IBM -借助生成式 AI 重塑電信行業(yè)-分辨信號(hào)與噪聲的 7 項(xiàng)關(guān)鍵策略

分辨信號(hào)與噪聲的7項(xiàng)關(guān)鍵策略TMForum是一個(gè)全球性的電信和技術(shù)公司聯(lián)盟，致力型歷程的平臺(tái)。我們是唯一將全球十大通信服務(wù)和所有主要超大規(guī)模云計(jì)算商視為活躍戰(zhàn)略成員組織。我們擁有800多名合作伙伴，致力于重新塑造IBM通過(guò)混合云和AI優(yōu)先的方法，幫助通信服務(wù)提供商在整個(gè)價(jià)值鏈中推動(dòng)業(yè)務(wù)和交付轉(zhuǎn)型，從而釋放新的收入潛力。我們的解決方案有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)；在客戶(hù)、員工、邊緣設(shè)備等各個(gè)領(lǐng)域提供差異化體驗(yàn)；以及加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全。如需了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)：/industries/telecommunications如今，電信行業(yè)在全企業(yè)范圍內(nèi)利用生成式AI速學(xué)習(xí)如何應(yīng)對(duì)這些變化帶來(lái)的商業(yè)機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)，從而積極影響業(yè)務(wù)。通信服務(wù)提供商迫切希望能夠利用生成式AI的力量，包括評(píng)估多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的多個(gè)用例，以及增加望之間存在較大差距，這是一個(gè)令人擔(dān)憂(yōu)的問(wèn)題。只有三分之一的受訪電信高管認(rèn)為其組織能夠有效利用生成式AI。而更令人擔(dān)憂(yōu)的是，60%的受訪者承認(rèn)其組織的數(shù)據(jù)集成構(gòu)建堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)對(duì)生成式AI的成功至關(guān)重要。正如TMForum現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)行業(yè)合作集成外部數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)。通信服務(wù)提供商需要優(yōu)先建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，并采此外，在生成式AI的采用過(guò)程中，通信服務(wù)提供商需要決策若沒(méi)有經(jīng)過(guò)深思熟慮，可能會(huì)影響企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展和技術(shù)方向，這往往也是通信服務(wù)提供商所忽視的。為了降低風(fēng)險(xiǎn)，運(yùn)營(yíng)商必須在積極嘗試與慎重考慮架構(gòu)和大語(yǔ)言模最后，成功的關(guān)鍵在于選擇最具回報(bào)的用例，保持正確的心態(tài)，并采取穩(wěn)健的技術(shù)決策通過(guò)仔細(xì)規(guī)劃和開(kāi)展合作，通信服務(wù)提供商可以更有效地發(fā)揮NikWilletts“徒具速度而無(wú)方向，乃是短視。AI的真正潛力在于將其深思熟慮地融入到業(yè)務(wù)的方方面面……”DenaAlmansoori電信行業(yè)對(duì)生成式AI的潛力表現(xiàn)出隨著眾多用例的提出，高管們預(yù)計(jì)這項(xiàng)技術(shù)將在未來(lái)三年對(duì)準(zhǔn)備不足和資源限制的擔(dān)憂(yōu)，削弱只有不到四分之一的受訪高管表示已經(jīng)明確如何通過(guò)生成電信高管在推進(jìn)生成式AI過(guò)程中必著眼于這些因素有助于組織快速且審慎地從實(shí)驗(yàn)過(guò)渡到富34“變革的速度之快，令我們難以有足夠的時(shí)間進(jìn)行戰(zhàn)略思考，但戰(zhàn)略思維是不可或缺的?！盞enKomazawa，最近的一份報(bào)告中，通信服務(wù)提供商確定了100多個(gè)IBM商業(yè)價(jià)值研究院（IBMIBV）對(duì)300位全球電信行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查首先是積極方面。通信服務(wù)提供商的投資重心正在轉(zhuǎn)向生成式AI，生成式AI在總AI支出中所占比例預(yù)計(jì)將在未來(lái)兩年內(nèi)增長(zhǎng)37%。此外，受5通信服務(wù)提供商正在評(píng)估和部署生成式AI在多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的用例。O問(wèn)：貴組織在以下職能中采用生成式AI的情況如何？6生成式AI也給電信行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者帶來(lái)了挑戰(zhàn)。