Seperti 5G, perusahaan telekomunikasi harus mencari kasus penggunaan komersial untuk memajukan GenAI
Operator harus mengidentifikasi kasus penggunaan AI generatif yang menarik atau berisiko harus menghadapi jalan bergelombang seperti yang mereka lakukan dengan 5G.
Dalam mendorong penerapan kecerdasan buatan generatif (GenAI), perusahaan telekomunikasi harus mencari kasus penggunaan yang benar-benar memberikan nilai tambah, jika tidak maka mereka akan menghadapi masalah di masa depan.
Mengingat bahwa AI bukanlah teknologi baru bagi perusahaan telekomunikasi, kepala GSMA Intelligence Peter Jarich mengatakan GenAI telah menjadi leksikon karena mendemokratisasi penggunaan alat-alat tersebut dan mendorong minat yang luas terhadap alat tersebut.
Pertanyaan kuncinya saat ini adalah bagaimana perusahaan telekomunikasi harus memanfaatkan peluang-peluang baru tersebut. Dia menunjuk pada 5G, yang merupakan teknologi seluler dengan pertumbuhan tercepat namun belum berhasil mendorong keuntungan dan pendapatan bagi operator. Inilah sebabnya mengapa banyak diskusi terus berkisar seputar monetisasi 5G dan memanfaatkan kemampuannya untuk memberikan layanan yang bermanfaat.
Ia lebih lanjut mencatat bahwa minat terhadap GenAI di kalangan operator masih rendah, dengan 56% masih dalam tahap pengujian dan jumlah penerapan komersialnya kecil.
Meskipun ada alasan yang sah bagi operator untuk bergerak lambat -- karena mereka menjalankan jaringan yang mendukung infrastruktur penting dan perlu mempertimbangkan dampak peraturan ketika ada waktu henti -- tantangannya sekarang adalah mencari cara untuk memindahkan mereka melampaui tahap pengujian GenAI dan memasuki peluncuran komersial, katanya.
Ada juga begitu banyak hype seputar GenAI sehingga perusahaan telekomunikasi perlu menyaring kebisingan dan mencari tahu bagaimana mereka harus memanfaatkan teknologi tersebut untuk memberikan nilai nyata, kata Jarich, yang berbicara kepada ZDNET menjelang Mobile World Congress (MWC) minggu ini di Barcelona, Spanyol.
Hambatan terbesar yang dihadapi operator adalah laba atas investasi (ROI) dan kematangan teknologi yang tidak jelas. Dia mendesak industri untuk mengidentifikasi potensi bukti konsep GenAI yang dapat menghasilkan pendapatan dan menetapkan satu atau dua kasus penggunaan yang menarik.
Saat ini ada banyak pemain yang menuntut pangsa pasar dan mendorong beragam produk, termasuk chip dan fungsi AI yang berbeda. Mengaitkan GenAI dengan segala sesuatu sebagai tagline pemasaran dapat mengakibatkan konsumen kecewa jika layanan ini gagal memberikan nilai sebenarnya, katanya.
Oleh karena itu, industri ini perlu berhati-hati dalam memperkenalkan GenAI, atau berisiko kehilangan kepercayaan pelanggan terhadap teknologi tersebut, kata Jarich. Dia menekankan perlunya pesan yang jelas dan pemahaman dasar tentang alat yang tersedia.
Fokus pada GenAI dan AI yang lebih luas harus diarahkan pada penurunan biaya operasional dan penyediaan dukungan pelanggan yang lebih baik. Ia mencatat bahwa para operator ingin menggunakan alat-alat ini untuk merancang layanan baru yang dapat mendorong nilai dan membangun hubungan yang lebih kuat dengan konsumen.
Ada juga dorongan di antara produsen perangkat, seperti Samsung dan Google, untuk menawarkan ponsel bertenaga AI, tambahnya. Dengan penjualan ponsel pintar yang stabil atau menurun, para pelaku pasar ini harus mencari cara untuk menarik konsumen agar membeli model-model baru. Hal ini menyebabkan diperkenalkannya perangkat yang dapat dilipat, misalnya, katanya.
Mereka sekarang mengharapkan GenAI untuk melakukan hal yang sama, seperti meningkatkan pencarian dan memasukkan fitur-fitur yang lebih berguna, tambahnya.
Hal ini akan mendorong kebutuhan akan API terbuka untuk memungkinkan pengembang membangun alat GenAI yang memanfaatkan kemampuan 5G, termasuk latensi rendah, yang selanjutnya mendorong kasus penggunaan baru untuk 5G dan mendorong permintaan dan lalu lintas, katanya.
GSMA memproyeksikan koneksi 5G akan tumbuh dari 1,6 miliar menjadi 2,1 miliar pada akhir tahun 2024.
Jarich mencatat bahwa kasus penggunaan dapat berbeda-beda di setiap wilayah dan pasar, sehingga memberikan peluang lebih besar bagi perusahaan telekomunikasi lokal untuk mendapatkan pendapatan baru. Dan karena sebagian besar layanan GenAI berjalan di cloud, operator dapat memainkan peran pembeda dalam memfasilitasi hal ini. Misalnya, mereka dapat memberikan dukungan untuk komputasi edge, yang penting untuk beberapa layanan GenAI seperti terjemahan bahasa real-time dan model bahasa besar yang lebih kecil (LLM) yang dapat dihosting di perangkat.
