Come l’AI sta trasformando il settore delle telecomunicazioni (telco)

Le società di telecomunicazioni (Telco), attraverso un impiego su larga scala dell’artificial intelligence (AI,) possono salvaguardare i propri ricavi e garantire una crescita dei loro margini; ma per cogliere queste opportunità sono necessari cambi di paradigma.

AI leva strategica per le Telco

Secondo un recente report di McKinsey, le organizzazioni nel settore delle Telecomunicazioni (Telco) che hanno adottato ampiamente le soluzioni di AI e si sono posizionate nella parte alta della classifica del quoziente di McKinsey Analytics, hanno registrato un CAGR (i.e. tasso annuo di crescita composto) dei ricavi a cinque anni di 2,1 volte superiore e un ritorno economico per gli azionisti di 2,5 volte maggiore.

Di fatto, la AI si converte in una leva strategica, o meglio, in una competenza fondamentale che alimenta il processo decisionale in tutte le funzioni e a tutti i livelli dell’organizzazione. Siamo di fronte a quello che si definisce una “Learning Organisation” che – grazie agli investimenti in soluzioni di AI e all’utilizzo dei big data – è in grado di supportare il top management nel prendere decisioni informate e attuare strategie rivolte ai clienti oltre a garantire una maggiore agilità, flessibilità e generare valore per l’organizzazione. Ne consegue che le funzionalità di dati e di AI sono gestite come prodotti e costruite per la scalabilità e il loro riutilizzo.

Le Telco, decise a convertirsi in AI Native Organization, abbracciando l’AI su larga scala e devono essere in grado di:

• focalizzarsi sui clienti, fornendo soluzioni mirate
• concentrarsi sul personale, monitorando le performance
• gestire l’infrastruttura, prendendo decisioni di investimento altamente mirate attraverso analisi correlate ai risultati commerciali.

Si tratta, come prima dicevamo, di inglobare radicalmente la tecnologia nel tessuto dell’intera organizzazione e attuare i necessari cambi di paradigma in modo da:

• Garantire al Top management un maggior accesso alla tecnologia AI: far crescere l’ecosistema open source, rendendo ampiamente disponibili nuovi linguaggi di programmazione, set di dati e algoritmi. Le Telco possono contare, oggigiorno, su fornitori di servizi cloud che hanno sviluppato API di machine learning rapide da implementare. Ancora, l’accesso tramite API a soluzioni di AI generativa, come ChatGPT, in grado di creare risposte coinvolgenti alle domande umane, unitamente alla riduzione dei costi di elaborazione e archiviazione dei dati, rende l’AI sempre più facile da sfruttare.
• Utilizzare l’enorme disponibilità di dati a disposizione: sfruttare al meglio flussi di dati scaturiti da modelli di utilizzo delle app personalizzate, da punteggi in termini di esperienza del cliente nell’utilizzo dei siti, informazioni su cosa può essere acquistato o condiviso da partner o terze parti. Inoltre, le Telco – per essere conformi alle regolamentazioni vigenti in termini di privacy – dovranno altresì conquistare la fiducia del cliente oltre a dimostrare una gestione attiva della privacy dei dati e disporre di una solida strategia di cybersecurity e di un framework per l’implementazione etica dell’AI.
• Garantire casi d’uso comprovati e relativi risultati – Ovvero:
• promuovere la protezione e la crescita dei ricavi attraverso la personalizzazione;
• trasformare la struttura dei costi;
• consentire una customer experience fluida;
• soddisfare le nuove esigenze del posto di lavoro.
• Attuare investimenti tecnologici che si convertano in driver di business: gli investimenti tecnologici non sono da considerarsi un semplice centro di costo, bensì un driver di business fondamentale in grado di influire positivamente sui profitti. A tal proposito si prevede, nel 2023, un incremento della spesa IT di oltre il 5%.
• Garantire una maggiore ottimizzazione dei costi e una maggior efficienza. L’impiego dell’AI può offrire alle Telco maggiore competitività sul mercato.

Come reinventare il core business utilizzando l’AI

Le Telco, sfruttando al massimo le potenzialità dell’AI, possono proteggere il proprio core business da un’ulteriore erosione, migliorare, al contempo, i margini e attuare strategie mirate, quali:

• Garantire l’iper-personalizzazione dei servizi e un maggiore coinvolgimento del cliente – Un piano iper-personalizzato è in grado di generare dati comportamentali granulari in termini di numero e di utilizzo delle app installate e delle funzionalità del dispositivo in modo da creare raccomandazioni in termini di:
• piano ad hoc (i.e. velocità di rete superiore o componenti aggiuntivi del servizio di streaming );
• promozioni (i.e. ricevere dati prepagati illimitati da utilizzare per un servizio di streaming musicale a un prezzo vantaggioso);
• messaggistica per dispositivi, luoghi ed eventi specifici.

