5G to kompozycja kilku warstw sieciowych, które wykorzystują technologie o różnych poziomach dojrzałości, takie jak Open RAN, warstwowanie sieci (ang. network slicing), infrastruktura chmury (prywatna, publiczna i hybrydowa) oraz chmura brzegowa (ang. cloud edge). Jeśli chodzi o ostatnią technologię, to dostrzec można, że mechanizmy sztucznej inteligencji (ang. Artificial intelligence - AI) są przenoszone na brzeg sieci. Ponadto nowe zastosowania w przedsiębiorstwach nakładają na sieć nowe wymagania w zakresie wydajności, elastyczności i opóźnień. To, wraz z ciągłym dążeniem do poszukiwania nowych źródeł przychodów, zmusza branżę do budowania ekosystemu opartego na inteligencji i automatyzacji, stwierdzają analitycy Abi Research w swoim raporcie AI and Operations Automation in 5G Networks.
Ostatnio telekomy aktywnie rozszerzają wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ang. machine learning - ML). „Wielu dostawców usług komunikacyjnych podjęło starania, aby stać się dostawcami usług rozszerzonych, w których sztuczna inteligencja wspomaga podejmowanie decyzji przez ludzi w zakresie prognozowania, analizowania i nowych przychodów” – wyjaśnia Don Alusha, starszy analityk w Abi Research i podaje przykłady. Rakuten zmienił nazwę swoich centrów Network Operations Centers (NOC) na Service Experience Centres (SEC), wdrażając ekstremalną automatyzację w ramach tzw. self-aware networks. Z kolei Telefónica Tech to nowe przedsięwzięcie mające na celu zwiększenie przychodów poprzez wykorzystanie rozwiązań opartych na AI/ML, chmurze i IoT/big data.
Nowe modele komercyjne będą musiały uzupełniać istniejące środowiska, intensywnie korzystając z aktywów, w których klucz do sukcesu stanowi zrozumienie kosztów sprzedaży towarów, rotacji zapasów, zarządzania fabrykami i łańcuchami dostaw. W nowym świecie chmury, AI/ML i oprogramowania dostawcy technologii nie wytwarzają produktu i nie sprzedają go. „Sprzedają zdolność. Sprzedają wiedzę. Model biznesowy jest inny, podobnie jak ekonomia. DriveNets, Enea Openwave, Ericsson, HPE i Nokia to niektórzy dostawcy, którzy budują zorientowane na oprogramowanie metody marketingu i sprzedaży rozwiązań. Chodzi o to, że platformy oparte na AI/ML na nowo kształtują istniejące modele komercyjne. Zwycięzcami będą ci, którzy będą działać zdecydowanie i rozważnie”, mówi cytowany w komunikacie Alusha.
Dla operatorów telekomunikacyjnych dojrzałość AI/ML będzie kluczowym czynnikiem umożliwiającym tworzenie nowych wartości na ich drodze do stania się dostawcami usług cyfrowych. Równie ważne jest przyjęcie otwartości i rozbijanie silosów. Operatorzy, którzy inwestują w platformy oparte na sztucznej inteligencji/uczeniu się maszynowym muszą wziąć pod uwagę, że wydajność będzie wynikać z dzielenia się wiedzą i wykorzystywania otwartych platform, dzięki którym można łatwo uzyskać dostęp do interfejsów programowania aplikacji API (ang. Application Programming Interface) i danych.
– AI/ML, analityka oparta na big data i otwarte interfejsy API zapewniają elastyczność i możliwość wprowadzania innowacji oraz umożliwiają szybsze i lepsze podejmowanie decyzji. W związku z tym operatorzy muszą zdać sobie sprawę, że podstawa nowego świata telefonii komórkowej musi zaczynać się od oprogramowania i łączności opartej na API. Zdolność do wykorzystania możliwości platform programowych i AI/ML z pewnością będzie cechą definiującą dostawców usług komunikacyjnych przyszłości. Może to oznaczać, że oprócz korzystania z oprogramowania i inteligentnych funkcji, operatorzy muszą nauczyć się sami je tworzyć w czasie, gdy w ich ekosystemie rozprzestrzeniać się będą technologie cloud edge, Open RAN oraz powstawać będą sieci rdzeniowe 5G – podsumowuje Alusha.