Model landasan khusus untuk perusahaan telekomunikasi
LLM khusus domain juga tersedia untuk membantu mengidentifikasi kasus penggunaan GenAI yang spesifik untuk kebutuhan sektor tertentu, seperti keuangan atau layanan kesehatan.
Huawei minggu ini meluncurkan model landasan telekomunikasi yang menurutnya dapat digunakan oleh operator untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengoptimalkan produktivitas jaringan. Model Fondasi Telekomunikasinya mencakup dua aplikasi utama: kopilot berbasis peran dan agen panggilan berbasis skenario, kata anggota dewan Huawei dan presiden produk dan solusi ICT Yang Chaobin, di sela-sela MWC.
Model AI mendukung interaksi bahasa alami untuk berbagai peran dan skenario, menganalisis proses kompleks dan mengatur operasi untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik, kata Yang. Ini disesuaikan untuk peran seperti agen pengoptimalan jaringan, agen pengalaman pengguna, dan manajemen kesalahan.
Ia menambahkan bahwa model fondasi ini juga dapat menggerakkan jaringan otonom, menyediakan tiga kemampuan inti bagi perusahaan telekomunikasi, termasuk penyediaan layanan dan pemeliharaan jaringan.
Perusahaan telekomunikasi percaya bahwa jaringan otonom, ditambah dengan teknologi seperti AI, big data, cloud, dan edge computing dapat memberikan layanan lebih cepat, dengan biaya lebih rendah, dan lebih mudah untuk diluncurkan dan dikelola. TM Forum, misalnya, menjalankan Proyek Jaringan Otonomi yang bertujuan untuk mendefinisikan jaringan yang sepenuhnya otomatis untuk industri vertikal, memungkinkan jaringan telekomunikasi "konfigurasi mandiri, pemulihan mandiri, pengoptimalan mandiri, dan berkembang mandiri".
Menekankan pentingnya otomatisasi, Yang mencatat bahwa operator dihadapkan dengan peningkatan Opex (pengeluaran operasional), yang telah meningkat hingga sekitar 70% dibandingkan rasio terhadap pendapatan. Jaringan yang ditentukan perangkat lunak dan otonom dapat membantu meringankan tekanan biaya ini, katanya.
Dia menambahkan bahwa Telecom Foundation Model dari Huawei dapat mendukung kasus penggunaan penyediaan layanan, di mana administrator dapat mengakses “penilaian multimodal yang akurat dan penyediaan layanan yang cepat.” Kemampuan optimasi model AI semakin memfasilitasi kasus penggunaan jaminan pengalaman pengguna, sementara analisis lintas proses dan dukungan berbasis dialog dapat meningkatkan kasus pemecahan masalah, katanya.
Ketika data semakin dimanfaatkan dalam aplikasi AI, Jarich mengatakan keamanan data akan menjadi fokus besar dan operator dapat berperan dalam menjaga data pengguna. Mereka juga perlu memastikan jaringan mereka dapat mengatasi peningkatan lalu lintas seiring dengan meningkatnya adopsi konten dan layanan yang dihasilkan GenAI, katanya.
Dan dengan banyaknya data yang mereka miliki tentang pelanggan mereka, perusahaan telekomunikasi dapat memanfaatkan AI untuk mengelola layanan yang dipesan lebih dahulu dan memberikan layanan yang lebih baik dalam memenuhi kebutuhan spesifik pengguna, katanya. Itulah pelajaran yang bisa mereka ambil dari pengalaman mereka dengan 5G, tambahnya.
Dengan model dasar dan GenAI yang mendorong “tingkat kecerdasan baru,” CTO Huawei Cloud Bruno Zhang mengatakan bahwa semakin banyak perusahaan yang akan memanfaatkan konten yang dihasilkan AI dalam produksi dan untuk mendukung rekayasa perangkat lunak. Namun, membangun model fondasi mereka sendiri akan menjadi tantangan karena memerlukan “inovasi sistematis,” kata Zhang pada konferensi cloud vendor Tiongkok tersebut, yang diadakan bersamaan dengan MWC.
Huawei berharap dapat membantu dengan menawarkan model dasar AI yang mendukung aplikasi serta layanan cloud miliknya, katanya. Raksasa teknologi Tiongkok ini juga bertujuan untuk memudahkan adopsi AI dengan menyediakan komponen-komponen utama, termasuk penyimpanan asli AI dan data yang didukung AI.
Dia mencatat bahwa Pangu LLM dari Huawei, yang dirilis tahun lalu, berisi model-model khusus industri, dilatih menggunakan data industri, dan menyediakan skenario dan tugas industri khusus industri, termasuk mengemudi otonom dan prakiraan cuaca.
Berbasis di Singapura, Eileen Yu melaporkan untuk ZDNET dari Mobile World Congress 2024 di Barcelona, Spanyol, atas undangan Huawei Technologies.