Inoltre, utilizzando gli strumenti di segmentazione dell’audience, i clienti possono essere guidati verso canali che offrono un’esperienza coinvolgente, generando – al contempo – un risultato di vendita più redditizio per le Telco.

• Riformulare il servizio in modo più “proattivo”, fornendo un’esperienza personalizzata basata su soluzione automatizzata. Grazie a una soluzione completamente automatizzata, ad esempio, il sistema può prevedere e risolvere potenziali fonti di insoddisfazione dei clienti prima ancora che si verifichino. Attualmente, gli operatori stanno anche prendendo in considerazione la riprogettazione dei percorsi dei servizi digitali con l’aiuto di assistenti AI che fungono da veri e propri “portieri digitali”. Inoltre, le tecnologie di AI generativa – inclusi strumenti come ChatGPT – attraverso una migliore comprensione delle esigenze più complesse dei clienti, conversazioni più empatiche e migliori capacità di sintesi/gestione garantiscono maggiore velocità, precisione e coinvolgimento rispetto agli attuali sistemi di risposta vocale interattivi.
• Riprogettare il negozio del futuro. L’AI sta rivoluzionando la progettazione e la gestione dei negozi delle Telco, semplificando le operazioni e migliorando l’esperienza del consumatore. Alcune società Telco utilizzano già assistenti virtuali nei negozi, visualizzati su schermi posizionati a livello di pavimento, per transazioni multiple con i clienti, tra cui aggiornamento del saldo del conto prepagato, vendita di carte prepagate e abbonamenti TV.

Il negozio del prossimo futuro sarà così strutturato:

• • Front of house: il layout del corridoio e il posizionamento del prodotto sono ottimizzati in base ai modelli di navigazione analizzati dalla visione artificiale. La segnaletica digitale è modulata a livello di singoli clienti presenti in negozio e identificati attraverso la tecnologia biometrica o di geofencing. I chioschi interattivi offrono promozioni personalizzate, assistenza di servizio e previsioni sui tempi di attesa. Inoltre, clienti sono abbinati ad addetti di negozio a cui vengono fornite indicazioni con informazioni personalizzate che potrebbero stimolare la migliore interazione e portare a un’esperienza del cliente davvero fluida.
  • Back of house: gli SKU (i.e. codice identificativo alfanumerico) dei dispositivi vengono gestiti automaticamente per ottimizzare l’inventario e le vendite oltre che garantire gli assortimenti dello stock in base alle preferenze locali emerse dall’analisi delle vendite.
  • Esterno: i consumatori che camminano vicino al negozio ricevono notifiche SMS con una promozione personalizzata e un invito a controllare il prodotto in negozio.

• Implementare una rete con capacità di ottimizzazione e riparazione automatizzata.  La AI Native Telco sfrutterà la tecnologia per ottimizzare il processo decisionale in tutte le fasi del ciclo di vita della rete. Di fatto, l’AI può essere utilizzata nelle fasi di pianificazione e di costruzione, ad esempio, per dare priorità agli investimenti- a livello di sito – in base ai punteggi dell’esperienza di rete a livello di cliente. Mentre, l’AI – per quanto riguarda le fasi operative e di funzionamento – può gestire l’invio di squadre di intervento in base alle potenziali perdite di entrate o all’impatto sull’esperienza del cliente. Inoltre, l’AI può abilitare funzioni per permettere a una rete di “autoripararsi”, ovvero, correggere automaticamente i guasti oppure commutare automaticamente i clienti da una frequenza portante ad un’altra ancor prima che il disservizio si verifichi, “liberando” i tecnici per attività a più alto valore aggiunto.
• Migliorare la produttività della prima linea. L’AI Native Telco utilizza anche soluzioni di AI per ottimizzare la pianificazione della forza lavoro e il coaching dei dipendenti che operano in prima linea, (i.e. forza vendite, servizio clienti e collaboratori al dettaglio). Ovvero, le soluzioni di AI si convertono in leve strategiche che migliorano le applicazioni tradizionali prevedendo le metriche della domanda e dell’offerta per orizzonti temporali mensili, giornalieri e infra-giornalieri con maggiore precisione, maggiore granularità e automazione completa. Inoltre, la pianificazione intelligente è in grado di abbinare l’offerta alla domanda – i.e. determinare il numero di rappresentanti necessari in un call center durante periodi particolarmente intensi – per soddisfare gli obiettivi del livello di servizio e le aspettative dei clienti.

