Telekomunikace vstupují do nové éry. Umělá inteligence se již neomezuje na izolované případy užití nebo automatizaci jednotlivých oddělení. Místo toho se stává integrovaným napříč celým podnikem a propojuje sítě, provoz, finance, dodavatelské řetězce, realizaci projektů, správu aktiv a zapojení zákazníků.

Autonomní podnik pro telekomunikace popisuje nový způsob řízení telekomunikační společnosti, kde agenti umělé inteligence koordinují své činnosti napříč obchodními funkcemi v reálném čase a organizace se chová jako jeden propojený systém, jakmile se podmínky mění. Pro odvětví, které spravuje miliardy transakcí, komplexní partnerské ekosystémy, masivní investice do infrastruktury a rostoucí tlak na monetizaci 5G a digitálních služeb, není tento posun postupný. Je to strukturální.

Tlaky měnící podobu telekomunikací

Přední představitelé telekomunikačních společností se potýkají s řadou tlaků, které se shlukují rychleji, než je dokážou absorbovat tradiční provozní modely.

Poptávka po připojení nadále roste, ale monetizace zůstává výzvou. Mobilní technologie a služby přispěly v roce 2025 k celosvětové ekonomice částkou 7,6 bilionu dolarů a očekává se, že do roku 2030 přispějí 11,3 bilionu dolarů, a to s tím, jak se zrychluje 5G, umělá inteligence a digitální transformace. Zároveň 45 % telekomunikačních operátorů označuje monetizaci umělé inteligence za strategickou prioritu, což zdůrazňuje zaměření celého odvětví na ^vytvářenínových zdrojů příjmů spíše než spoléhání se pouze na zvýšení efektivity.1

Zavádění 5G vytváří významné obchodní příležitosti, ale také vyžaduje bezprecedentní provozní flexibilitu. GSMA předpovídá ^,že do roku 2030 bude 80 % globálních mobilních připojení využívat technologii 5G, což bude vyžadovat od operátorů modernizaci technologických kapacit a zároveň jejich rozšíření.1

Očekávání zákazníků se vyvíjejí stejně rychle. Výzkum společnosti PwC zjistil, že 70 % vedoucích pracovníků se domnívá ^, že očekávání zákazníků se mění rychleji, než se jejich organizace dokáží přizpůsobit, zatímco 29 % spotřebitelů uvádí, že přestali značku používat kvůli špatné zákaznické zkušenosti.2 Na vysoce konkurenčních trzích se zákaznická zkušenost stává stejně důležitou jako výkon sítě.

Provozovatelé mezitím nadále investují značné prostředky do budoucí infrastruktury. Očekává se, že mobilní operátoři v letech 2024 až 2030 utratí za síťovou infrastrukturu více než 1,3 bilionu dolarů, což na organizace vyvíjí obrovský tlak, aby zlepšily kapitálovou efektivitu a maximalizovaly návratnost investic.^{3 6}

Výsledkem je obchodní prostředí, kde jsou výkon sítě, spokojenost zákazníků, realizace projektů, využití aktiv, provozní efektivita a finanční výkonnost stále více propojeny. Starší automatizace dokáže optimalizovat jednotlivé úkoly. Autonomní podnik propojuje celý systém.

Co dělá podnik autonomním?

Autonomní podnik jde nad rámec tradiční automatizace. Kombinuje asistenty umělé inteligence, agenty umělé inteligence, obchodní procesy a podniková data do operačního modelu, který dokáže v reálném čase vnímat, uvažovat, jednat a přizpůsobovat se.

Výzkum provedený společností Ericsson mezi poskytovateli komunikačních služeb zjistil, že lídři v telekomunikačním sektoru očekávají ^,že provoz s využitím umělé inteligence přinese 5% až 10% snížení provozních nákladů na síť a IT a zároveň zlepší kvalitu služeb a jejich rychlost reakce.

Autonomní podnik se od hluboce automatizované organizace liší třemi charakteristikami.

Zaprvé, firma může reagovat předtím, než se týmy sejdou. Když dojde k chybě sítě, problému v dodavatelském řetězci nebo sporu o fakturaci, agenti umělé inteligence mohou koordinovat reakce napříč systémy v reálném čase, aniž by čekali na manuální zásah.

Za druhé, lidé se zaměřují na práci, která vyžaduje lidský úsudek. Rutinní činnosti, jako je zpracování faktur, prognózy, plánování údržby, reporting projektů, řešení sporů a správa služeb, se stále více automatizují, což umožňuje zaměstnancům soustředit se na inovace, vztahy se zákazníky a strategické rozhodování.

Za třetí, rychlost a správa věcí veřejných působí společně. Každá akce řízená umělou inteligencí zůstává transparentní, sledovatelná, auditovatelná a v souladu s obchodními politikami a regulačními požadavky.

Jak to funguje v celém hodnotovém řetězci telekomunikací

Autonomní podnik pro telekomunikace zahrnuje čtyři klíčové hodnotové oblasti: plánování, výstavba a provoz; získávání a udržení; plnění a dodání; a fakturace a vyúčtování.

