תחום התקשורת נכנס לעידן חדש. בינה מלאכותית אינה מוגבלת עוד למקרי שימוש בודדים או לאוטומציה של מחלקות. במקום זאת, היא הופכת מוטמעת ברחבי הארגון, ומחברת רשתות, תפעול, כספים, שרשראות אספקה, אספקת פרויקטים, ניהול נכסים ומעורבות לקוחות.

המונח "ארגון אוטונומי לתקשורת" מתאר דרך חדשה לניהול חברת תקשורת, שבה סוכני בינה מלאכותית מתאמים בין פונקציות עסקיות בזמן אמת והארגון פועל כמערכת מחוברת אחת ככל שהתנאים משתנים. עבור תעשייה המנהלת מיליארדי עסקאות, מערכות אקולוגיות מורכבות של שותפים, השקעות אדירות בתשתיות ולחץ גובר להפיק רווחים משירותי 5G ושירותים דיגיטליים, שינוי זה אינו הדרגתי. זה מבני.

הלחצים המעצבים מחדש את התקשורת

מובילי תעשיית התקשורת מנווטים מול מערך של לחצים שהתכנסו מהר יותר ממה שמודלים תפעוליים מסורתיים יכולים לספוג.

הביקוש לקישוריות ממשיך לעלות, אך המונטיזציה נותרה מאתגרת. טכנולוגיות ושירותים ניידים תרמו 7.6 טריליון דולר לכלכלה העולמית בשנת 2025 וצפויים לתרום 11.3 טריליון דולר עד 2030, ככל ש-5G, בינה מלאכותית וטרנספורמציה דיגיטלית יגברו. במקביל, 45% ממפעילי הטלקום מזהים מונטיזציה של בינה מלאכותית כעדיפות אסטרטגית, תוך ^הדגשתהתמקדות כלל-תעשייתית ביצירת זרמי הכנסה חדשים במקום להסתמך אך ורק על שיפורי יעילות.

פריסת ה-5G יוצרת הזדמנויות מסחריות משמעותיות אך גם דורשת גמישות תפעולית חסרת תקדים. GSMA צופה שעד שנת 2030 80% מחיבורי הסלולר העולמיים ישתמשו ב-5G, מה שידרוש מהמפעילים לחדש את מגוון הטכנולוגיה תוך הרחבתם בו זמנית ^.

ציפיות הלקוחות מתפתחות באותה מהירות. מחקר של PwC מצא כי 70% מהמנהלים מאמינים שציפיות הלקוחות משתנות מהר יותר מהקצב שבו הארגונים שלהם ^יכולים להסתגל, בעוד ש-29% מהצרכנים אומרים שהם הפסיקו להשתמש במותג בגלל חוויית לקוח גרועה. בשווקים תחרותיים ביותר, חוויית הלקוח הופכת לחשובה לא פחות מביצועי הרשת.

בינתיים, מפעילי התחבורה ממשיכים להשקיע רבות בתשתיות עתידיות. מפעילי הסלולר צפויים להוציא יותר מ-1.3 טריליון דולר על תשתית רשת בין השנים 2024 ל-2030, מה שמפעיל לחץ עצום ^עלארגונים לשפר את יעילות ההון ולמקסם את התשואות על ההשקעה.

התוצאה היא סביבה עסקית שבה ביצועי הרשת, שביעות רצון הלקוחות, ביצוע הפרויקטים, ניצול הנכסים, יעילות תפעולית וביצועים פיננסיים קשורים זה בזה יותר ויותר. אוטומציה מדור קודם יכולה לייעל משימות בודדות. הארגון האוטונומי מחבר את כל המערכת.

מה הופך ארגון לאוטונומי?

ארגון אוטונומי חורג מעבר לאוטומציה מסורתית. היא משלבת עוזרי בינה מלאכותית, סוכני בינה מלאכותית, תהליכים עסקיים ונתוני ארגון למודל תפעולי שיכול לחוש, להסיק, לפעול ולהסתגל בזמן אמת.

מחקר שערכה אריקסון בקרב ספקי שירותי תקשורת מצא כי מובילי תחום הטלקום מצפים שפעילות מבוססת בינה מלאכותית תביא להפחתה של 5% עד 10% בעלויות תפעול הרשת וה-IT ^,תוך שיפור איכות השירות והתגובה.

