AI Telekomunikasi: Kasus Penggunaan Utama, Manfaat, dan Tren Masa Depan

Penyedia layanan telekomunikasi berinvestasi besar dalam AI untuk meningkatkan operasi dan memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berkembang.

Sebagai contoh, Deutsche Telekom berencana memanfaatkan AI untuk menghasilkan sekitar €1,5 miliar dalam pendapatan baru dan mengurangi biaya sebesar €700 juta pada tahun 2027.

Meskipun penyedia telekomunikasi besar memimpin, adopsi AI tidak terbatas pada perusahaan raksasa. Perusahaan telekomunikasi yang lebih kecil juga merasakan manfaatnya saat chatbot perusahaan membantu meningkatkan keandalan jaringan dan layanan pelanggan.

Mari kita bahas bagaimana agen AI membentuk ulang lanskap telekomunikasi—dan apa yang dibutuhkan untuk membangun serta menerapkannya secara efektif.

Apa itu AI dalam telekomunikasi?

AI dalam telekomunikasi mengacu pada penggunaan AI untuk mengotomatisasi proses dan meningkatkan keandalan layanan. Ini memungkinkan penyedia telekomunikasi menganalisis data jaringan dalam jumlah besar dan mengenali tren yang menandakan potensi masalah. Dengan mengidentifikasi pola ini lebih awal, AI membantu mencegah gangguan dan memastikan layanan lebih andal.

• AI memproses data jaringan secara real-time untuk mendeteksi anomali dan memprediksi potensi kegagalan, sehingga penyedia dapat mengatasi masalah sebelum berdampak pada layanan.
• Asisten AI membantu menangani pertanyaan tagihan dan mengatasi masalah konektivitas.
• Otomatisasi cerdas mengoptimalkan kinerja jaringan dengan mengalokasikan ulang bandwidth dan menyesuaikan sumber daya sesuai permintaan.

Bagaimana cara kerja AI dalam telekomunikasi?

AI diintegrasikan ke dalam sistem telekomunikasi untuk meningkatkan operasi dan keandalan layanan. Dengan memproses data secara real-time, AI membantu penyedia mengelola infrastruktur lebih efisien dan merespons kebutuhan jaringan tanpa penundaan.

Memantau dan mengoptimalkan kinerja jaringan

AI secara terus-menerus memantau aktivitas jaringan dan menyesuaikan sumber daya untuk menjaga stabilitas. Jika lalu lintas meningkat di area tertentu, AI mengalokasikan ulang bandwidth untuk mencegah kemacetan. Ketika kekuatan sinyal melemah di menara seluler, AI mengidentifikasi masalah dan memberi tahu teknisi untuk melakukan tindakan perbaikan.

Memprediksi dan mencegah gangguan layanan

Dengan menganalisis data historis, AI mendeteksi pola yang menandakan potensi kegagalan. Jika jalur serat optik mulai menunjukkan tanda-tanda kerusakan, AI merekomendasikan pemeliharaan preventif. Jika terjadi badai yang mendekat, AI dapat menyiapkan strategi rute cadangan untuk meminimalkan gangguan layanan.

• Pemeliharaan prediktif AI mengidentifikasi tanda-tanda awal kegagalan peralatan.
• Penilaian risiko otomatis membantu penyedia telekomunikasi mengantisipasi dan mengurangi potensi gangguan.

Mengotomatisasi dan menyederhanakan dukungan pelanggan

Asisten AI menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami permintaan pelanggan dan memberikan panduan pemecahan masalah secara real-time. Alih-alih menunggu di antrean, pelanggan bisa langsung mendapatkan jawaban atau panduan langkah demi langkah untuk menyelesaikan masalah.

• Chatbot AI menangani pertanyaan rutin, membebaskan tim dukungan untuk kasus yang lebih kompleks.
• Agen AI membantu proses instalasi dan dukungan teknis, serta melakukan eskalasi jika diperlukan.

Meningkatkan dan mengamankan operasi telekomunikasi

AI memperkuat keamanan telekomunikasi dengan mendeteksi perilaku mencurigakan di seluruh jaringan. AI mengidentifikasi pola tidak biasa pada catatan panggilan dan penggunaan data untuk menandai potensi upaya penipuan. Dengan terus belajar dari ancaman baru, AI membantu penyedia melindungi data pengguna dan menjaga integritas jaringan.

Selain keamanan, AI mengotomatisasi tugas seperti aktivasi akun dan penyesuaian bandwidth sesuai permintaan. AI juga mengoptimalkan konfigurasi jaringan untuk mengurangi intervensi manual dan meningkatkan kualitas layanan.

Kasus Penggunaan AI di Telekomunikasi

Saat membayangkan AI di telekomunikasi, chatbot mungkin yang pertama terlintas—menangani pertanyaan dan dukungan pelanggan.

