[ad_1]
AI thường được ca ngợi là một thế lực mang tính cách mạng sẽ giúp các hoạt động trong nhiều ngành trở nên hiệu quả hơn đồng thời cắt giảm chi phí.
Nhưng AI sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra kết luận và dễ hiểu là người tiêu dùng lo lắng về ý nghĩa của điều đó đối với họ.
Tuy nhiên, các vấn đề về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu được giải quyết bằng luật pháp và có thể có nhiều lợi ích cho người tiêu dùng khi các nhà cung cấp web sử dụng AI và dữ liệu lớn.
Bạn có thể thấy rằng AI thực sự đang làm ít hơn hơn bạn mong đợi trong lĩnh vực này hiện tại. Nhưng nó đang cho thấy triển vọng và cuối cùng có thể dẫn đến chi phí thấp hơn và dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của nhà cung cấp web.
Theo Tomas Novosad từ NetSpeed CanadaSau đây là một số lợi ích mà bạn có thể đã trải nghiệm, cùng với những thách thức mà các ISP đang phải đối mặt khi chuyển sang hiệu quả dựa trên AI.
Các ISP và AI của Canada
1. Giữ kết nối các vùng xa xôi
Những người sống ở vùng xa xôi thường phải dựa vào vệ tinh để duy trì kết nối. Tuy nhiên, công nghệ này có thể không đáng tin cậy. Đại học Waterloo hợp tác với Hội đồng nghiên cứu quốc gia Canada để nghiên cứu xem AI có thể giúp giảm thiểu vấn đề này như thế nào.
Họ đã tận dụng máy học và AI để phát triển một phương pháp tiếp cận tốt hơn để giám sát hiệu suất mạng vệ tinh. Họ cho biết kết quả cho phép phát hiện các bất thường hiệu quả hơn, cho phép giải quyết chúng trước khi các vấn đề thực sự phát sinh.
2. Bell: Tối ưu hóa nhóm dịch vụ, tự động hóa quy trình
Là ISP lớn nhất của Canada, không có gì ngạc nhiên khi Bell đã làm việc để ứng dụng AI để diễn giải dữ liệu lớn trong nỗ lực nâng cao hiệu quả. Công ty đã triển khai một người quản lý ảo điều phối bộ phận hoạt động khách hàng của Bell.
Các chuyên gia công nghệ của công ty cho biết có quá nhiều dữ liệu đầu vào khiến bảng điều khiển truyền thống không thể quản lý và ưu tiên đầu ra hiệu quả. Bell báo cáo rằng công ty đã có doanh số tốt hơn và tỷ lệ khách hàng rời bỏ thấp hơn kể từ khi triển khai AI trong lĩnh vực này.
Một đại diện của Bell cho biết bí quyết nằm ở sự kết hợp giữa phân tích dự đoán và khả năng sử dụng dữ liệu thời gian thực tốt hơn.
Quá trình phát triển tự động hóa quy trình bằng robotic (RPA) vẫn đang trong quá trình phát triển, nhưng công ty hy vọng sẽ đạt đến điểm mà các nguồn lực được triển khai và quy trình công việc được kích hoạt dựa trên dự đoán và nhu cầu thời gian thực. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để dự đoán những thay đổi về mức độ dịch vụ như nhu cầu cao và phản hồi phù hợp.
3. Rogers đầu tư hàng tỷ đô la vào AI để chống lại sự cố mất điện
Vào tháng 7 năm 2022, Khách hàng của Rogers đã gặp phải sự cố dịch vụ kéo dài 19 giờ, gây ra sự hỗn loạn từ các chuyến bay bị hủy cho đến việc mọi người không thể gọi dịch vụ khẩn cấp.
Cùng tháng đó, Rogers tuyên bố sẽ đầu tư 10 tỷ đô la Canada vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo, thử nghiệm và giám sát để ngăn chặn sự cố mất điện thảm khốc tái diễn.
Ngoài việc đề cập đến nó Trợ lý ảo hỗ trợ AI (chatbot)Rogers cho đến nay vẫn tương đối im lặng về những cách cụ thể mà họ sử dụng AI. Có thể cho rằng họ đang làm việc trên các chức năng tương tự như Bell – phân tích dự đoán và giám sát thời gian thực có thể phát hiện các vấn đề sắp xảy ra trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng.
Ngoài ra, Rogers cũng đang khám phá các ứng dụng AI khác, bao gồm việc sử dụng trong digital camera phát hiện cháy rừng và điều chỉnh đèn giao thông để ngăn ngừa tắc nghẽn giao thông.
ISP, AI và Dữ liệu lớn: Góc nhìn năm 2024
Hướng tới mạng lưới tự chủ
Theo những người trong ngành, các ISP trên toàn thế giới đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc đạt được mục tiêu cuối cùng mà họ đang hướng tới: mạng lưới hoàn toàn tự động.
Mối quan ngại chính là nếu AI được triển khai quá nhanh, lỗi và sự giám sát có thể xảy ra và điều này có thể ảnh hưởng đến hàng triệu người đăng ký.