שלושה מאפיינים מבחינים בין ארגון אוטונומי לארגון אוטומטי לעומק.

ראשית, העסק יכול להגיב לפני שהצוותים מתכנסים. כאשר מתרחשת תקלה ברשת, בעיה בשרשרת האספקה או סכסוך חיוב, סוכני בינה מלאכותית יכולים לתאם תגובות בין מערכות בזמן אמת במקום להמתין להתערבות ידנית.

שנית, אנשים מתמקדים בעבודה הדורשת שיקול דעת אנושי. פעילויות שגרתיות כגון עיבוד חשבוניות, חיזוי, תזמון תחזוקה, דיווח על פרויקטים, יישוב סכסוכים וניהול שירותים הופכות לאוטומטיות יותר ויותר, מה שמאפשר לעובדים להתמקד בחדשנות, קשרי לקוחות וקבלת החלטות אסטרטגיות.

שלישית, מהירות ומשילות פועלים יחד. כל פעולה המונעת על ידי בינה מלאכותית נשארת שקופה, ניתנת למעקב, ניתנת לביקורת ותואמת את מדיניות העסק ודרישות הרגולציה.

איך זה עובד לאורך שרשרת הערך של הטלקום

הארגון האוטונומי לתקשורת משתרע על פני ארבעה תחומי ערך מרכזיים: תכנון, בנייה ותפעול; רכישה ושימור; מימוש ומסירה; וחיוב ויישוב.

הצורך בגישה מקושרת זו ממשיך לגדול. נוקיה צופה צמיחה משמעותית בנפח ומורכבות תעבורת הרשת בעשור הקרוב, המונעת על ידי ביקוש צרכנים, דיגיטציה ארגונית, פריסות IoT ודפוסי תעבורה שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.[5] ככל שרשתות הופכות מפוזרות יותר ותיקי שירותים הופכים מורכבים יותר, תהליכים מנותקים יוצרים צווארי בקבוק תפעוליים שמערכות אוטונומיות יכולות לסייע בביטול.

בינה מלאכותית יכולה לתמוך בתכנון ובפעילות רשת, להתאים אישית את מעורבות הלקוחות, לייעל את ביצוע שרשרת האספקה, לייעל תהליכי אספקה, להפוך פעילויות ניהול הכנסות לאוטומטיות ולשפר ביצועים פיננסיים. עם זאת, עבור ספקי טלקומוניקציה, ההזדמנויות הגדולות ביותר עשויות להתקיים בשני תחומים הנמצאים בלב התעשייה: ניהול נכסים וביצוע פרויקטים.

ניהול נכסים אוטונומי: הפיכת תשתית רשת למערכת חכמה

ספקי תקשורת מפעילים כמה מסביבות הנכסים המורכבות ביותר בעולם. רשתות מורכבות ממגדלים, נתיבי סיבים אופטיים, רדיו, אנטנות, מערכות חשמל, תשתיות קצה, מרכזי נתונים, כלי רכב וציוד באתרי לקוחות שיש לתכנן, לפרוס, לתחזק, לשדרג ובסופו של דבר להוציאם מהשימוש.

מבחינה היסטורית, ניהול נכסים אלה כלל מערכות מקוטעות, תיאום ידני, שיטות תחזוקה תגובתיות וזרימות עבודה מנותקות בין תפעול, כספים, רכש ושירותי שטח. ניהול נכסים אוטונומי משנה את המודל הזה על ידי חיבור אותות תפעוליים, היסטוריית תחזוקה, זמינות מלאי, מידע על כוח אדם ונתונים פיננסיים למערכת שלומדת באופן רציף.

במקום לחכות לכשל בציוד, סוכני בינה מלאכותית יכולים לנתח דפוסי ביצועים ברחבי הרשת, לזהות סיכונים מתעוררים, להעריך השפעה עסקית פוטנציאלית ולתאם פעולות מונעות באופן אוטומטי. ניתן לתכנן פעילויות תחזוקה באופן יזום, לתזמן טכנאים על סמך כישורים וזמינות, להזמין חלקים נדרשים לפני המשלוח, וליצור ולעקוב אחר הזמנות עבודה עם התערבות ידנית מינימלית.