Namun, peran AI di telekomunikasi jauh lebih luas. Berikut beberapa contoh penggunaannya:

Pemeliharaan prediktif dengan machine learning

Pemeliharaan prediktif AI meningkatkan keandalan jaringan telekomunikasi dengan secara proaktif mengidentifikasi potensi kegagalan peralatan. Dengan menganalisis data jaringan secara real-time, AI mendeteksi pola yang menandakan masalah, sehingga intervensi dapat dilakukan tepat waktu.

• AI memantau lalu lintas jaringan untuk menemukan kejanggalan, seperti lonjakan kehilangan paket di menara seluler tertentu, sehingga dapat segera diatasi sebelum berdampak ke pelanggan.
• Dengan belajar dari data historis, AI memprediksi kapan komponen seperti unit catu daya mulai menurun, dan merekomendasikan pemeliharaan untuk mencegah gangguan serta menjaga layanan tetap berjalan.

Optimasi jaringan dengan digital twin

Teknologi digital twin menciptakan replika virtual infrastruktur telekomunikasi, memungkinkan penyedia mensimulasikan kinerja jaringan dan menguji konfigurasi baru. Alih-alih mengubah jaringan langsung, teknisi dapat menyesuaikan parameter di digital twin untuk melihat respons sistem.

Sebagai contoh, chatbot AI telekomunikasi dapat membantu teknisi dengan menganalisis digital twin dan merekomendasikan penyesuaian sebelum diterapkan di dunia nyata.

Jika penyedia berencana memperluas cakupan 5G, chatbot dapat:

• Memproses data jaringan untuk mengidentifikasi potensi hambatan dan area yang belum terjangkau.
• Mensimulasikan berbagai konfigurasi untuk menguji dampaknya sebelum diterapkan dan memberikan rekomendasi penyesuaian.

Alih-alih menjalankan simulasi manual, teknisi dapat berinteraksi dengan agen AI, menanyakan seperti ‘Apa yang terjadi jika kita menambah bandwidth di wilayah ini?’ atau ‘Bagaimana konfigurasi ini memengaruhi latensi?’ AI kemudian memberikan wawasan berdasarkan simulasi real-time.

Dukungan pelanggan cerdas

Asisten AI membantu pelanggan dengan pertanyaan tagihan dan pemecahan masalah konektivitas.

Selain menangani tugas layanan pelanggan rutin, chatbot TI berperan penting di telekomunikasi dengan membantu dukungan teknis dan pemecahan masalah jaringan. Mereka mendiagnosis masalah konektivitas dan memberikan solusi langkah demi langkah, serta menentukan kapan harus mengeskalasi masalah kompleks ke karyawan.

Deteksi penipuan

Di industri telekomunikasi, alat AI dapat mendeteksi pola tidak biasa pada catatan panggilan dan transaksi untuk mengidentifikasi aktivitas penipuan.

Dengan menganalisis anomali, AI membantu penyedia mencegah masalah seperti kloning kartu SIM sebelum berkembang.

Alat AI dapat membantu perusahaan telekomunikasi mencegah kerugian finansial dengan terus belajar dari data baru.

Pemasaran yang dipersonalisasi

AI memungkinkan pemasaran yang dipersonalisasi di telekomunikasi dengan menganalisis data pelanggan dan memprediksi penawaran yang paling relevan. Alih-alih promosi umum, AI menyesuaikan rekomendasi berdasarkan wawasan real-time dari aktivitas dan penggunaan layanan pelanggan.

Salah satu penerapannya adalah melalui agen AI untuk pemasaran digital. Misalnya, jika pelanggan sering menonton konten video, agen AI dapat menyarankan peningkatan paket data yang sesuai. Penyedia juga dapat menggunakan AI generatif untuk membuat diskon khusus panggilan internasional berdasarkan riwayat panggilan.

Otomatisasi cerdas untuk penyediaan layanan

AI mempermudah operasional dengan mengotomatisasi tugas manual seperti konfigurasi jaringan dan alokasi sumber daya. AI juga mempercepat aktivasi layanan, sehingga mengurangi risiko kesalahan manusia.

AI dapat membantu dalam:

• Onboarding pelanggan baru – Ketika pelanggan mendaftar paket internet, AI secara otomatis mengatur bandwidth dan mengalokasikan sumber daya jaringan, sehingga tidak perlu penyiapan manual.
• Alokasi sumber daya dinamis – Jika permintaan di suatu area meningkat, AI mendeteksi kemacetan dan menyesuaikan distribusi sumber daya untuk menjaga kualitas layanan.
• Pengalihan lalu lintas otomatis – Jika terjadi gangguan, AI mengarahkan ulang lalu lintas jaringan untuk meminimalkan gangguan sambil teknisi menyelesaikan masalahnya.

Manfaat AI di Telekomunikasi

ROI lebih tinggi dan penghematan biaya

Dengan pasar AI di telekomunikasi diperkirakan mencapai $38.8 miliar pada tahun 2031, penyedia yang menerapkan AI sekarang dapat memposisikan diri untuk pertumbuhan jangka panjang.