只有不到四分之一的受訪高管表夠的時(shí)間進(jìn)行戰(zhàn)略思考，但戰(zhàn)略思維是不可或缺的。”隨著眾多用例的提出，高管們預(yù)計(jì)生成式AI將在未來(lái)三年加速產(chǎn)品/服務(wù)問(wèn)：AI（包括生成式AI和基礎(chǔ)模型）將在多大程度上通過(guò)這些領(lǐng)域支持業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新？百分比表示回答“在很大程度上”和“在一定程度上”的總和。7采用生成式AI：45%的受訪高管認(rèn)為準(zhǔn)備程度一般，為資源限制（包括人才和技術(shù)）是采用生成式AI的主明確的方法來(lái)采用這項(xiàng)技術(shù)。BhartiAirtel首席信息官PradiptKapoor擔(dān)心，通信服務(wù)提供商在進(jìn)行關(guān)鍵機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)。他表示：“大型企業(yè)對(duì)于所做決克服在生成式AI采用過(guò)程中面臨的不確定性。理解并解決這些問(wèn)題可以幫助組織快速且審慎地從實(shí)“徒具速度而無(wú)方向，乃是短視。AI的真正潛力在于要采取AI優(yōu)先的方法，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型?！币韵玛P(guān)鍵因素可以幫助通信服務(wù)提供商在采采用障礙212134345 5問(wèn)：貴組織目前采用生成式AI面臨的最大障礙是什么？采用生成式AI的2244選擇模型并決定所需的789通信服務(wù)提供商正在探索大量生成式AI用例，領(lǐng)先的通信服務(wù)提供商則具備戰(zhàn)略思能夠識(shí)別快速成效和長(zhǎng)期機(jī)會(huì)（請(qǐng)參見(jiàn)“觀點(diǎn)：BhartiAirtel聯(lián)合開(kāi)發(fā)生成式AI解決方一種方法是：從低風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)驗(yàn)開(kāi)始，提升員工效率，例如使用生成式AI創(chuàng)建營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)內(nèi)技術(shù)實(shí)施的復(fù)雜性以及缺乏足夠的技術(shù)人才是電信企業(yè)在實(shí)施生成式AI時(shí)的主受訪者還專(zhuān)注于尋找那些能夠根據(jù)戰(zhàn)略對(duì)齊、財(cái)務(wù)投資回報(bào)率和最終用戶(hù)收益提供最大高管們根據(jù)六項(xiàng)關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)估生成式AI用例。最終用戶(hù)獲益財(cái)務(wù)投資回報(bào)率實(shí)施復(fù)雜度問(wèn)：貴組織優(yōu)先選擇生成式AI用例的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)是什么？10如前所述，客戶(hù)服務(wù)、IT（包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)）和信息安全已經(jīng)成為生成式AI部署的主要通信服務(wù)提供商正在根據(jù)可能帶來(lái)的價(jià)值和實(shí)際部署的可行性來(lái)確定最具前景的客戶(hù)432432高低高生生信息來(lái)源：IBMIBV分析域采用的生成式AI能力。以增強(qiáng)知識(shí)搜索為例，我們的分析表明，這不僅是客戶(hù)服務(wù)、IT/網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)和信息銷(xiāo)售等領(lǐng)域。該用例使用生成式AI算法來(lái)改進(jìn)現(xiàn)有知更迅速地找到更準(zhǔn)確的信息。2在評(píng)估用例時(shí)，NTT的Komazawa建議，跨職能團(tuán)隊(duì)服務(wù)作為唯一的最佳起點(diǎn)，盡管生成式AI可以帶來(lái)長(zhǎng)特別是在考慮企業(yè)的規(guī)模和地區(qū)差異時(shí)，必須權(quán)衡AIKapoor建議，長(zhǎng)期價(jià)值通?？梢酝ㄟ^(guò)更好地映射客戶(hù)式AI用例。他說(shuō)道，“這與數(shù)據(jù)貨幣化有關(guān)，電信企解決如何在沒(méi)有聚合商的情況下互相共享數(shù)據(jù)的您認(rèn)為生成式AI能幫助您解決的該解決方案如何與您的整體戰(zhàn)略對(duì)如何將用例應(yīng)用于其他類(lèi)似的業(yè)務(wù)您認(rèn)為生成式AI能幫助您解決的該解決方案如何與您的整體戰(zhàn)略對(duì)如何將用例應(yīng)用于其他類(lèi)似的業(yè)務(wù)1112盡管許多運(yùn)營(yíng)商傾向于將其AI開(kāi)發(fā)和實(shí)施的資源和決策集中在一個(gè)部門(mén)或與任何新興技術(shù)一樣，必須經(jīng)歷一個(gè)意識(shí)提升、進(jìn)行了技術(shù)普及，通過(guò)演示和親身體驗(yàn)來(lái)介紹生成式AI的概念以及應(yīng)用。