El descomposición de datos para la optimización de la red ha sido un desafío de larga data en la industria. Sin requisa, la integración de modelos de idiomas nativos y datos geoespaciales transformará la planificación de redes.
Antiguamente las cosas eran demasiado complejas. Estaba intentando ejecutar conjuntos de datos y conmover a conclusiones sobre temas o preguntas muy específicos, pero es posible que ni siquiera esté evaluando los conjuntos de datos correctos. Con la IA generativa, puedes hacer que la interacción con los datos sea mucho más tratable.
Ahora, los operadores de red pueden hacer preguntas concretas, como ¿dónde puedo colocar la capacidad para maximizar los ingresos, el tiempo de actividad o la resiliencia?
Los datos geoespaciales añaden otra capa de conocimiento para que los proveedores de telecomunicaciones puedan comprender completamente el rendimiento de la red en diferentes entornos. Con datos geoespaciales, los proveedores pueden ver que están experimentando volatilidad de la red en un dominio específica y analizar el dominio, las condiciones climáticas, la densidad de los edificios y otros factores que afectan la calidad del servicio. Los proveedores estarán mejor informados y podrán asignar bienes para solucionar cualquier problema que surja.
Con estas dos tecnologías a su disposición, los proveedores de telecomunicaciones pueden crear botones digitales (representaciones virtuales de la infraestructura de la red) que ofrecen información sin precedentes sobre el rendimiento de la red y las oportunidades de optimización.
Descifrar el completo documentación para el resto de mis predicciones de telecomunicaciones para 2025, información de otros seis líderes de la industria y los últimos datos generales y pronósticos de inteligencia industrial de líderes como Baris Gultekin, director de inteligencia industrial de Snowflake, y Brad Jones, director de seguridad de la información de Snowflake.