גם פעולות השטח הופכות לחכמות יותר. במקום להסתמך על לוחות זמנים סטטיים וכלים מרובים מנותקים, טכנאים עובדים בתוך זרימות עבודה בסיוע בינה מלאכותית אשר מתעדפות פעילויות על סמך השפעת הרשת, מייעלות את נתיבי הנסיעה, מספקות היסטוריית נכסים עשירה בהקשר ומתאימים את עצמם באופן רציף ככל שהתנאים משתנים לאורך היום.

עם הזמן, זה יוצר לולאת מודיעין נכסים רציפה שבה נכסי הרשת מייצרים נתונים תפעוליים, בינה מלאכותית מעריכה נתונים אלה בזמן אמת, סיכונים מזוהים אוטומטית, תוכניות תחזוקה מתפתחות באופן דינמי, המלאי ממוצב מחדש באופן יזום, וההשפעות הפיננסיות משתקפות ברחבי הארגון. הרשת הופכת ליותר מתשתית פיזית. היא הופכת למערכת חכמה המסוגלת לסייע למפעילים לשפר את האמינות, לשלוט בעלויות ולמקסם את ביצועי הנכס לאורך כל מחזור חיי הנכס.

אספקת פרויקטים אוטונומית: דמיון מחדש של האופן שבו חברות תקשורת בונות רשתות

טלקומוניקציה היא גם אחת התעשיות עתירות הפרויקטים ביותר בעולם.

בין אם מדובר בפריסת סיבים אופטיים לבית, מודרניזציה של תשתית הרדיו, הרחבת מרכזי נתונים, בניית מגדלים, השקת שירותי 5G או בניית יכולות מחשוב קצה, מפעילים תלויים בתוכניות הון מורכבות הדורשות תיאום בין תחומי ההנדסה, הרכש, הכספים, התפעול, הספקים, הקבלנים ובעלי העניין הרגולטוריים.

גישות מסורתיות לניהול פרויקטים מתקשות לעיתים קרובות לעמוד בקצב ההיקף והמורכבות של יוזמות אלה. אספקת פרויקטים אוטונומית מכניסה בינה מלאכותית ישירות לתכנון, ביצוע וניהול של פרויקטים, ועוזרת לארגונים לעבור מתיאום ידני לתזמור חכם.

סוכני בינה מלאכותית יכולים לנטר באופן רציף לוחות זמנים, תקציבים, זמינות כוח אדם, פעילויות רכש, ביצועי קבלנים, אספקת חומרים ואבני דרך בפרויקט. במקום להסתמך על עדכוני סטטוס תקופתיים, צוותי הפרויקט מקבלים תובנות יזומות לגבי סיכונים מתעוררים, עיכובים פוטנציאליים, אילוצי משאבים וסטיות תקציביות לפני שהם משפיעים על תוצאות האספקה.

ככל שהפרויקטים מתקדמים, בינה מלאכותית יכולה לסייע בהקצאת משאבים, תיאום קבלנים, תכנון רכש, חיזוי לוחות זמנים, פתרון בעיות, דיווח על פרויקטים וניהול פיננסי. זה מאפשר לצוותי הפרויקט להקדיש פחות זמן לאיסוף מידע ויותר זמן לקבלת החלטות מושכלות.

הערך הופך להיות משמעותי במיוחד משום שתעשיית התקשורת נותרה אחת התעשיות עתירות ההון ביותר בעולם. על המפעילים לאזן באופן עקבי בין השקעות בתשתית לבין רווחיות, תוך הבטחה שיכולות רשת חדשות יגיעו לשוק במהירות. אספקת פרויקטים אוטונומית מסייעת להאיץ את הביצוע, לשפר את יעילות ההון, להגדיל את נראות תיק ההשקעות ולקצר את הזמן בין ההשקעה למימוש הערך.^{3 6}

התועלת הגדולה ביותר מתעוררת כאשר ביצוע פרויקטים וניהול נכסים פועלים יחד. פריסת סיבים, בניית מגדל או תוכנית מודרניזציה של רשת אינן מסתיימות עם השלמת הבנייה. יש להוון, לתעד, לנטר, לתחזק, למטב ובסופו של דבר לחדש נכסים חדשים שנפרסו. על ידי חיבור ישיר של ביצוע הפרויקט לניהול מחזור חיי הנכס, מפעילים יוצרים חוט דיגיטלי רציף, החל מתכנון ובנייה ועד לפעולה השוטפת. זה מבטל עיכובים במסירה, משפר את איכות הנתונים ומאפשר גישה משולבת יותר לניהול השקעות בתשתיות.

