Ai torna os Telcos inteligentes. Mas as Telcos são inteligentes sobre ai?

Pergunte a empresa de telecomunicações As grandes questões-como você desencadeia o crescimento, aumenta a eficiência ou melhora a satisfação do cliente-e é provável que a IA seja a resposta deles. E cada vez mais, Inteligência Artificial , incluindo AI generativa (Genai), tornou -se a resposta das empresas de telecomunicações para outras perguntas. Como, por exemplo, você luta contra golpistas telefônicos que atacam seus clientes? Para um operador, é desenvolvendo uma "avó" gerada pela IA que desperdiça o tempo dos fraudadores com conversas divinas sobre tricô. Mas as empresas de telecomunicações estão realmente prontas para liberar a tecnologia? Eles estão fazendo os investimentos, desenvolvendo as estratégias e atingindo os níveis de maturidade que os permitirão levar a IA em novas direções? (Consulte “Sobre a referência Tebit.”)

That’s the beauty of AI: It’s a multi-purpose enabler. But are telcos truly poised to unleash the technology? Are they making the investments, developing the strategies, and reaching the maturity levels that will let them take AI in new directions?

Findings from this year’s telco IT benchmark (TeBIT) study, jointly developed by ETIS—The Community for Telecom Professionals—and Boston Consulting Group, raise concerns that operators may not be realizing, or be poised to realize, the full value of AI and GenAI. (See “About the TeBIT Benchmark.”)

O estudo de Tebit analisou a IA dos participantes em quatro pontos de vista: maturidade, investimentos, casos de uso e benefícios esperados e realizados. Enquanto o estudo constatou que, como um grupo, os participantes ultrapassaram outras médias da indústria sobre a maturidade da IA ​​(superando as pontuações da mídia, software e utilidade e indústrias de energia, por exemplo), também revelou que a escala é desigual, com as empresas de telecomunicações se estendendo melhor em algumas funções, como Marketing e vendas , do que outros - principalmente em rede e Operações . O padrão de distribuição sugere que os empresas de telecomunicações estão lutando para implantar IA em áreas onde as soluções prontas para uso são menos prevalentes e os dados necessários são mais difíceis de acessar. Também ressalta a necessidade de uma abordagem estratégica da IA ​​- onde as empresas de telecomunicações não estão construindo casos de uso isolados, mas remodelando as funções críticas de ponta a ponta a ponta e inventar novas experiências, ofertas e modelos de negócios. Nossa análise sugere, no entanto, que as empresas de telecomunicações podem não estar investindo ou até, crucialmente, planejando investir suficientemente. Além disso, sua abordagem pode ser mais ad hoc do que estratégica.

This challenge spotlights the importance of investment in the talent, processes, and technologies that help telcos scale AI use cases efficiently and across functions. It also underscores the need for a strategic approach to AI—one where telcos are not building isolated use cases, but reshaping critical functions end to end and inventing new experiences, offerings, and business models. Our analysis suggests, however, that telcos may not be investing or even, crucially, planning to invest sufficiently. In addition, their approach may be more ad hoc than strategic.

ponto de inflexão ou no topo? Isso não foi inesperado: passar de data centers e soluções BSS e OSS para serviços em nuvem de terceiros-um pilar principal da transformação digital de telecomunicações-significa menos Capex, mais Opex. Mas ele defende ainda mais a alavancagem das eficiências da IA.

The TeBIT study finds IT spending up slightly, from 6.6% of revenues in 2022 to 6.9% in 2023. The more significant trend is a shift from capex to opex. This wasn’t unexpected: Moving from on-premise data centers and BSS and OSS solutions to third-party cloud services—a core pillar of telco digital transformation—means less capex, more opex. But it does make an even stronger case for leveraging the efficiencies of AI.

Então, como exatamente as empresas de telecomunicações estão posicionadas na tecnologia? A pesquisa da Tebit pediu aos entrevistados que classificassem sua maturidade em duas dezenas de recursos relevantes para a IA e Genai. Esses recursos cobriram oito áreas: estratégia, inovação, Experiência do cliente , operações, tecnologia, dados, modelo operacional e pessoas. Ao preparar um Outubro de 2024 Relatório Na IA, o BCG fez essas mesmas perguntas de empresas de todas as indústrias. Os resultados desse estudo nos permitiram ver onde os participantes do Tebit se sentam em um espectro entre indústrias.