他繼續(xù)說(shuō)道，“我們還嘗試將創(chuàng)意生成過(guò)程模板化，通過(guò)提出適當(dāng)?shù)膯?wèn)題來(lái)識(shí)別具有業(yè)務(wù)價(jià)值的用例。然后，我們與數(shù)字（產(chǎn)品和工程）團(tuán)隊(duì)合作，看看他們根據(jù)我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和技術(shù)能夠做些什么。”成式AI在多個(gè)領(lǐng)域推動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造，聚焦提升客戶(hù)服務(wù)、降低–員工聊天機(jī)器人允許員工詢(xún)問(wèn)諸如“我還有多少假期？”或“育兒政策–呼叫中心的所有來(lái)電都會(huì)自動(dòng)生成通話(huà)記錄和摘要，并自動(dòng)上傳到客戶(hù)交互歷史記錄中。進(jìn)一步對(duì)通話(huà)進(jìn)行情感分析。這些舉措顯著縮短了平–一些賬單的催收電話(huà)現(xiàn)在采用了生成式AI驅(qū)工作已初見(jiàn)成效，將100人的團(tuán)隊(duì)的未付款賬單支付率從60%提高到可信的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是生成式AI的命脈。這e&集團(tuán)的Almansoori說(shuō)道，“電信企業(yè)擁有大用第三方生成式AI模型的理想選擇。然而，只有擁有合適的工具和人才這種數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)?！蓖ㄐ欧?wù)提供商首先應(yīng)檢查是否擁有與每個(gè)用例相關(guān)的，準(zhǔn)確、完整和最新的數(shù)據(jù)。這需要收集不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)并進(jìn)行整合，如客戶(hù)互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)和外部數(shù)據(jù)提供商。這還可能涉及非運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)。例如，天氣和交通數(shù)據(jù)可以用于預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在評(píng)估這些數(shù)據(jù)時(shí)，通信服務(wù)提供商必須考慮數(shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)，這些法規(guī)會(huì)影響關(guān)于如何使用、保護(hù)和存儲(chǔ)客戶(hù)數(shù)據(jù)的決策（例如存儲(chǔ)在本地還是云端）。事實(shí)上，71%的高管擔(dān)心數(shù)據(jù)法律會(huì)限制他們?cè)谏墒紸I模型中的數(shù)據(jù)流動(dòng)和使用。超過(guò)三分之一的受訪者（37%）擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)安全黑客會(huì)操控他們的生成式AI模本的數(shù)據(jù)安全原則，以保護(hù)模型的輸入和輸通信服務(wù)提供商還必須防范數(shù)據(jù)中的潛在偏差。這意味著要追蹤模型中所使用數(shù)據(jù)的來(lái)13創(chuàng)新，但很少有電信企業(yè)考慮到這點(diǎn)?！蔽覀兊臄?shù)據(jù)還表明，只有30%的受訪者預(yù)計(jì)生成式AI60%的受訪者承認(rèn)他們的數(shù)據(jù)集成能力仍處于不成熟成式AI用例的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)織物架構(gòu)等先進(jìn)解決方案可以支持多個(gè)數(shù)據(jù)管道和云環(huán)境的端到端集成。5Kapoor說(shuō)道，“分類(lèi)明確、易于理解的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是首先應(yīng)投資數(shù)據(jù)平臺(tái)。”14您的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是否支持集成各您的數(shù)據(jù)治理政策和程序是否支持在生成式AI模型中負(fù)責(zé)任地使用生成式AI模型迅速發(fā)展，為通信服務(wù)提供商提供了多種選擇。以及開(kāi)放模型（如Meta的Llama和MistralAI的Mixtral）。有些模型是多模態(tài)的，能他們已經(jīng)構(gòu)建了自己的大語(yǔ)言模型。他說(shuō)道，“從地緣政治角度來(lái)看，日本是一個(gè)獨(dú)特選擇一種或多種模型并非易事。最終，通信服務(wù)提供商可能需要多種模型，以提供更高的準(zhǔn)確性和更多的功能。多模型的選擇和部署雖然能更高的成本和復(fù)雜性。