ג'אול: סביבת עבודה אחת לכל העסק

במרכז חוויית הארגון האוטונומי נמצאת Joule, שכבת המעורבות של SAP בתחום הבינה המלאכותית, המאחדת נתונים, זרימות עבודה וסוכנים במערכות SAP ומערכות צד שלישי.

מהנדסי רשת, טכנאי שירות שטח, מנהלי פרויקטים, נציגי שירות לקוחות, צוותי כספים, מומחי רכש ומנהלי תפעול אינם צריכים עוד לנווט בין יישומים מנותקים כדי להשלים את העבודה. במקום זאת, הם יכולים לגשת להקשר עסקי, תובנות, המלצות ופעולות מונחות על ידי נציגים באמצעות חוויה אחת.

ג'ול, הנגיש באמצעות אינטראקציות טקסט וקוליות במחשבים שולחניים וניידים, מסייע לחבר אנשים, תהליכים וסוכני בינה מלאכותית כדי שהעבודה תוכל להתנהל בצורה יעילה יותר ברחבי הארגון.

מה שחברות הטלקום המובילות כבר משיגות

ארגונים ברחבי מגזר התקשורת כבר מממשים יתרונות מדידים מאוטומציה חכמה ומודלים תפעוליים מבוססי בינה מלאכותית.

דויטשה טלקום השיגה צמצום של 12% במספר כוח האדם משנה לשנה תוך הרחבת השירותים, ייצרה חיסכון תפעולי של יותר ממיליון אירו באמצעות SAP Business Network ו-SAP Ariba, והשיגה שיעור תשלום בזמן של 96.26% עם עיבוד חשבוניות ללא מגע של 92.4%.

טלסטרה הפחיתה את שגיאות התחזית ב-34%, שיפרה את זמינות המוצרים ביותר מ-600 אתרי אחסון, וקיצרה את זמן זמינות חלקי חילוף לשיקום תקלות ברשת ב-16%.

PLDT ניהלה יותר מ-2,800 אירועי רכש בשווי של יותר מ-630 מיליון דולר, תוך עיבוד הוצאות בשווי של 6.4 מיליארד דולר דרך SAP Business Network.

וודאפון הפחיתה את עלויות התפעול ב-20% באמצעות המעבר שלה מתשתית מקומית לפעילות מבוססת ענן.

תוצאות אלו מראות כי יסודות הארגון האוטונומי כבר יוצרים ערך עסקי מדיד ברחבי מגזר התקשורת.

תחילתה של טובה יותר

המיזם האוטונומי לתקשורת אינו חזון עתידי. הקרן כבר קיימת.

על ידי שילוב של סוכני בינה מלאכותית, נתונים עסקיים מאוחדים, מומחיות בתעשייה, ניהול נכסים אוטונומי, אספקת פרויקטים אוטונומית וממשל ברמת ארגון, חברות טלקומוניקציה יכולות ליצור ארגונים שמתאימים את עצמם באופן רציף לתנאים משתנים תוך שמירה על שליטה תפעולית.

עבור מובילי תעשיית התקשורת המבקשים להתקדם מעבר לניהול מורכבות ולהתחיל להמיר אותה ליתרון תחרותי, הארגון האוטונומי מציע מודל תפעולי שונה באופן מהותי. רשתות הופכות עמידות יותר. פרויקטים של תשתית הופכים לחיזוי יותר. חוויות הלקוח הופכות לפרואקטיביות יותר. הזדמנויות הכנסה מזוהות ומנוצלות מהר יותר. ועובדים יכולים למקד את זמנם בעבודה שיוצרת את הערך הגדול ביותר, מכיוון שמערכות חכמות מטפלות בחלק ניכר מהתיאום התפעולי.

התוצאה היא חברת טלקומוניקציה שפועלת פחות כמו אוסף של ממגורות פונקציונליות ויותר כמו מיזם אינטליגנטי יחיד.