借助生成式+AI__重塑电信行业__分辨信号与噪声的+7+项关键策略

IBM 商业价值研究院 | 研究洞察借助生成式 AI 重塑电信行业 分辨信号与噪声的 7 项关键策略2IBM 通过混合云和 AI 优先的方法，帮助通信服务提供商在整个价值链中推动业务和交付转型，从而释放新的收入潜力。我们的解决方案有助于优化网络运营；在客户、员工、边缘设备等各个领域提供差异化体验；以及加强网络安全。如需了解更多信息，请访问：ibm.com/industries/telecommunicationsIBM 如何提供帮助TM Forum 如何提供帮助TM Forum 是一个全球性的电信和技术公司联盟，致力于引领行业重新定义影响深远的新运营模式、新合作伙伴关系以及先进的软件平台。我们帮助合作伙伴更有效地发掘数据价值，促进其在快速发展的通信行业中捕捉新的发展契机并创造价值。在 DTW Ignite 、Accelerate 和 Collaboration 活动中，TM Forum 为行业变革者提供了一个分享突破性创新、市场发展、产品发布和业务转型历程的平台。我们是唯一将全球十大通信服务提供商和所有主要超大规模云计算商视为活跃战略成员的行业组织。我们拥有 800 多名合作伙伴，致力于重新塑造电信行业，使其更加灵活、创新、有活力，推动整个数字生态系统发展的重要力量。要了解更多信息，请访问： tmforum.org1序言如今，电信行业在全企业范围内利用生成式 AI 进行转型，通信服务提供商（CSP）应迅速学习如何应对这些变化带来的商业机会与挑战，从而积极影响业务。通信服务提供商迫切希望能够利用生成式 AI 的力量，包括评估多个业务领域的多个用例，以及增加在生成式 AI 技术上的投入。然而，通信服务提供商也意识到需要制定明确的战略，确保安全、负责地使用这项强大的技术，并客观地评估投资回报率（ROI）。IBM 商业价值研究院（IBM IBV）的最新研究表明，通信服务提供商的准备程度与这些期望之间存在较大差距，这是一个令人担忧的问题。只有三分之一的受访电信高管认为其组织能够有效利用生成式 AI 。而更令人担忧的是，60% 的受访者承认其组织的数据集成能力仍处于不成熟或初级阶段。构建坚实数据基础对生成式 AI 的成功至关重要。正如 TM Forum 现代数据架构行业合作项目所揭示，要想成功大规模采用生成式 AI ，不仅需要构建 AI 驱动的自主流程，还需要集成外部数据，开发现代数据架构。通信服务提供商需要优先建立数据基础设施，并采取灵活的治理和监督方法，以确保能够充分发挥生成 AI 的潜力。此外，在生成式 AI 的采用过程中，通信服务提供商需要采取深思熟虑的战略方式，避免草率决策带来的高成本风险。Bharti Airtel 的首席信息官 Pradipt Kapoor 指出，许多关键决策若没有经过深思熟虑，可能会影响企业的长远发展和技术方向，这往往也是通信服务提供商所忽视的。为了降低风险，运营商必须在积极尝试与慎重考虑架构和大语言模型（LLM）选择之间找到平衡，同时坚持技术开放，遵循 TM Forum 的开放 API 和开放数字架构（ODA）等行业标准。最后，成功的关键在于选择最具回报的用例，保持正确的心态，并采取稳健的技术决策和成本管理方法。通信服务提供商可以利用其云计算领域的 FinOps 专业知识和多年的机器学习操作（MLOps）经验来实现大规模、安全可靠的 AI 部署。借助适当的组织文化和技能，通信服务提供商可以创建和部署可带来可观回报的用例。TM Forum 与 IBM IBV 开展合作，提出了在生成式 AI 采用过程中必须谨慎考虑七项关键因素，旨在帮助通信服务提供商更有效地应对这项新技术的实施挑战，并促进行业内合作。通过仔细规划和开展合作，通信服务提供商可以更有效地发挥生成式 AI 的潜力，推动业务的数字化转型与创新。Nik WillettsTM Forum 首席执行官23电信行业对生成式 AI 的潜力表现出极大兴趣。随着众多用例的提出，高管们预计这项技术将在未来三年内为行业内外带来机遇。对准备不足和资源限制的担忧，削弱了高管的期望。只有不到四分之一的受访高管表示已经明确如何通过生成式 AI 打造差异化企业战略。电信高管在推进生成式 AI 过程中必须考虑七个关键因素。着眼于这些因素有助于组织快速且审慎地从实验过渡到富有成效、创造价值的生成式 AI 项目。“徒具速度而无方向，乃是短视。AI 的真正潜力在于将其深思熟虑地融入到业务的方方面面……”Dena Almansoori e& 集团首席人工智能和数据官摘要4通信服务提供商正处于 十字路口电信行业与大多数商业领域一样，对生成式 AI 的潜力充满期待，认为这项技术能够彻底改变行业未来。在 TM Forum 最近的一份报告中，通信服务提供商确定了 100 多个使用生成式 AI 的用例。1 IBM 商业价值研究院（IBM IBV）对 300 位全球电信行业领导者的调查揭示了他们对生成式 AI 持乐观态度，但也承认在采用过程中会存在担忧。首先是积极方面。通信服务提供商的投资重心正在转向生成式 AI，生成式 AI 在总 AI 支出中所占比例预计将在未来两年内增长 37%。此外，受访高管也在评估和部署多个关键业务领域中的用例（见图 1）。“变革的速度之快，令我们难以有足够的时间进行战略思考，但战略思维是不可或缺的。”Ken Komazawa， NTT IT 战略办公室副总裁5图 1通信服务提供商正在评估和部署生成式 AI 在多个业务领域的用例。问：贵组织在以下职能中采用生成式 AI 的情况如何？客户服务信息技术（包括网络）信息安全财务风险与合规销售营销人力资源评估部署优化47%50%52%44%57%73%70%62%63%73%38%22%22%33%30%21%3%3%3%2%5%1%2%1%6从现有数据中生成新洞察获取额外数据转变组织的行业角色扩大客户覆盖加速产品/服务开发80%现在未来三年82%80%82%72%82%68%82%拓展新市场66%77%在其他行业创造机会66%79%49%75%电信高管对这些用例的潜在业务影响也抱有高预期（见图 2）。然而，经过仔细审视，生成式 AI 也给电信行业领导者带来了挑战。只有不到四分之一的受访高管表示已经明确如何通过生成式 AI 打造差异化企业战略。NTT 的 IT 战略办公室副总裁 Ken Komazawa 强调：“变革的速度之快，令我们难以有足够的时间进行战略思考，但战略思维是不可或缺的。”图 2随着众多用例的提出，高管们预计生成式 AI 将在未来三年内为行业内外带来机遇。问： AI（包括生成式 AI 和基础模型）将在多大程度上通过这些领域支持业务模式创新？百分比表示回答“在很大程度上”和“在一定程度上”的总和。7事实上，大多数高管认为其组织尚未做好充足的准备来采用生成式 AI：45% 的受访高管认为准备程度一般，只有三分之一的受访者认为准备程度良好。受访高管认为资源限制（包括人才和技术）是采用生成式 AI 的主要障碍之一（见图 3）。此外，超过半数（56%）的受访者表示其组织没有成熟、明确的方法来采用这项技术。Bharti Airtel 首席信息官 Pradipt Kapoor 担心