Com base em sua pontuação geral, os entrevistados caíram em um dos quatro baldes: ai estagnando, a IA emergindo, a escala de IA e a IA Future (em ordem de aumento da maturidade da IA). Em média, os participantes do Tebit classificaram na terceira categoria mais alta, a escala da IA-mais alta que os empresas de telecomunicações globais classificadas como um grupo (IA emergindo). Mas nenhum participante classificou na categoria mais alta, a IA Future construída. E perfurando, vimos que o grupo Tebit estava atrasado em outros setores na adoção da IA ​​em duas áreas -chave: experiência e operações do cliente (embora estivessem melhor posicionadas em facilitadores de IA, como tecnologia e dados). Por outro lado, as empresas de telecomunicações têm áreas únicas onde essas tecnologias têm alto potencial, como a automação de rede. Portanto, o foco deles pode ter uma propagação mais ampla. De qualquer forma, o toca é claro: as empresas de telecomunicações se beneficiariam do desenvolvimento de casos de maturidade e uso de IA na experiência e operações do cliente. O estudo TEBIT constatou que, em média, os gastos com IA e Genai dos participantes totalizaram 0,16%das receitas em 2023, menos do que a média global da indústria de telecomunicações (0,49%) e a média do setor intermediário (0,42%). Além disso, vemos evidências de que o investimento pode estar nivelando. Para 2024, os participantes do Tebit esperam que seus gastos com IA e Genai sejam 0,24% das receitas antes de cair para 0,2% em 2025. Isso também é surpreendente. Esperamos que os níveis de investimento aumentem pelo menos nos próximos anos. Em média, os participantes prevêem que, até o final de 2024, 1,27% de sua força de trabalho total seria dedicada à IA e GENAI por meio de atividades como o desenvolvimento de casos de uso de IA, o treinamento de LLMs e a integração de ferramentas de IA na paisagem de TI. Isso aumentou de 1,0% em 2023. E as empresas de telecomunicações esperam que, tudo dito, eles terão 10% de seus funcionários no conhecimento e uso da IA ​​e Genai durante 2024. Quantos desses funcionários continuarão trabalhando com IA e Genai? Essa é uma pergunta em aberto. Mas o upskilling demonstra que os empresas de telecomunicações estão comprometidas em abordar o impacto da tecnologia em seu pessoal. Os casos de uso abordaram áreas, incluindo atendimento ao cliente (chatbots de conversação, geração automatizada de email, orientação em tempo real para agentes); marketing e vendas (assistentes de vendas de próxima geração, entre outros casos de uso);

The underperformance in customer experience and operations was somewhat surprising, as these are typically focal points for companies that embrace AI and GenAI. On the other hand, telcos have unique areas where these technologies have high potential, such as network automation. So their focus may have a wider spread. Either way, the takeaway is clear: Telcos would benefit from developing AI maturity and use cases in customer experience and operations.

This raises the issue that developing, building, and scaling use cases requires investment. The TeBIT study found that on average, participants’ AI and GenAI spending amounted to 0.16% of revenues in 2023, less than both the global telco industry average (0.49%) and the cross-sector average (0.42%). Further, we see evidence that investment may be leveling off. For 2024, TeBIT participants expect their AI and GenAI spending to amount to 0.24% of revenues before dropping to 0.2% for 2025. This, too, is surprising. We would expect investment levels to increase for at least the next few years.

This “topping off” could be temporary, but if it does signal an investment peak, that begs the question: Are telcos deploying and planning to deploy AI and GenAI as they should?

Of course, investment is about people, too. On average, participants anticipate that by the end of 2024, 1.27% of their total workforce would be dedicated to AI and GenAI through activities such as developing AI use cases, training LLMs, and integrating AI tools into the IT landscape. This is up from 1.0% in 2023. And telcos expect that, all told, they will have upskilled 10% of their employees in AI and GenAI knowledge and use during 2024. How many of these employees will go on to work with AI and GenAI? That’s an open question. But the upskilling does demonstrate that telcos are committed to addressing the impact of the technology on their people.

Deploying AI Technology at Scale

To see where telcos stand on putting AI and GenAI into action, we compiled a list of common use cases, based on BCG experience, discussions in the ETIS community, and out-of-the-box solutions. The use cases covered areas including customer service (conversational chatbots, automated email generation, real-time guidance for agents); marketing and sales (next-gen sales assistants, among other use cases); Gerenciamento de receita e finanças (gestão de rotatividade, venda cruzada personalizada e vendendo); e digital, dados e TI (geração de código, segurança cibernética , e assim ligado) e>