Potřeba tohoto propojeného přístupu stále roste. Společnost Nokia předpovídá v nadcházejícím desetiletí výrazný nárůst objemu a složitosti síťového provozu, a to v důsledku spotřebitelské poptávky, digitalizace podniků, nasazení internetu věcí a provozních vzorců generovaných umělou inteligencí.[5] S tím, jak se sítě stávají distribuovanějšími a portfolia služeb komplexnějšími, vytvářejí nepropojené procesy provozní úzká hrdla, která mohou autonomní systémy pomoci eliminovat.

Umělá inteligence může podporovat plánování a síťové operace, personalizovat zapojení zákazníků, zefektivnit realizaci dodavatelského řetězce, optimalizovat procesy plnění objednávek, automatizovat činnosti správy výnosů a zlepšit finanční výkonnost. Pro poskytovatele telekomunikačních služeb se však největší příležitosti mohou nacházet ve dvou oblastech, které jsou srdcem tohoto odvětví: správa aktiv a realizace projektů.

Autonomní správa aktiv: Proměna síťové infrastruktury v inteligentní systém

Poskytovatelé telekomunikačních služeb provozují jedny z nejsložitějších prostředí aktiv na světě. Sítě se skládají z věží, optických tras, rádií, antén, napájecích systémů, okrajové infrastruktury, datových center, vozidel a zařízení v prostorách zákazníka, která musí být plánována, nasazena, udržována, modernizována a nakonec vyřazena z provozu.

Historicky správa těchto aktiv zahrnovala fragmentované systémy, manuální koordinaci, reaktivní postupy údržby a nepropojené pracovní postupy mezi provozem, financemi, nákupem a terénními službami. Autonomní správa aktiv transformuje tento model propojením provozních signálů, historie údržby, dostupnosti zásob, informací o pracovní síle a finančních dat do neustále se učícího systému.

Agenti umělé inteligence nemohou čekat na selhání zařízení, ale mohou analyzovat výkonnostní vzorce v celé síti, identifikovat vznikající rizika, posoudit potenciální dopad na podnikání a automaticky koordinovat preventivní opatření. Údržbářské činnosti lze plánovat proaktivně, techniky lze naplánovat na základě dovedností a dostupnosti, požadované díly lze rezervovat před odesláním a pracovní příkazy lze generovat a sledovat s minimálním manuálním zásahem.

Operace v terénu se také stávají inteligentnějšími. Místo spoléhání se na statické plány a několik odpojených nástrojů pracují technici v rámci pracovních postupů s podporou umělé inteligence, které upřednostňují činnosti na základě dopadu na síť, optimalizují trasy, poskytují kontextově bohaté historie aktiv a průběžně se přizpůsobují měnícím se podmínkám v průběhu dne.

Postupem času se tak vytváří nepřetržitá smyčka informací o aktivech, v níž síťová aktiva generují provozní data, umělá inteligence tato data v reálném čase vyhodnocuje, rizika jsou automaticky identifikována, plány údržby se dynamicky vyvíjejí, zásoby jsou proaktivně přemisťovány a finanční dopady se odrážejí v celém podniku. Síť se stává více než jen fyzickou infrastrukturou. Stává se inteligentním systémem schopným pomoci provozovatelům zlepšit spolehlivost, kontrolovat náklady a maximalizovat výkonnost aktiv v průběhu celého jejich životního cyklu.

Autonomní realizace projektů: Nové pojetí budování sítí telekomunikačními společnostmi

Telekomunikace jsou také jedním z odvětví s nejvyšší projektovou náročností na světě.

Ať už se jedná o zavádění optických sítí do domácností, modernizaci rádiové infrastruktury, rozšiřování datových center, výstavbu věží, spouštění služeb 5G nebo budování edge computingu, provozovatelé jsou závislí na komplexních investičních programech, které vyžadují koordinaci mezi inženýrskými, nákupními, finančními, provozními, dodavatelskými a regulačními subjekty.

Tradiční přístupy k projektovému řízení často jen stěží drží krok s rozsahem a složitostí těchto iniciativ. Autonomní realizace projektů zavádí umělou inteligenci přímo do plánování, realizace a řízení projektů a pomáhá organizacím přejít od manuální koordinace k inteligentní orchestraci.

Agenti s umělou inteligencí mohou průběžně sledovat harmonogramy, rozpočty, dostupnost pracovní síly, aktivity v oblasti zadávání veřejných zakázek, výkonnost dodavatelů, dodávky materiálu a milníky projektu. Místo spoléhání se na pravidelné aktualizace stavu dostávají projektové týmy proaktivní informace o vznikajících rizicích, potenciálních zpožděních, omezených zdrojích a odchylkách od rozpočtu dříve, než ovlivní výsledky dodávek.

