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　　生成式AI蓬勃发展，各行各业都在积极探索人工智能在业务创新中的应用。比如电信行业正在采用AI来改善客户体验、实现流程自动化、提高生产力并优化网络运营。

　　AI技术带来的机遇，正为电信行业带来翻天覆地的改变。然而，面对这些机遇，从战略规划到投资决策，再到技术部署，各个环节都需要深思熟虑和精心准备。

　　机遇与挑战并存

　　当前行业客户对于AI有着非常高的期待，并期待给自身的业务带来改变。AI将使采用AI的人能够在市场上获得竞争优势。 这在竞争激烈的电信行业非常重要。

　　生成式AI和大型语言模型(LLM)是年度突破性AI技术。2022年的调查并未提及生成式AI。但在2023年的调查中，43%的受访者表示他们正在投资这项技术，这清楚地表明电信行业正热情地接受生成式AI浪潮，以满足各种业务需求。

　　其实，电信行业拥有众多的场景可以应用AI。在投资AI的调查对象中，有57%的调查对象使用生成式AI来改善客户服务和支持，57%的调查对象使用生成式AI来提高员工生产力，48%的调查对象使用网络运营和管理，40%的调查对象使用网络规划和设计，32%的调查对象使用营销内容生成。

　　尽管迄今为止AI和生成式AI取得了成功，但仍然存在一些挑战，阻碍其在行业中的广泛应用。在2023年的调查中，缺乏或是找到合适的技术力是AI(34%)和生成式AI(55%)面临的最大挑战。第二个最大挑战是建立具有明确投资回报率的稳健商业案例。总体而言，33%的受访者表示难以量化投资回报率。

　　AI投资持续增长

　　电信公司对AI的投资在增长，这些投资都集中在AI基础架构和模型上面，使电信公司能够将其传统基础架构转变为AI就绪型平台，或部署AI以满足业务需求。

　　在2023年的调查中，43%的受访者表示2022年在AI方面的投资超过100万美元，52%的受访者表示2023年的投资相同，66%的受访者表示2024年AI基础设施的预算将增加。这些数字表明，与2022年的调查结果相比，数字呈稳步上升趋势。

　　除了投资客户体验优化，电信公司还在投资客户体验以外的其他AI用例。安全性(42%)、网络预测性维护(37%)、网络规划和运营(34%)和现场运营(34%)是其他值得注意的用例。

　　电信公司对AI理解的提高和不确定性的降低 (例如，在投资回报率方面)，热衷于从概念验证(PoC)和试点转向实施AI驱动的应用程序。对于50%投资AI的受访者而言，这是AI投资的主要驱动力。到目前为止，已有41%的受访者完成了这一转变，目前正处于实施阶段。

　　加速AI在电信行业的采用

　　AI成为电信公司的主流，选择用于运行AI的平台变得更具战略性。总体而言，混合使用云和本地基础设施的混合配置仍然是主要的托管模式。进入2024年后，49%的受访者表示他们将保持混合，33%将在云端，18%将在本地。

　　在2023年的调查中，44%的受访者表示，与合作伙伴共同开发是其公司开发AI解决方案的首选方法。约28%的受访者更喜欢使用开源工具，而25%的受访者更喜欢AI即服务方法。

　　在投资AI技术时，寻求与第三方合作以加速AI采用成为受访者的首要任务。合作伙伴关系还为电信公司创造了机会，使其能够以较低的投资为客户创建新的服务，并能够快速扩展。99%的受访者表示，他们为内部和外部用户开发了AI解决方案。

　　对于生成式AI，40%的受访者使用生成式AI功能增强现有解决方案，并根据自己的数据训练AI模型。相比之下，只有29%的受访者与合作伙伴一起构建或定制模型。 对于具有严格数据保护规则的电信行业而言，这是可以理解的

　　来源：澎湃新闻