Em média, os participantes do TEBIT implementaram na escala 26% dos casos de uso predefinidos. Mas, nas funções, não foi uma propagação. Marketing e vendas lideraram o pacote, com as empresas de telecomunicações implantando 40% desses casos de uso em escala. Digital, dados e seguiu em 38%. Outras áreas ficaram muito para trás. No gerenciamento de produtos e ofertas, as empresas de telecomunicações implantaram apenas 17% dos casos de uso em escala, mas talvez mais de maneira reveladora, eles nem sequer consideraram 67% da nossa lista de casos de uso. Na rede e nas operações, onde apenas um quarto dos casos de uso estava em escala, as empresas de telecomunicações tentaram e abandonaram 5%. Os dados que esses casos de uso precisam ser independentes dos dados operacionais, que geralmente são espalhados pela empresa. Há também um portfólio crescente de soluções de IA e genai prontas para uso (ou quase tão). Esses fatores geralmente facilitam a escala de casos de marketing e vendas do que, digamos, casos de uso de rede, que normalmente exigem soluções personalizadas e dados muito mais amplos. Então, as empresas de telecomunicações estão escalando os casos de uso que eles

While marketing and sales is a key lever for stabilizing revenues, and thus would seem a logical focus for AI and GenAI, there’s another perspective worth considering. The data that these use cases need tends to be independent from operational data, which is often spread across the enterprise. There is also a growing portfolio of out-of-the-box (or nearly so) AI and GenAI solutions. These factors often make marketing and sales use cases easier to scale than, say, network use cases, which typically require customized solutions and much broader data. So, are telcos scaling the use cases that they precisam para escalar ou aqueles que eles Can= Escala? Se a resposta for a última, esse é outro sinal de que as empresas de telecomunicações podem querer redobrar os investimentos. Pedimos aos participantes que descrevam os casos de uso que implementaram - ou têm em andamento - que não estavam na lista predefinida. A Telcos relatou que implementou na escala 43% desta lista sob medida. Dado que quase 40% dos casos de uso adicionais estavam em marketing e vendas, que podem ser mais fáceis de escalar, a maior proporção de sucessos-usam casos que foram além dos pilotos ou a implantação limitada-não pode ser surpreendente. Ainda assim, fala com os telcos de experimentação estão conduzindo em IA e Genai, pois tentam ferramentas diferentes para aprender o que funciona melhor para suas necessidades. Empresas de outros setores que são considerados liderando a IA não estão implantando casos de uso, um de cada vez, quando e sempre que possível, mas de maneira estruturada, de um plano bem definido. Enquanto as empresas de telecomunicações falam sobre o impacto transformador da IA, eles ainda não o estão usando para ativar uma transformação. Fazer isso exige que as empresas de telecomunicações investam estrategicamente. Não basta aumentar o financiamento (embora isso seja importante). As empresas de telecomunicações precisam saber onde investir, para priorizar os casos de uso de uma maneira que se alinha com o valor comercial e as metas organizacionais. Eles não devem tratar a IA como um complemento, mas como um fator central de eficiência e crescimento. E eles devem planejar seu volume e prioridades de investimento de acordo. Para esse fim, as empresas de telecomunicações devem ajustar suas pilhas de tecnologia para ativar e acelerar o desenvolvimento e a integração de IA e Genai. Eles devem otimizar os processos e desencadear uma cultura de inovação de IA. Ao tomar essas etapas, as empresas de telecomunicações podem identificar, construir e escalar casos de uso rapidamente - e a IA pode cumprir sua cobrança.

We also found that telcos often go their own way on use cases. We asked participants to describe use cases they have implemented—or have in the works—that weren’t on the predefined list. Telcos reported that they have implemented at scale 43% of this bespoke list. Given that nearly 40% of the additional use cases were in marketing and sales, which may be easier to scale, the higher proportion of successes—use cases that have moved beyond pilots or otherwise limited deployment—might not be surprising.

The majority of these company-specific use cases were essentially more specialized or customized versions of the base list applications. Still, it speaks to the experimentation telcos are conducting in AI and GenAI as they try different tools to learn what works best for their needs.

These patterns of investment, deployment, and experimentation suggest that telcos are still taking a segmented, ad hoc approach to AI and GenAI and developing use cases opportunistically rather than strategically. Companies in other industries that are considered to be leading in AI aren’t deploying use cases one at a time, when and where possible, but in a structured way, from a well-defined blueprint. While telcos talk about the transformative impact of AI, they’re not yet using it to activate a transformation. Doing so requires telcos to invest strategically. It’s not enough to bump up the funding (though that’s important). Telcos need to know where to invest, to prioritize use cases in a way that aligns with business value and organizational goals. They shouldn’t treat AI as an add-on, but as a core driver of efficiency and growth. And they should plan their investment volume and priorities accordingly.

At the same time, telcos need the flexibility to seize new possibilities as both AI technologies and operators’ AI maturity evolve. To this end, telcos should adjust their tech stacks to enable and accelerate the development and integration of AI and GenAI. They should optimize processes and spark an AI innovation culture. By taking these steps, telcos can quickly identify, build, and scale use cases—and AI can live up to its billing.