S postupem projektů může umělá inteligence pomáhat s alokací zdrojů, koordinací dodavatelů, plánováním zadávání veřejných zakázek, prognózováním harmonogramů, řešením problémů, reportováním projektů a finančním řízením. Díky tomu mohou projektové týmy trávit méně času shromažďováním informací a více času přijímáním informovaných rozhodnutí.

Tato hodnota je obzvláště významná, protože telekomunikace zůstávají jedním z kapitálově nejnáročnějších odvětví na světě. Provozovatelé musí důsledně vyvažovat investice do infrastruktury se ziskovostí a zároveň zajistit, aby se nové síťové kapacity rychle dostaly na trh. Autonomní realizace projektů pomáhá urychlit realizaci, zlepšit kapitálovou efektivitu, zvýšit přehled o portfoliu a zkrátit dobu mezi investicí a realizací hodnoty.^{3 6}

Největší výhoda se projeví, když realizace projektu a správa aktiv fungují společně. Program zavádění optických vláken, výstavby věží nebo modernizace sítě nekončí dokončením výstavby. Nově nasazená aktiva musí být kapitalizována, dokumentována, monitorována, udržována, optimalizována a nakonec obnovována. Propojením realizace projektu přímo se správou životního cyklu aktiv vytvářejí operátoři nepřetržité digitální propojení od plánování a výstavby až po probíhající operace. To eliminuje zpoždění při předávání, zlepšuje kvalitu dat a umožňuje integrovanější přístup ke správě investic do infrastruktury.

Joule: Jeden pracovní prostor pro celou firmu

Ústředním bodem autonomního podnikového prostředí je Joule, vrstva SAP pro zapojení umělé inteligence, která propojuje data, pracovní postupy a agenty napříč systémy SAP a třetích stran.

Síťoví inženýři, technici terénních služeb, projektoví manažeři, zástupci zákaznického servisu, finanční týmy, specialisté na nákup a vedoucí provozu již nemusí procházet odpojené aplikace, aby dokončili svou práci. Místo toho mohou přistupovat k obchodnímu kontextu, přehledům, doporučením a akcím řízeným agenty prostřednictvím jediného rozhraní.

Joule, přístupný prostřednictvím textové a hlasové interakce na stolních počítačích i mobilních zařízeních, pomáhá propojovat lidi, procesy a agenty umělé inteligence, aby práce v celém podniku probíhala efektivněji.

Čeho již přední telekomunikační operátoři dosahují

Organizace v celém telekomunikačním sektoru již dosahují měřitelných výhod plynoucích z inteligentní automatizace a provozních modelů založených na umělé inteligenci.

Společnost Deutsche Telekom dosáhla meziročního snížení počtu zaměstnanců o 12 % a zároveň rozšíření služeb, generovala provozní úspory ve výši více než 1 milionu eur díky SAP Business Network a SAP Ariba a dosáhla 96,26% míry včasných plateb s 92,4% bezdotykovým zpracováním faktur.

Společnost Telstra snížila chybu předpovědi o 34 %, zlepšila dostupnost produktů ve více než 600 skladových místech a zkrátila dobu dostupnosti náhradních dílů pro odstraňování poruch sítě o 16 %.

Společnost PLDT zvládla více než 2 800 akcí zaměřených na zajišťování zdrojů v hodnotě přes 630 milionů USD a prostřednictvím sítě SAP Business Network zpracovala výdaje v hodnotě 6,4 miliardy USD.

Vodafone snížil provozní náklady o 20 % přechodem z on-premise infrastruktury na cloudový provoz.

Tyto výsledky ukazují, že základy autonomního podniku již vytvářejí měřitelnou obchodní hodnotu v celém telekomunikačním sektoru.

Poznámka redakce: Před publikací přidejte ke každému výsledku zákaznické recenze citace zákaznických příběhů SAP, abyste splnili standardy sourcingu SAP Insights.

Začátek lepšího

Autonomní podnik pro telekomunikace není vizí budoucnosti. Nadace již existuje.

Kombinací agentů umělé inteligence, sjednocených obchodních dat, odborných znalostí v oboru, autonomní správy aktiv, autonomního realizace projektů a správy a řízení na podnikové úrovni mohou telekomunikační společnosti vytvářet organizace, které se neustále přizpůsobují měnícím se podmínkám a zároveň si zachovávají provozní kontrolu.

Pro lídry v telekomunikačním sektoru, kteří se snaží překonat pouhé řízení složitosti a začít ji proměňovat v konkurenční výhodu, nabízí autonomní podnik zásadně odlišný provozní model. Sítě se stávají odolnějšími. Infrastrukturní projekty se stávají předvídatelnějšími. Zákaznické zkušenosti se stávají proaktivnějšími. Příležitosti k zisku jsou identifikovány a využity rychleji. A zaměstnanci se mohou soustředit na práci, která vytváří největší hodnotu, protože inteligentní systémy zajišťují velkou část provozní koordinace.

Výsledkem je telekomunikační společnost, která funguje méně jako soubor funkčních sil a spíše jako jeden inteligentní podnik.