通信服務(wù)提供商需要謹(jǐn)15–提示工程。這一過(guò)程包括設(shè)計(jì)和測(cè)試不同的提示或輸高質(zhì)量響應(yīng)的提示。提示工程是一種提升模型模型添加更多特定的或新的信息。9–檢索增強(qiáng)生成（RAG）。這項(xiàng)技術(shù)利用外需要將模型與持有附加數(shù)據(jù)的系統(tǒng)進(jìn)行集成。10–微調(diào)模型。這種方法使用少量特定任務(wù)的數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整），然是一項(xiàng)成本較高的技術(shù)。11AI與現(xiàn)有技術(shù)有效集成是一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。e&集團(tuán)的Almansoori指出，“盡管AI的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)，但采用AI需要在前期妥善處理與傳統(tǒng)系統(tǒng)的互操作性問(wèn)題。行的分階段集成方法是關(guān)鍵所在?！?6貴組織將如何處理來(lái)自供應(yīng)商的模）？生成式AI模型的使用是否會(huì)改變工作流程？它將如何融入當(dāng)前的運(yùn)營(yíng)貴組織將如何處理來(lái)自供應(yīng)商的模）？生成式AI模型的使用是否會(huì)改變工作流程？它將如何融入當(dāng)前的運(yùn)營(yíng)模型決策過(guò)程的透明度如何？供應(yīng)17聯(lián)合領(lǐng)先的通信服務(wù)提供商，該團(tuán)隊(duì)在優(yōu)化城市環(huán)境中的無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)(RAN)參數(shù)方面取得了突破。通過(guò)定制和微調(diào)基礎(chǔ)模型，使其與移動(dòng)據(jù)兼容，電信企業(yè)在提高網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)，也提升了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍。概念–識(shí)別性能不佳的基站。生成式AI能夠識(shí)別性能不佳的基站，有效優(yōu)化資–調(diào)整最優(yōu)配置參數(shù)。生成式AI能夠幫助電信企業(yè)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況調(diào)整最優(yōu)–多變量分析。多變量分析能夠幫助電信企業(yè)評(píng)估新特性或新功能對(duì)網(wǎng)絡(luò)性–網(wǎng)絡(luò)模擬器。使用基礎(chǔ)模型預(yù)測(cè)配置變化的影響，從而迭代調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。這種模擬驅(qū)動(dòng)的方法將徹底改變通信服務(wù)提供商優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能的方式，利用數(shù)據(jù)洞察使得決策更加科學(xué)，并在市場(chǎng)中保持競(jìng)18生成式AI解決方案并不是簡(jiǎn)單添加到現(xiàn)有還需要技術(shù)上的深度整合。這項(xiàng)技術(shù)要求通信服務(wù)提供商考慮整個(gè)解決方案生命周期中–云支出。除了托管生成式AI應(yīng)用的成本，還需考慮應(yīng)用生成數(shù)據(jù)的額外存儲(chǔ)成本。還必須重新審視云計(jì)算和傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略，以確保它們對(duì)生成式–人才成本。必須考慮短期和長(zhǎng)期的人才計(jì)劃，包括開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)管理人員和安全團(tuán)隊(duì)的再培訓(xùn)和招聘優(yōu)先事項(xiàng)；加強(qiáng)安全教育，改善風(fēng)險(xiǎn)管理和提供有吸引力的產(chǎn)品/服務(wù)來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值。例如，IBM決方案試點(diǎn)顯示，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容創(chuàng)作的成本最多可降低40%，遏制潛在網(wǎng)絡(luò)威脅的速度最多可提高8倍，自動(dòng)客戶(hù)服務(wù)解決方案提供的答案準(zhǔn)19為了更好地了解解決方案的財(cái)務(wù)價(jià)值，通信服務(wù)提供商可以使用價(jià)值樹(shù)來(lái)評(píng)估該解決方新客戶(hù)的百分比、新產(chǎn)品收入的百分比、銷(xiāo)售周期時(shí)間、營(yíng)銷(xiāo)投資回報(bào)率以及檢測(cè)和響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全事件的平均時(shí)間等（見(jiàn)圖6）。