Các rào cản hiện nay bao gồm thiếu sự chuẩn bị và kỹ năng nội bộ, cũng như dữ liệu không được cấu hình theo cách mà AI có thể phân tích đúng cách. Việc thay đổi điều này đặt ra một thách thức, có khả năng đòi hỏi phải chuyển đổi toàn bộ kiến trúc đám mây.
Bất chấp những thách thức này, các ISP đã đạt được tiến bộ. Mặc dù ít ISP công bố thông tin chi tiết về mức độ gần gũi của họ với các mạng lưới do AI tự động điều hành, nhưng đây vẫn là chủ đề thảo luận của ngành.
Cân bằng tải
Nhu cầu sử dụng băng thông rộng bao gồm các đợt tăng đột biến và giảm đột ngột. Chúng xảy ra quá nhanh khiến tâm trí con người không thể xử lý, nhưng AI đã được sử dụng để xác định chúng.
Cho đến nay, vẫn còn sự không chắc chắn về việc cho phép AI tự động điều chỉnh mạng. AI vẫn được lập trình sẵn và về cơ bản bao gồm một loạt các thuật toán.
Điều đáng lo ngại là ngay cả một lỗi nhỏ trong lập trình cũng có thể bị phóng đại, gây ra những phản ứng ngoài tầm kiểm soát khó có thể khắc phục. Tuy nhiên, khả năng giám sát tải của AI đã là một cải tiến.
Khi AI học hỏi và cải thiện dưới sự hướng dẫn của con người, chúng ta sẽ tiến gần hơn đến tình huống mà tốc độ web không ổn định sẽ không còn là vấn đề lớn đối với người tiêu dùng nữa.
AI trong dịch vụ khách hàng
Trước khi bạn cho rằng đây chỉ là về chatbot và bỏ cuộc vì chán nản, AI trong dịch vụ khách hàng còn có nhiều tác dụng hơn thế nữa.
Phải thừa nhận rằng, có sự đồng thuận chung rằng hầu hết khách hàng thích nói chuyện với con người hơn, nhưng nếu yêu cầu của bạn là yêu cầu thông thường, thì không có lý do gì mà chatbot không thể xử lý được. Nếu điều đó làm giảm chi phí cho ISP của bạn, thì có thể bạn sẽ thấy ít tăng giá hơn!
Bỏ qua sự ghét bỏ gần như phổ biến đối với việc “nói chuyện với bot”, vẫn còn nhiều cách khác mà AI có thể cải thiện dịch vụ khách hàng – và bạn có thể đã trải nghiệm được những lợi ích của nó.
Trước đây, để thực hiện một cuộc điều tra thông thường, bạn sẽ phải duyệt qua nhiều menu và liên kết đến “nguồn tài nguyên”.
AI có thể đơn giản hóa quy trình này bằng cách cố gắng diễn giải yêu cầu của bạn. Bên cạnh đó, nó có thể được sử dụng để định tuyến cuộc gọi của bạn trong khi, đằng sau hậu trường, đại diện công ty có thể sử dụng AI riêng được đào tạo nội bộ để tìm câu trả lời cho các câu hỏi của bạn.
Ngoài ra, AI có thể hoạt động để giúp nhân viên dịch vụ khách hàng phân tích các tương tác trước đây của bạn. Điều này cho phép bạn tiếp tục cuộc trò chuyện mà bạn đã có lần trước mà không cần phải trải qua tất cả các bước trước đó liên quan đến việc giải thích vấn đề của bạn.
Và tất nhiên, chatbot liên tục hiểu sai nhu cầu của bạn đang học mọi lúc. Mặc dù bạn ghét nó ngay bây giờ, nhưng sẽ đến lúc nó có thể xử lý hầu hết mọi yêu cầu.
ISP, Dữ liệu lớn, Học máy và Bạn: Tương lai
Đối với các ISP, nhân viên và khách hàng của họ, AI đã tác động đến các hoạt động thường ngày và kết quả từ đó. Chúng ta có thể mong đợi nhiều hơn nữa trong tương lai gần khi các ISP nỗ lực tích hợp AI vào hầu hết mọi khía cạnh trong hoạt động của họ.
Nếu bạn là một nhân viên, đây có thể là tin xấu. Việc cắt giảm việc làm liên quan đến AI trên khắp các ngành đã trở thành hiện thực. Tuy nhiên, với tư cách là người tiêu dùng, những tiến bộ trong AI và máy học cuối cùng có thể dẫn đến độ tin cậy của dịch vụ tốt hơn và chi phí thấp hơn.
Đối với chatbot đó, có lẽ chúng ta không nên ghét nó quá nhiều. Miễn là bạn vẫn có thể tiếp cận được sự hỗ trợ của con người một cách tương đối dễ dàng, nó có thể giúp bạn duy trì khả năng truy cập web ở mức giá phải chăng.
[ad_2]
Source link