Telekomünikasyon sektörünün yapay zekayı konumlandırma şeklinde kayda değer bir değişim yaşanıyor. Özellikle üretken yapay zeka, artık sadece yapabildikleri açısından değil, nasıl ve nerede değer kattığı açısından da değerlendiriliyor. Küresel telekomünikasyon sektöründe üretken yapay zeka pazarının 2034’e kadar 9,8 milyar sterlini aşması beklenirken, İletişim Hizmeti Sağlayıcıları (CSP’ler) güvence, müşteri hizmetleri, planlama ve analiz alanlarında hedefe yönelik uygulamaları aktif olarak araştırıyor. Bu durum, büyümenin heyecandan değil, disiplinli uygulamalardan kaynaklanacağını gösteriyor.
İletişim Hizmeti Sağlayıcılarının, gerçek zamanlı örüntü tanıma ve süreç hızlandırmanın ölçülebilir etkiye dönüştüğü alanlara ağırlık vermesi, yüksek değerli kullanım örneklerini belirlemeye yönelik stratejik bir odaklanmayı da tetikliyor. Bu yaklaşım, uyumluluğu sağlamak ve başlangıçtan itibaren performans ve veri kalitesini artırmak için mimarilerin uyumlu hale getirilmesini de kapsıyor.
Ancak, yapay zeka telekom operasyonlarına derinlemesine entegre oldukça ve ağ yönetimini şekillendirmede daha büyük bir rol üstlendikçe, operatörler de bu hızlı benimsemenin yol açtığı artan etik ve mevzuata ilişkin zorluklarla yüzleşmek durumunda kalıyor. Yapay zeka, noktasal çözümlerden kapasite geliştirmeye doğru hızla geçiş yaparken, otomasyon, bu alanda en hızlı gelişmeyi yönetişim ve alanlar arası ölçeklendirmeyi güvenli ve şeffaf bir çerçeve içinde bir araya getirebilen operatörler kaydedecek.
Verimliliğin ötesinde: Ağ performansını artıran bir araç olarak yapay zeka
Yapay zeka, operatörlerin ağlarını yönetme şeklini şimdiden iyileştirmeye başladı. Makine öğrenim modelleri, gerek çok satıcılı ortamlarda, gerekse yoğun kentsel uygulamalarda daha doğru trafik tahminleri, otomatik sorun giderme ve dinamik enerji optimizasyonu sağlıyor.
İletişim Hizmeti Sağlayıcıları, sabit ve mobil ağlar için kullanıma hazır yapay zeka veya üretken yapay zeka uygulamalarını verimli bir şekilde kullanabiliyor. Örneğin, operatörler, müşteri deneyiminden ödün vermeden, aktif ağ unsurlarının ve soğutma sistemleri gibi pasif altyapıların yapay zeka destekli optimizasyonu sayesinde karbon ayak izini %30’a kadar azaltıyor. Ancak, kendi analiz ve yapay zeka ekiplerine sahip olan ve kendi yapay zeka uygulamalarını geliştirmek isteyen İletişim Hizmeti Sağlayıcıları için telekomünikasyona özel veri ve MLOps çözümleri de mevcut.
Önemli ölçüde ilgi gören bir alan da öngörüye dayalı bakım. Yapay zeka artık telemetriyi arıza geçmişi ve dış değişkenlerle entegre ederek arıza belirtilerini önceden tespit edebiliyor. Bu sayede saha ekipleri, herhangi bir soruna hizmet kalitesinde düşüş yaşanmadan müdahale ederek, sorunların çözülme süresini kısaltıyor, operasyonel maliyetleri azaltıyor ve en önemlisi üstün bir müşteri deneyimi sunabiliyor.
