諾基亞委托Analysys Mason進行調查和發(fā)布的一份報告稱，“由于運營商在使用具有專用接口的傳統(tǒng)系統(tǒng)”，他們無法有效部署人工智能(AI)。

　　Analysys Mason的這份報告基于對84家運營商的調查反饋，其中寫到，由于使用具有專用接口的傳統(tǒng)系統(tǒng)，運營商無法訪問高質量的數(shù)據(jù)集，而這將限制他們將AI集成到網絡中的速度。

　　報告稱，一半的“Tier 1運營商”將數(shù)據(jù)收集列為實施AI最具挑戰(zhàn)性的階段，只有6%的受訪者認為他們處于“最先進的自動化水平”。Analysys Mason將這一級別的電信AI必殺技稱為“零接觸自動化”，即使用AI和機器學習(ML)算法來管理網絡運營。

　　87%的受訪者已經開始將AI應用到其網絡運營中，無論是作為概念驗證還是適當?shù)赝度雽嶋H使用，這份報告稱，高質量數(shù)據(jù)問題也影響了運營商留住AI人才的能力。

　　該報告的總體建議是，運營商“應評估其AI實施策略，并為AI實施制定清晰的路線圖，以克服數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和其他障礙，例如無法擴展AI用例部署”。

　　Analysys Mason首席分析師Adaora Okeleke表示：“如果運營商想要更有效地管理網絡，并實現(xiàn)其主要業(yè)務優(yōu)先事項，他們就必須向更加自動化的運營過渡。但正如這項研究表明的那樣，訪問高質量數(shù)據(jù)仍然是在網絡中部署電信AI的關鍵障礙。他們需要切實審查自己的AI實施策略，從而解決這一數(shù)據(jù)質量問題。”

　　諾基亞業(yè)務應用營銷、云和網絡服務主管Andrew Burrell補充道：“AI在推動網絡性能的階段性變化方面(包括減少碳足跡)發(fā)揮著至關重要的作用。電信運營商意識到將AI更深入地嵌入到其運營中所面臨的挑戰(zhàn)，正如這份研究報告指出的那樣，他們可以采取措施積極改變這種情況，包括與擁有合適技能、可以更好滿足其網絡需求的供應商合作伙伴建立正確的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)。”