La colaboración entre Tupl y Deutsche Telekom (DT) ejemplifica cómo los ecosistemas de IA abiertos impulsan la innovación transformadora en la industria de las telecomunicaciones. Al aprovechar una plataforma de MLOps, DT escala la IA en todos los departamentos, mientras que las soluciones de ahorro de energía impulsadas por IA de Tupl optimizan las operaciones a través de la automatización en bucle cerrado, equilibrando la reducción de costos y el rendimiento de la red. Esta asociación destaca la importancia de romper los silos de datos, fomentar la colaboración y adoptar la IA Generativa (GenAI) para operaciones de telecomunicaciones preparadas para el futuro. Juntos, demuestran cómo los ecosistemas abiertos desbloquean eficiencia, sostenibilidad y escalabilidad, allanando el camino para la transformación empresarial impulsada por IA.
La transformación digital de las industrias está acelerándose a un ritmo sin precedentes, con la IA desempeñando un papel crucial en la optimización de operaciones, la reducción de costos y la mejora de la eficiencia. Sin embargo, el verdadero desafío para escalar las soluciones de IA no radica solo en la tecnología en sí, sino en la capacidad de crear un ecosistema abierto y colaborativo donde las organizaciones y sus socios puedan innovar juntos.
Durante el panel de discusión “Escalando la IA con el Ecosistema Abierto” en el MWC, Tupl y Deutsche Telekom (DT) proporcionaron un ejemplo convincente de cómo la colaboración en un ecosistema de IA abierto puede impulsar resultados transformadores, especialmente en el ahorro energético.
Rompiendo Silos para Escalar IA
Deutsche Telekom está liderando la escalabilidad de la IA al implementar una plataforma de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) diseñada para funcionar como un entorno de desarrollo armonizado. Este enfoque permite el despliegue sin problemas de modelos de IA comunes y múltiples casos de uso de aprendizaje automático en diferentes departamentos y regiones. Al establecer un entorno de desarrollo colaborativo, DT fomenta la innovación a través de herramientas y recursos compartidos, beneficiando tanto a los equipos internos como a los socios externos como Tupl.
Una de las áreas más críticas que DT está abordando con soluciones impulsadas por IA es la eficiencia operativa, siendo el ahorro energético un enfoque principal. Dada la creciente presión para reducir las huellas de carbono y los costos energéticos en aumento, los proveedores de telecomunicaciones están buscando automatización inteligente para optimizar el consumo de energía sin comprometer el rendimiento de la red o la experiencia del cliente.
Iniciativa de Ahorro Energético Impulsada por IA de Tupl
El CEO de Tupl, Petri Hautakangas, destacó cómo la empresa ha estado apoyando a Deutsche Telekom en iniciativas de ahorro energético en varios países de Europa. La solución de IA de Tupl permite a DT avanzar más allá de los ajustes de gestión de energía estáticos tradicionales, que a menudo no capturan todo el potencial de ahorro o pueden impactar negativamente en la calidad del servicio. En su lugar, la IA optimiza continuamente los ajustes en función de estrategias de operador predefinidas, asegurando el mejor equilibrio entre la reducción de costos y el rendimiento de la red.
“El ahorro energético es un campo perfecto para las capacidades avanzadas de IA”, destacó Hautakangas. “La IA debe presentar casos de negocio claros para el ahorro, y esto requiere un sistema de automatización en bucle cerrado. Hemos tenido experiencias fantásticas trabajando con DT en operaciones automáticas en bucle cerrado.”
Esta colaboración ya está dando resultados impresionantes, con DT planeando implementar la solución en ocho a diez países europeos este año.
El Papel de MLOps en la Escalabilidad de IA
MLOps es otro pilar fundamental en el viaje de IA de Tupl y DT. El enfoque de Tupl se basa en casos de uso, asegurando que cada modelo de IA desplegado aporte un valor medible. Un gran desafío en el despliegue de IA es gestionar silos de datos dispares, que ralentizan el proceso de identificación de conocimientos útiles. La plataforma de Tupl reduce significativamente el tiempo requerido para procesar y utilizar datos, acelerando el ciclo de transformación de meses a solo días.
Petri compartió un ejemplo del trabajo de Tupl con T-Mobile US, donde su viaje de IA comenzó correlacionando problemas relacionados con los clientes utilizando solo seis fuentes de datos. Con el tiempo, los modelos de IA evolucionaron para incorporar más de 40 fuentes de datos, aumentando la granularidad y precisión en la toma de decisiones. “Los modelos de aprendizaje automático son sistemas vivos que crecen en complejidad a medida que los ingenieros refinan sus capacidades”, enfatizó. “Lo mismo se aplica al ahorro de energía: emergen nuevas funciones y la IA debe adaptarse continuamente para orquestarlas.”
El Futuro de la IA en Telecom: GenAI y Más Allá
Mirando hacia adelante, la integración de la IA Generativa (GenAI) en las operaciones de red se está convirtiendo en una necesidad. Tupl ya ha asegurado acuerdos comerciales para entregar funcionalidades impulsadas por GenAI a producción, mostrando cómo la automatización impulsada por IA seguirá revolucionando las operaciones de telecomunicaciones.
Conclusiones Clave para los Actores de la Industria
A partir de la discusión, Tupl y DT delinearon recomendaciones críticas tanto para operadores de telecomunicaciones como para proveedores de IA:
Para Operadores:
- Romper los silos de datos para acelerar la realización del valor de la IA.
- Tratar a los proveedores de software como socios estratégicos en lugar de meros proveedores para maximizar la innovación y la eficiencia.
Para Proveedores:
- Priorizar la agilidad: aunque los operadores comparten similitudes, cada entorno es único, lo que requiere soluciones de IA adaptables.
- Garantizar la transparencia de la IA: los ingenieros necesitan entender por qué la IA toma ciertas decisiones, de la misma manera que los médicos dependen de diagnósticos transparentes.
Conclusión
La colaboración entre Tupl y Deutsche Telekom ejemplifica cómo los ecosistemas de IA abiertos pueden impulsar una innovación significativa. Al fomentar la colaboración, romper silos de datos y aprovechar la automatización impulsada por IA, la industria de telecomunicaciones puede desbloquear nuevos niveles de eficiencia, ahorro de costos y sostenibilidad. A medida que la IA continúa evolucionando, tales asociaciones serán cruciales para garantizar que la tecnología siga siendo un habilitador poderoso de la transformación empresarial.
