Aux États-Unis, l'intelligence artificielle dans les télécommunications passe rapidement de l'expérimentation technique à l'intégration stratégique. Les opérateurs mobiles ne se limitent plus aux outils d'automatisation du test: ils commencent à créer des architectures de service, des modèles commerciaux et des récits publics sur l'utilisation de l'IA.
C'est ce qui peut être vu de l'épisode du podcast « Telco for Ai vs Ai for For Telco », publié par Monde mobile en directdans lequel les journalistes de Kavit Majitia et Mike Robuck, avec Peter Jarich, directeur de GSMA Intelligence, ont analysé comment AT&T, Verizon et T-Mobile approchent de la transformation.
Transparence et innovation visible: le cas d'AT&T
Parmi les opérateurs mobiles américains, AT&T se démarque pour l'approche la plus transparente et articulée intelligence artificielle dans les télécommunications. Selon Mike Robuck, journaliste des États-Unis Monde mobile en directAT&T est l'opérateur qui discute le plus ouvertement de ses projets internes liés à l'IA, montrant la disponibilité pour indiquer les résultats obtenus et les lignes de développement. La source est le podcast « Telco for Ai vs Ai for for Telco » publié par Monde mobile en directqui a vu Robuck soutenir son collègue Kavit Majitia et Peter Jarich, directeur de GSMA Intelligence, dans une réflexion sur les stratégies de l'IA dans le secteur.
AT&T ne se limite pas à l'automatisation des réseaux simples: examinez également les impacts de l'IA dans la gestion d'entreprise et l'amélioration de l'expérience client. En fait, l'intention d'explorer l'IA est devenue une qualification de nouveaux flux de travail et de nouveaux services, impliquant davantage de domaines de l'organisation. La volonté de communiquer cette transformation fait partie d'une stratégie narrative claire: Positionnez-vous comme des pionniers de l'IA dans le secteur des télécommunications.
Au service et à l'optimisation du client pour Verizon
Verizon adopte une approche plus prudente, mais axée sur les zones concrètes et immédiatement perceptiblescomme le service client. Selon Robuck, ces derniers mois, la société a commencé à parler plus ouvertement de l'utilisation de l'intelligence artificielle, en particulier dans les services à la clientèle et dans les processus d'automatisation interne.
Cette orientation se connecte à une vision de l'IA comment Support de qualité du service. L'amélioration des scores du promoteur net et la capacité de diriger l'utilisateur vers le bon opérateur sans rebonds inutiles sont des éléments sur lesquels Verizon vise à faire l'utilité de l'IA tangible. Ceci est également souligné par Peter Jarich, selon lequel l'expérience perçue par le client peut profondément changer si l'IA parvient à intervenir avec précision et par invidence dans les points critiques du service.
Dans le même temps, l'optimisation du réseau reste un champ d'action important. L'automatisation, déjà utilisée depuis un certain temps, trouve désormais de nouvelles formulaires grâce à la disponibilité des modèles les plus sophistiqués et les plus accessibles. Cependant, l'impression est que Verizon maintient un ton plus conservateur En communication, sans souligner excessivement ses initiatives par rapport aux autres opérateurs.
Prédictivité et commerciale: les objectifs de T-Mobile
Dans le cas de T-Mobile, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les télécommunications se manifeste par Solutions prédictives et outils de support des ventes. Comme l'a dit Robuck dans le podcast, la société utilise l'IA pour prédire où placer la prochaine cellule réseau, en utilisant des algorithmes capables d'analyser la demande et l'utilisation du trafic en temps réel.
Non seulement la planification: l'IA est également utilisée pour Améliorer les forces de ventePermettre aux agents d'accéder aux données qui facilitent les connexions ciblées dans les domaines de l'expansion commerciale. Cette déclinaison de «pratique» de l'IA a moins de visibilité des médias que les solutions orientées vers le consommateur, mais représente une étape importante dans la numérisation des processus internes.
Cependant, T-Mobile n'a pas encore construit un récit robuste autour de l'IA. Son message est toujours ancré pour réseauter les performances et la vitesse, les dimensions qui peuvent être facilement comprises par le consommateur. Comme le note Jarich, La valeur perçue de l'IA pour l'utilisateur final n'est toujours pas très tangible: De nombreuses innovations restent « invisibles » pour ceux qui utilisent des services.
La valeur (et le risque) de communication au client
Alors que les stratégies sont articulées, Le récit public de l'IA représente l'un des défis les plus complexes pour les opérateurs. Expliquer le client final comme la meilleure expérience ou offre de nouveaux outils n'est pas facile. Souvent, le résultat est un malentendu: on pense, par exemple, que l'IA implique l'élimination totale du contact humain, alors que dans de nombreux cas, il ne sert qu'à diriger plus efficacement vers un opérateur humain.
Selon Jarich, certains opérateurs tentent de rendre la valeur de l'IA avec des offres commerciales ciblées plus visibles. Un exemple est l'inclusion de l'application Perplexity Pro dans les packages d'abonnement, une stratégie similaire au regroupement de services optiques tels que Netflix.
Perplexity Pro and Services in Bundle
Comme discuté dans le podcast, la distribution des applications à travers le Telco peut augmenter l'adoption et la visibilité de ces outils. Cependant, Jarich met en garde contre un risque déjà vécu dans le passé: Créer du trafic sans contrôle et sans rendements économiques concrets pour l'opérateur. L'exemple mentionné est celui de la Telco qui a intégré il y a des années Netflix dans leurs packages, sans pouvoir monétiser la consommation de bande passante générée.
Comparaison avec le passé: l'exemple Netflix
L'offre de services aux faisceaux peut sembler une décision gagnante pour attirer de nouveaux utilisateurs, mais les risques reproduisant des modèles non durables. Le vrai défi est Transformez l'offre en un avantage concurrentiel stablecapable de générer de la valeur à la fois pour le client et pour l'opérateur. Cela nécessite une nouvelle forme de narration, ce qui le rend plus compréhensible, utile et intégré dans les besoins réels des utilisateurs.
Leçons applicables au contexte mondial
L'expérience des trois grands américains montre comment L'intelligence artificielle dans les télécommunications prend des instructions différentes en fonction du positionnement du marché, de la culture d'entreprise et de la propension aux risques. AT&T est exposé, communiquant une stratégie d'évolution. Verizon agit avec le pragmatisme, consolidant l'efficacité opérationnelle. Les expériences T-Mobile, mais restent liées à une communication plus traditionnelle.
Ce qui émerge, c'est que Il n'y a pas de modèle unique pour intégrer l'IA dans le secteur des télécommunications. Chaque opérateur retrace sa propre trajectoire, répondant à différents stimuli internes et pressions du marché. Cependant, la direction est courante: faire de l'IA une stratégie d'atout, ce qui permet non seulement la technologie, mais aussi de tirer parti de la transformation de toute la chaîne de valeur.