Tüm temas noktalarında hızlı, sorunsuz ve kişiselleştirilmiş deneyim talep eden müşteriler, tüketici beklentilerinin her zamankinden daha yüksek olduğu günümüzde, yapay zeka kullanımı için dikkat çekici yeni bir alan da yaratıyor. Tüketiciler daha iyi deneyimler ve kişiselleştirilmiş hizmetler için kişisel verilerini paylaşmaya daha istekli olduğundan, operatörler artık yapay zeka sayesinde davranış, tercihler ve kullanım alışkanlıklarına ilişkin gerçek zamanlı içgörüler de dahil olmak üzere geniş bir müşteri verisine erişebiliyor. Tüm bu veriler, operatörlerin kitlelerini daha etkili şekilde segmentlere ayırmasına ve daha derin bağlılık ile uzun vadeli müşteri memnuniyeti sağlayan hedefli promosyonlar, özelleştirilmiş hizmet teklifleri sunmasına olanak tanıyor.
Operatörler ayrıca, destek ve garanti iş akışlarını hızlandırmak, örneğin kök neden analizi ve öngörüye dayalı bakım için de üretken yapay zekayı kullanıyor. Bu sayede, manuel girdiler azalırken, temsilciler de daha karmaşık vakalara odaklanabiliyor. Güvenlik de kritik bir odak noktası olduğundan, yapay zeka; sapmaları hızla ve geniş ölçekte tespit ederek, dolandırıcılık modellerini, sentetik trafiği ve faturalama sistemlerindeki aykırı değerleri belirlemeye yardımcı oluyor. Bu modelleri sınırlarını zorlayarak çalıştırma yetkinliği, gecikmeye duyarlı veya merkezi olmayan ortamlara ek bir koruma katmanı ekliyor.
Ölçekli stratejik uygulama
Diğer yandan yapay zekayı farklı alanlarda ölçeklendirmek, sektörün en önemli zorluklarından biri olmaya devam ediyor. Parçalı veri ortamları, tutarsız araçlar ve düşük kurumsal hazırlık, genellikle ilk pilot çalışmaların da ötesinde sürtüşmeler yaratıyor.
En fazla ilerleme kaydeden operatörler, genellikle iş metrikleriyle uyumlu sınırlı sayıda kullanım senaryosu tanımlayarak bilinçli bir yaklaşım benimsemiş olanlar. Bu operatörler, kurumsal olgunluklarını değerlendirerek birlikte çalışabilirliğe odaklanarak ağ uzmanlığını veri bilimi ve uyumluluk becerileriyle birleştiren çok disiplinli ekiplere yatırım yapıyor.
Mimari yapı da bu süreçte büyük önem taşıyor. İster OSS/BSS sistemlerine gömülü, ister uç noktada konuşlandırılmış veya API’ler aracılığıyla entegre edilmiş olsun, yapay zekanın yığındaki konumu ölçeklenebilirlik, yönetişim ve maliyet açısından önemli etkiye sahip. Bu nedenle, yeniden kullanılabilirlik ve modüler tasarım artık en önemli hususlar arasında yer alıyor.
Sorumlu Yapay Zeka: Uyumluluk, Şeffaflık ve Güven
AB Yapay Zeka Yasası‘nın şeffaflık, açıklanabilirlik, risk sınıflandırması ve veri işleme konularında getirdiği gerekliliklerle birlikte, yapay zeka yönetişimi telekomünikasyon operasyonlarının temel bir bileşeni haline geldi diyebiliriz. Telekomünikasyon sektörü açısından bu durum, geçerli olan Genel Veri Koruma Yönetmeliği ve sektöre özgü düzenlemelerle kesişim gösteriyor.
Operatörler, bu beklentileri karşılamak için şimdiden çalışmalara başladılar. Birleşik öğrenme, diferansiyel gizlilik ve sentetik veri üretimi gibi gizlilik koruma teknikleri halihazırda uygulamaya konulmuş durumda. Bazı operatörler ise, özellikle kredi puanlama veya uygunluk yönlendirmeleri gibi doğrudan müşteriye yönelik yapay zeka kullanım senaryolarında önyargıyı izlemek için dahili denetim mekanizmaları kurmaya başladılar.