Ancora, l’AI può svolgere il ruolo di coach intelligente simulare le risposte dei clienti in diversi scenari per formare i rappresentanti.

• Potenziare operazioni interne. Gli insight basati sull’AI hanno il potenziale di migliorare il processo decisionale in tutte le funzioni aziendali, oltre ad automatizzare le attività standardizzate o a bassa complessità. Nella funzione finanza, ad esempio, l’AI può rilevare le fatture anomale per un’ulteriore ispezione; mentre in termini di crediti può prevedere i clienti che potrebbero risultare inadempienti nei pagamenti, innescando azioni di mitigazione. L’AI può supportare la funzione HR, segnalando i dipendenti insoddisfatti o con un alto assenteismo, oltre ad aiutare a identificare gli influencer informali che possono contribuire a facilitare la gestione del cambiamento. Le soluzioni di AI generativa possono supportare azioni di marketing del prodotto, la sintesi del feedback dei clienti per scopi di ricerca o persino consentire agli utenti aziendali di scrivere un codice semplice per adattare rapidamente le applicazioni IT.

Quale approccio adottare per l’implementazione dell’AI?

McKinsey nel suo rapporto evidenzia che lo sviluppo un’AI trasformativa richiede un approccio attentamente calibrato che implica:

• Sviluppare la funzionalità di AI di base in modo modulare tenendo in considerazione la riusabilità e l’implementazione in più contesti (i.e. un modello di previsione di base, ad esempio, può essere implementato sia in un call center sia in un ambiente di vendita al dettaglio) in modo da garantire un ROI più elevato degli investimenti in AI e ridurre i tempi di implementazione e la duplicazione del lavoro.

• Integrare le capacità delle soluzioni di AI tra loro per massimizzare la generazione di valore e promuovere la riusabilità.

• Usare i digital twin (i.e. rappresentazioni virtuali di un asset fisico, di una persona o di un processo con un prodotto di dati al centro) per sbloccare il potenziale dell’AI riutilizzabile. Di fatto, i dati in un digital twin sono intenzionalmente strutturati e modellati per consentire un consumo e una governance facili ed essere riutilizzabili in base alle esigenze.

• Implementare le best practice per le operazioni di machine learning (MLOps) in modo da ridurre il ciclo di vita dello sviluppo dell’analisi e aumentare la stabilità del modello. Le MLOps, in genere, implicano l’automazione dell’integrazione e dell’implementazione del codice alla base delle funzionalità di AI.

• Ripensare la strategia del cosiddetto “talento tecnologico” in modo olistico, in modo da poter contare sul personale tecnico necessario. Di fatto, senza la disponibilità di personale specializzato sarà difficile convertirsi in una AI Native Telco. Pertanto, le Telco dovrebbero considerare di attuare una maggiore strategia di pipeline dei profili tecnici sottoscrivendo accordi o partnership con diverse università ed istituti tecnici. Inoltre, risulterà fondamentale migliorare le condizioni di lavoro dei profili tecnici in modo tale evitarne il turnover e rendere l’organizzazione più attrattiva.

Quali best practice per l’adozione dell’AI?

Le Telco, a fronte di un crescente impiego dell’AI, dovranno essere in grado di adottare un approccio globale e strutturato in modo tale da:

• Garantire che le soluzioni di AI siano considerate affidabili, spiegabili e responsabili.

• Gestire il cambiamento in atto e fare in modo che gli operatori siano in grado di coinvolgere gli utenti finali in tutte le fasi del ciclo di vita dello sviluppo del modello di AI e investire nella creazione di capacità formali e informali. Gli operatori dovranno altresì esaminare attentamente la sostituzione e il rinnovamento dei processi esistenti, nonché le pratiche e i ruoli di gestione dell’AI.

Conclusioni

Gli operatori Telco, per sopravvivere in contesti sempre più erratici, devono convertirsi in AI Native Telco attraverso l’implementazione dell’AI su larga scala in modo da: migliorare la gestione delle operazioni di reti e dei servizi di assistenza clienti; conseguire maggiori flussi di entrate; migliorare la propria competitività.

È doveroso evidenziare che, per attuare questa trasformazione, sarà necessario avere il coinvolgimento e supporto del Top Management in modo da: contrastare l’inerzia organizzativa; strutturare una comunicazione efficace e coinvolgente; modellare nuovi comportamenti; promuovere lo sviluppo di capacità organizzativa e operativa; assumersi impegni sui necessari investimenti tecnologici a lungo termine.

Un viaggio lungo e difficile, indubbiamente, che richiede impegno, ma che permetterà agli operatori Telco, non solo di sopravvivere, ma di iscriversi tra i leader del settore.