3 contribuciones de la Inteligencia Artificial al sector de las telecomunicaciones

La inteligencia artificial es cada vez más utilizada y aplicada en muchos sectores, y como no podía ser menos, ha entrado con fuerza en el sector de las telecomunicaciones. De hecho, la aplicación de IA en este campo cada vez es más popular.

Los proveedores de servicios de comunicaciones han recurrido a empresas que ofrecen servicios altamente personalizados para participar en el proceso de transformación digital. La IA es utilizada para diversos fines como ya hemos visto en otras ocasiones que pueden ir desde la mejora de la experiencia del cliente hasta el mantenimiento predictivo para mejorar la fiabilidad de la red.

En este artículo os mostraremos a través de algunos ejemplos cómo la inteligencia artificial puede influir en las empresas de telecomunicaciones.

LA CONTRIBUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA SEGURIDAD DE LAS TELECOMUNICACIONES

Como sabemos, la inteligencia artificial se basa en una gran cantidad de datos y las  redes de telecomunicaciones están llenas de ellos gracias en particular a la telemetría o a los indicadores de rendimiento. Esta información lo que permite es modelar técnicas de aprendizaje teniendo en cuenta un elevado número de variables. Estos modelos tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas para que los errores operativos puedan ser detectados y corregidos para así evitar una pérdida de productividad.

A pesar de que el mundo de las telecomunicaciones es cada vez más complejo, éste no se libra de ataques. A continuación te hablamos de algunos de ellos y de cómo la inteligencia artificial consigue evitarlos:

• Reconocimiento de características. Gracias a esa gran ventaja que la IA presenta en sus análisis de datos, es capaz de detectar anomalías y poner en preaviso para poder solucionarlos.
• Respuesta a incidentes. Aunque a día de hoy aún se deja bajo supervisión humana, el sistema podría resolver problemas por si mismo permitiendo así anticiparse a futuros ataques. La función de la Inteligencia Artificial es en esta ocasión la de asistente: buscar soluciones y controlar la evolución de la situación (gracias al conocimiento de las estadísticas que tiene).
• El conexionismo. Partiendo de un caso particular, se halla una regla. La IA interviene en esta ocasión identificando reglas entre datos mediante el uso del Deep Learning.
• El simbolismo. Se encarga de la deducción. Al contrario de lo explicado en el punto anterior, parte de una regla y a partir de esta, halla el caso particular. Gracias a lo que el modelo conexionista ha encontrado, conocemos una serie de incidentes y su proceso. Ante un ataque, lo comparamos con otros para que pueda ser identificado y solventarlo.

Uno de los próximos retos de la seguridad en las telecomunicaciones será conseguir detectar variaciones de comportamiento, detectando gracias a la inteligencia artificial los posibles ataques.

IA PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LAS REDES

Además de servir para detectar ataques, las compañías de telecomunicaciones pueden usar los algoritmos avanzados de la IA para detectar y predecir los fallos de la red y resolver los problemas antes de que tengan un impacto negativo en los consumidores.

En función de los resultados que se quieran conseguir, existen diferentes modelos como:

• Algoritmos de enrutamiento: sirven para programar de forma dinámica la ruta óptima en la red. Se basa en análisis avanzados que tratan de hacer predicciones y de buscar patrones entre los datos.
• Aprendizaje por refuerzo. En este caso, la inteligencia artificial reproduce una simulación del comportamiento del usuario y optimiza las operaciones que va a realizar para así lograr una mayor satisfacción de su experiencia.

Modelos de predicción: se ha conseguido mejorar las técnicas tradicionales de la predicción de tráfico futura, facilitando así la planificación y anticipándose a los comportamientos de los consumidores.

Los operadores de red pueden aprovechar la información de los datos recogidos por la inteligencia artificial para reducir los tiempos de espera, optimizar el equilibrio de la carga y mejorar la previsión de demanda de tráfico, consiguiendo así mejorar la satisfacción de los clientes.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA CLASIFICACIÓN DEL TRÁFICO Y LA AGRUPACIÓN DEL FLUJO.

Siguiendo con la detección de patrones que realiza la Inteligencia Artificial, esta puede ser utilizada -entre otras cosas- para fines de perfilado de tráfico y esto permite:

1. Identificación de clústeres de sesiones, en función de sus características de la gestión estratégica de las sesiones según las características del cluster.
2. Identificación de clústeres en función del flujo de tráfico: identificar y clasificar las condiciones de redes en función del flujo de tráfico.
3. Detección de sesiones maliciosas.

De esta manera se puede crear y preparar un algoritmo que identifica grupos de observaciones que comparten características comunes para clasificar los datos. A día de hoy hay algunas empresas que comienzan a implementar estos software.

Es innegable que el sector de las telecomunicaciones y la Inteligencia Artificial deben ir de la mano para continuar progresando. Seguiremos muy de cerca esta relación para ver los avances que se producen gracias a esta unión.

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