15與關(guān)鍵業(yè)務(wù)績(jī)效指標(biāo)對(duì)齊的價(jià)值樹(shù)有助于識(shí)別生成式AI解決方案的財(cái)務(wù)價(jià)值。管理產(chǎn)品/服務(wù)開(kāi)發(fā)成本信息來(lái)源：IBMIBV對(duì)標(biāo)值項(xiàng)目通過(guò)價(jià)值樹(shù)構(gòu)建有效的商業(yè)論證需要技術(shù)團(tuán)隊(duì)和財(cái)務(wù)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者和財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)之間的緊密合作可以將技術(shù)愿景和指標(biāo)轉(zhuǎn)化為明確的業(yè)務(wù)效益和投資回報(bào)率預(yù)測(cè)，同時(shí)優(yōu)化投資，確保項(xiàng)目結(jié)構(gòu)合理，最大限度地提高投資回報(bào)率?！?0您希望通過(guò)生成式AI用例改善哪些關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)？您期望增加收入還是降低實(shí)現(xiàn)目標(biāo)最具成本效益的訓(xùn)練模型方式您希望通過(guò)生成式AI用例改善哪些關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)？您期望增加收入還是降低實(shí)現(xiàn)目標(biāo)最具成本效益的訓(xùn)練模型方式您的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)之間是否建立21理能夠確保AI安全運(yùn)行且合乎倫理。AI的治理框架必須能夠識(shí)別和防范技術(shù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，例如算法偏見(jiàn)、歧視以及對(duì)個(gè)人隱私的侵犯。同時(shí)，AI的決策過(guò)程需要具備可解釋性，以增強(qiáng)用戶(hù)的信任和接受度。16e&集團(tuán)的Almansoori表示，“數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和偏見(jiàn)問(wèn)題不容小覷。由于電信企業(yè)擁有對(duì)用戶(hù)的個(gè)人數(shù)字信息流的獨(dú)特訪問(wèn)權(quán)限，并充當(dāng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管角色，我們觀察到監(jiān)管機(jī)構(gòu)和客戶(hù)，對(duì)數(shù)據(jù)主權(quán)、隱私和模型可解釋性問(wèn)題的關(guān)注不斷增加。”潛力，飽受期待。但由于治理問(wèn)題，我們未能做出部署決策。”高管們對(duì)傳統(tǒng)的AI治理充滿(mǎn)信心，78%的受訪者表示他們已經(jīng)建立了明確的組織結(jié)構(gòu)、政策和流程。例如，為保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，組織需要為員工如何使用生成式AI制定準(zhǔn)則，并且治理框架應(yīng)當(dāng)解決使用基于大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型可能出現(xiàn)的問(wèn)通信服務(wù)提供商不斷推進(jìn)生成式AI用例，e&集團(tuán)的Almansoori建議更新現(xiàn)有的傳統(tǒng)AI治理框架，以應(yīng)對(duì)–加大對(duì)可解釋性和透明度的關(guān)注。生成式AI需要對(duì)清晰的理解。通信服務(wù)提供商需要展示生成式AI創(chuàng)–生成式AI相關(guān)的獨(dú)特風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管框架和標(biāo)準(zhǔn)不斷發(fā)隨著AI技術(shù)的發(fā)展，將會(huì)出臺(tái)更多的功能限制和監(jiān)管要求，通信服務(wù)提供商必須確保其AI技術(shù)符合最–人機(jī)協(xié)作。隨著AI與人類(lèi)協(xié)作的性質(zhì)不斷演變，通信服務(wù)提供商需要制定指導(dǎo)方針，管理人類(lèi)與AI的互動(dòng)，明確AI協(xié)助時(shí)決策責(zé)任的歸屬，并在關(guān)鍵任–數(shù)據(jù)隱私和完整性。生成式AI依賴(lài)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這引發(fā)了對(duì)偏見(jiàn)以及無(wú)意中使用版權(quán)數(shù)據(jù)的擔(dān)憂(yōu)。17遵循負(fù)責(zé)任的AI原則不僅符合道德和法律要求，還有助于提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。Almansoori表示，“若并比那些遲遲未采用更合乎道倫理實(shí)踐的競(jìng)優(yōu)勢(shì)。