un 80% de éxito y les permite prevenir problemas, ahorrando tiempo a quienes gestionan la red.
“Por lo general, consideramos los indicadores de rendimiento de forma individual. Con esta solución de inteligencia artificial, pasamos a considerar el impacto de varias variables al mismo tiempo”, comenta Sylvain Allio, uno de los ingenieros de Orange.
Como afirma Sylvain, la IA permite tener una noción mayor de la red de la que se tenía antes. Cuando se predice que habrá un problema en la red, nos enfocamos en el equipo que está generando inconvenientes o en los equipos vecinos. Gracias a la IA, no solo se pueden predecir futuros problemas, sino que también se pueden identificar los elementos que los producen, lo que permite así adelantarse y evitarlos antes de que sucedan.
Consumo y eficiencia energética de la red
Además de monitorear o mejorar la gestión y estabilidad de la red, otra aplicación de la IA en redes de telecomunicaciones es mejorar la eficiencia energética de las redes.
Mediante la toma de datos del consumo de la red y la capacidad entregada a los clientes, utilizando técnicas de IA se puede evaluar la eficiencia de la red y tomar medidas en caso de que sea necesario. En este sentido, Orange también se comprometió a reducir las emisiones de su huella de carbono en un 30% antes del 2025, algo que planea concretar utilizando IA.
La empresa Ericsson, también aplica técnicas de ML para ahorrar energía. Así, gestionan el modo de ahorro de energía de las transmisoras de radio cuando se predice que el tráfico de los usuarios estará por debajo de cierto valor. Esta técnica, utilizando ML, generó un ahorro del 14% en el consumo de energía de cada sitio, superando la gestión manual.
Detección de amenazas con IA
Otro tema que está siendo muy frecuente en las redes de telecomunicaciones es la ciberseguridad. Hoy en día es muy importante poder detectar amenazas a tiempo y así proteger la información confidencial de los clientes de los ataques digitales.
Muchas empresas han logrado enfrentar estos ataques utilizando métodos potenciados por la automatización, la IA y el aprendizaje automático. Esto les ha ayudado a detectar actividades sospechosas de forma más efectiva y en tiempo real.
La IA permite detectar atacantes internos, direcciones IP sospechosas y archivos maliciosos en cuestión de segundos. El continuo aprendizaje de la IA y la cantidad de datos que recopila facilita la identificación de amenazas de seguridad y reduce el tiempo de detección y ataque.
Por ejemplo, la empresa Nokia ha creado un sistema basado en software llamado Deepfield Defender. Este software utiliza una fuente de datos actualizada, denominada Deepfield Secure Genome (patentada por Nokia), que toma información de internet (direcciones IP, tráfico de internet) y con técnicas de IA clasifica y divide estos flujos en distintas categorías de seguridad. Esta fuente de datos conoce ataques anteriores y servidores que son inseguros. Con esa información y con otra que obtiene de la red, Deepfield Defender puede detectar ataques del tipo DDoS de manera más rápida.
¿De qué se tratan estos incidentes? DDoS (Distributed Denial of Service) es un ataque dirigido hacia una red, servidor o servicio específico. En este se satura la red objetivo, incluyendo el servidor o servicio que lo compone, mediante una inundación de tráfico de internet que proviene de fuentes distribuidoras, pero coordinadas por el atacante. Esto provoca una alteración significativa en el tráfico habitual de la red afectada.
Mejoras en la experiencia del usuario
Partiendo de los datos de los clientes, las operadoras pueden aplicar IA para detectar sus preferencias y ofrecerles servicios personalizados. Por ejemplo, se pueden identificar tendencias y predecir patrones de consumo mediante IA para recomendarle al usuario o cliente cierto paquete comercial teniendo en cuenta sus necesidades presentes o futuras, con diferentes velocidades de conexión o de calidad en las llamadas.
IA: ¿un diferencial para la industria?
Dado que las redes de telecomunicaciones tienen cada vez más usuarios y tráfico, es clave contar con herramientas que permitan monitorear, mejorar su eficiencia, prevenir ataques y retener a los clientes.
Algoritmos para la gestión de la red, para mejorar la eficiencia energética o para hacer las redes más seguras y brindar mejores servicios a los clientes son solo algunos ejemplos de las tantas aplicaciones que podría tener la IA en las redes de telecomunicaciones, lo que las convierte en más estables, seguras y sostenibles.
Por lo tanto, la aplicación de IA puede ser clave para los operadores de telecomunicaciones como forma de mejorar la calidad del servicio y la visión de sus clientes, y será a futuro un diferencial a la hora de elegir un operador o una marca.
Conecta