Ancak, otomatik sistemlere duyulan uzun vadeli güven için şeffaflık kritik bir faktör olmaya devam ediyor. Modelin açıklanabilirliği, sürüm kontrolü ve denetim izleri artık özellikle ağ yönetimi ve hizmet otomasyonu gibi yüksek etkili alanlarda tasarım gerekliliklerine dahil ediliyor. Şüphesiz ki, yönetişim olmadan yapay zeka ölçeklendirilemez. Telekomünikasyon operatörleri, üçüncü parti modeller veya harici platformlar kullansalar bile, yapay zekanın sistemleri genelinde nasıl uygulandığından sorumludur. Bu durum, dahili kontrol mekanizmalarını vazgeçilmez hale getiriyor.
Operatörler artık model onay süreçlerini, performans eşiklerini ve yedekleme politikalarını içeren yapay zeka yönetişim çerçeveleri inşa ediyorlar. Bu çerçeveler, ortamlar gelişmeye devam ederken bile, modellerin güvenilir şekilde çalışmasını ve de yasal ve operasyonel standartlara uygunluğunu garanti altına alıyor.
AB Yapay Zeka Yasası, belgelendirme ve izleme için yasal yükümlülükler getirirken, bu uygulamalar uyumluluğun ötesinde iç uyumu iyileştirmekte, tekrarları azaltmakta ve yapay zeka çıktılarına olan güveni artırmakta. Sonuç olarak yönetişim, müşteri hizmetlerinden ağ operasyonlarına ve ötesine kadar yapay zekayı güvenle ölçeklendirme olanağı sağlamaktadır.
Telekomünikasyon yetkinliğinin değişen yapısı
Yapay zekanın giderek artan şekilde benimsenmesi, ekip yapılarını ve iş akışlarını da değiştiriyor. Tekrarlayan görevler azalırken ve operasyon ekipleri yapay zeka tarafından üretilen içgörülerle çalışmaya başladıkça, beceriler, sorumluluk ve rol evrimi hakkında yeni sorular gündeme geliyor.
Operatörler buna, iş ve teknik birimlerde yapay zeka okuryazarlığına yatırım yaparak yanıt verme eğilimde. Bu kapsamda, istem tasarımı, model gözetimi ve otomasyonun etik kullanımı gibi konular da yer alıyor. Bazı operatörler ayrıca, yapay zeka hizmet yönetimi, model yaşam döngüsü gözetimi, eğitim verilerinin denetimi ve günlük operasyonlara entegrasyon gibi alanlarda yeni rolleri de araştırıyor.
Yapay zekanın bazı işlevlerinde azalma görülürken, diğerlerinde büyüme yaşanması kaçınılmaz. Yapay zeka rutin tanılama veya iş akışı tetiklemelerini otomatikleştirdikçe, karmaşık süreçleri denetleyebilen, önerileri yorumlayabilen ve istisnaları yönetebilen kişilere olan ihtiyaç artıyor. Bu nedenle, odak noktası artık işin nasıl yapıldığını yeniden tasarlamak ve ekiplerin bu dönüşümü yönetebilecek donanıma sahip olmasını sağlamak olmaya başlıyor.
Önümüzdeki yol
Yapay zeka, ağ performansı, müşteri hizmetleri ve operasyonel verimlilikte şimdiden somut bir rol oynuyor. Ancak, uzun vadedeki değeri; ne kadar iyi entegre edildiğine, yönetildiğine ve ölçeklendirildiğine bağlı.
Birçok operatöre yapay zeka yolculuklarında destek vermiş biri olarak, sorumlu uygulamanın vazgeçilmez olduğunu bizzat gözlemledik. Yapay zekanın benimsenmesini iş hedefleriyle uyumlu hale getirmek ve her bir uygulamanın şeffaflık, güvenlik ve performans beklentilerini karşılamasını sağlamak en büyük öncelik olmalı.
Sadece doğru yapı kurulduğunda, yapay zeka telekomünikasyon operasyonlarının istikrarlı ve ölçeklenebilir bir bileşeni haline gelebilir, değer üretebilir ve teknolojiler ile düzenlemeler geliştikçe buna uyum sağlayabilir.