夯實(shí)基礎(chǔ)是關(guān)鍵?！?2您的解決方案將部署在哪些國(guó)家？這些您的解決方案將部署在哪些國(guó)家？這些23更新其治理框架產(chǎn)生重大影響。該法案要求各組織確保被視為“高風(fēng)險(xiǎn)”的AI應(yīng)用是安全、透明的，并嚴(yán)格遵守隱私法律。18但除了歐盟的《人工全球范圍內(nèi)逐步建立，涉及從美國(guó)州級(jí)法律到國(guó)家層面。19例如，加拿大正在推進(jìn)《人工智能和數(shù)據(jù)法案》，印度提出了《數(shù)字印度法案》，中國(guó)推出了多個(gè)治理倡議，而澳大利亞則強(qiáng)調(diào)現(xiàn)有的AI監(jiān)管結(jié)構(gòu)。20e&集團(tuán)的Almansoori舉例說(shuō)明了法規(guī)將如何適用于通信服務(wù)提供商：展示聊天機(jī)器人如何生成其響應(yīng)，避免生成具有欺騙性或誤導(dǎo)性的營(yíng)銷(xiāo)信息24受訪高管認(rèn)為，專(zhuān)業(yè)知識(shí)不足是采用生成式AI的最大障礙之一，但在e&集團(tuán)的Almansoori看來(lái)，這是一個(gè)更為深層的問(wèn)題。她指出，“戰(zhàn)略性的人才招聘和技能提升是一大挑戰(zhàn)，那些行業(yè)領(lǐng)先的公司正在積極培養(yǎng)內(nèi)部卓越的AI中心，而不僅僅依賴(lài)招聘。他們正在投資于人才的再培訓(xùn)。”e&通過(guò)建立AI能力中心和CitizenX項(xiàng)目，確保員工在這些項(xiàng)目中獲得廣泛的培夠更加深入地理解AI技術(shù)，并具備解決實(shí)際問(wèn)題的能力。e&在2021年推出了AI畢業(yè)生項(xiàng)目，確保所有新招聘的畢業(yè)生都能熟練與以往的技術(shù)（如云或網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施）一樣，通信服務(wù)提供商可以依靠業(yè)務(wù)合作伙伴來(lái)彌補(bǔ)AI技能方面的差距。事實(shí)上，我們的受訪者正寄希望于此：74%的受訪者表示當(dāng)前的生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴對(duì)他們的生成式AI創(chuàng)新工作至關(guān)重要。76%技術(shù)合作伙伴可以提供專(zhuān)業(yè)的AI解決方案，無(wú)需通信服務(wù)提供商徹底改造其傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施。然而，Almansoori再次提醒不要過(guò)度依賴(lài)合作伙伴。她說(shuō)道，“過(guò)度依賴(lài)特定供應(yīng)商的專(zhuān)有技術(shù)和解決方案，會(huì)限制組織在動(dòng)態(tài)市場(chǎng)中的長(zhǎng)期戰(zhàn)略靈活性和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此外，如果沒(méi)有協(xié)調(diào)一致的內(nèi)部AI能力建設(shè)，電信企業(yè)可能難以實(shí)現(xiàn)所需的規(guī)模。”電信領(lǐng)導(dǎo)者也認(rèn)識(shí)到，員工對(duì)AI的擔(dān)憂(yōu)可能會(huì)對(duì)實(shí)施造成挑戰(zhàn)。Almansoori說(shuō)道，“組織惰性、缺乏優(yōu)先級(jí)劃分以及對(duì)變革的抵觸情緒，可能會(huì)嚴(yán)重阻礙AI的期望和對(duì)工作流失的擔(dān)憂(yōu)?！盇lmansoori指出，e&的目標(biāo)是“確保負(fù)責(zé)任的過(guò)渡，利用生成式AI創(chuàng)造新機(jī)會(huì)，并重塑現(xiàn)有角色。與其將其視為人類(lèi)與AI之間的對(duì)立，將其視為互補(bǔ)力量，增強(qiáng)彼此的能力更為準(zhǔn)確。”您需要在內(nèi)部培養(yǎng)哪些能力（如AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、提示工程等如何創(chuàng)造一種有利于生成式AI您需要在內(nèi)部培養(yǎng)哪些能力（如AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、提示工程等如何創(chuàng)造一種有利于生成式AI發(fā)展的文化，讓員工從擔(dān)憂(yōu)轉(zhuǎn)變?yōu)闊崆椋?1業(yè)務(wù)合作伙伴可以在短期和長(zhǎng)期內(nèi)發(fā)揮什么作用，幫助啟動(dòng)和確保生成式AI25您選擇的生成式AI模型是否提供了所您可以建立哪些系統(tǒng)或委員會(huì)，以保持對(duì)最新生成式AI您選擇的生成式AI模型是否提供了所您可以建立哪些系統(tǒng)或委員會(huì)，以保持對(duì)最新生成式AI進(jìn)展、安全風(fēng)險(xiǎn)和法式AI解決方案的效果。領(lǐng)導(dǎo)者需要對(duì)生成式AI項(xiàng)目進(jìn)最重要的是，鑒于生成式AI發(fā)展迅速，通信服務(wù)提供他說(shuō)道，“應(yīng)該仔細(xì)監(jiān)控生成式AI領(lǐng)域中的服務(wù)。仔律和監(jiān)管要求?！闭嬲峁﹦?chuàng)新的服務(wù)，并在市場(chǎng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?！?6作者/in/1rahulk/Entertainmentindustry,IBMeoin.coughlan@ie.ibm.c/in/eoincoughlan/priya.kurien@/in/priya-kurien球24個(gè)國(guó)家的300名電信行業(yè)高管開(kāi)展了一項(xiàng)訪談式受訪者被要求分別評(píng)估各個(gè)職能領(lǐng)域中生成式AI用例的價(jià)值和可行性。IBMIBV分析了受訪2024年4月，我們精心挑選了電信行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的部2728IBM商業(yè)價(jià)值研究院(IBMIBV)成立二十年來(lái)，憑借IBM在商業(yè)、技術(shù)和社會(huì)交叉領(lǐng)域的獨(dú)特地位，每年需要IBV最新研究成果，請(qǐng)?jiān)?ibv上注冊(cè)以接收IBV的電子郵件通訊。您可以在Twitter上關(guān)注@IBMIBV，或通過(guò)https://ibm.co/ibv-linkedin在訪問(wèn)IBM商業(yè)價(jià)值研究院中國(guó)官網(wǎng)，免費(fèi)下載研究報(bào)告：/ibv/cnhttps://ibm.co/telecom-2030https://ibm.co/telecoms-revenue-opportunitieshttps://ibm.co/securing-generative-ai研究洞察致力于為業(yè)務(wù)主管就公共和私營(yíng)領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)調(diào)查的分析結(jié)果得出。要了解更多信息，請(qǐng)聯(lián)系IBM研究方法與技術(shù)，幫助他們?cè)谒蚕⑷f(wàn)變的商業(yè)環(huán)境中保291BuildinganAIstrategy:Telcosputthefoundationsin/research-and-analysis/reports/building-an-ai-strategy-telcos-put-the-foundations-in-place2Garay,Caroline,JadenSibrian,andVictor“ScaleknowledgemanagementusecaseswithgenerativeAI.”IBMThinkBlog.July27,2023.https:///blog/scale-knowledge-management-use-cases-with-generative-ai/3InterviewwithBhartiAirtelCIO,PradiptKapoor.April19,2024.Whatmattersnow.IBMInstituteforBusinessValueinpartnershipwithAmazonWebSerhttps://ibm.co/securing-generative-ai5“Whatisadatafabric?”I2024./topics/data-fabric6“GenerativeAI.”AIBusiness.October10,2023.https:///nlp/how-smaller-llms-could-slash-costs-of-generative-ai7Rouse,Margaret.“MultimodalAI(MultimodalArtificialIntelligence).”Techopedia.July4,2023.https://www./definition/multimodal-ai-multimodal-artificial-intelligence8BuildinganAIstrategy:Telcosputthefoundationsin/research-and-analysis/reports/building-an-ai-strategy-telcos-put-the-foundations-in-placeMarch26,2024./blog/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag/10Ibid.11Ibid.12BasedonaninterviewwithIBMResearch,AprNovember15,2023./2023/11/what-ceos-need-to-know-about-the-costs-of-adopting-14BasedonIBMinternal15Telecommunicationsindustryvaluetree.IBMInstitute16“WhatisAIgovernance?”IBMwebsite.Acc2024./topics/ai-governance9,2024./generative-ai-governance/18TheEUArtificialIntelli