• Otomatisasi AI mengurangi biaya operasional dengan meminimalkan pekerjaan manual dan meningkatkan efisiensi.
• Analitik prediktif membantu mencegah downtime yang mahal dengan mengidentifikasi potensi masalah sebelum berkembang.
• Interaksi pelanggan dengan AI, seperti chatbot, menurunkan biaya dukungan dengan mengurangi ketergantungan pada karyawan.
• AI memungkinkan penyedia telekomunikasi meningkatkan layanan tanpa kenaikan biaya yang sebanding

Perlu dicatat, 74% perusahaan telekomunikasi yang menggunakan Gen AI dalam produksi telah melihat ROI dari setidaknya satu kasus penggunaan.

Jaringan yang dioptimalkan dan cerdas

Penyedia telekomunikasi mengandalkan AI untuk menjaga jaringan tetap berjalan lancar dengan memantau kinerja secara terus-menerus. Ketika lalu lintas meningkat di suatu wilayah, AI mendeteksi perubahan dan menyesuaikan bandwidth untuk mencegah kemacetan.

Keandalan jaringan yang lebih baik

Kegagalan jaringan yang tak terduga dapat mengganggu layanan dan membuat pelanggan kecewa. AI meminimalkan downtime dengan mengidentifikasi tanda-tanda awal kerusakan perangkat keras. Jika sebuah base station mulai menurun kinerjanya, AI merekomendasikan perawatan sebelum menyebabkan gangguan layanan.

• Mendeteksi kekuatan sinyal yang tidak normal pada kabel fiber optik dan menjadwalkan perawatan preventif
• Menandai masalah perangkat keras sebelum menyebabkan gangguan
• Mengurangi risiko gangguan besar dengan memprediksi kegagalan lebih awal

Layanan pelanggan yang lebih kuat

Waktu tunggu lama dan penyelesaian yang lambat membuat pelanggan telekomunikasi frustrasi. Asisten AI memberikan respons instan melalui sistem IVR, platform chat, dan portal layanan mandiri. Jika ada masalah kompleks, AI mengumpulkan detail relevan dan meneruskan kasus ke agen manusia, memastikan dukungan lebih cepat dan efisien.

Efektivitas operasional yang meningkat

AI memungkinkan penyedia telekomunikasi mengoptimalkan sumber daya dan mengurangi biaya dengan mengotomatisasi proses rutin. Dengan memprediksi kebutuhan perawatan dan mencegah kegagalan layanan, AI mengurangi downtime dan meminimalkan perbaikan mahal.

• Mengotomatisasi pemecahan masalah untuk isu jaringan umum
• Mengalokasikan bandwidth secara dinamis untuk mencegah kemacetan
• Mempercepat onboarding pelanggan dan penyediaan layanan

Keamanan dan pencegahan penipuan yang lebih baik

Aktivitas penipuan seperti SIM swapping dan call spoofing menyebabkan kerugian jutaan setiap tahun bagi penyedia telekomunikasi. AI mendeteksi pola aktivitas akun yang tidak biasa dan menandai potensi ancaman sebelum berkembang. Dengan belajar dari kasus penipuan sebelumnya, AI juga meningkatkan akurasi, mengurangi false positive, dan mencegah transaksi sah diblokir.

Pertumbuhan penjualan yang lebih besar

Mempertahankan pelanggan dan memaksimalkan pendapatan membutuhkan strategi pemasaran berbasis data yang tepat.

Agen penjualan AI membantu penyedia telekomunikasi mengidentifikasi pelanggan yang kemungkinan besar akan meningkatkan paket atau memperpanjang kontrak. Dengan menganalisis penggunaan layanan sebelumnya, AI merekomendasikan promosi yang dipersonalisasi sesuai kebutuhan individu, sehingga meningkatkan keterlibatan dan konversi.

Cara Membangun Agen AI untuk Telekomunikasi

Siap membangun agen AI untuk telekomunikasi? Anda bisa mulai hanya dalam 6 langkah. Berikut penjelasannya.

1. Tentukan cakupan

Tentukan apa yang akan ditangani agen AI telekomunikasi Anda, apakah itu:

• Layanan pelanggan
• Diagnostik jaringan
• Penyediaan layanan
• Deteksi penipuan dan keamanan

Agen AI dapat fokus pada satu fungsi atau menggabungkan beberapa kemampuan untuk memberikan solusi yang lebih komprehensif.

Menentukan peran agen AI dengan jelas memastikan agen dibangun untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

2. Pilih platform

Pilih platform AI yang mendukung NLP dan otomatisasi, serta memastikan pengambilan data secara real-time dan integrasi.

Ada banyak pilihan platform agen AI yang tersedia. Jika Anda mencari inspirasi, daftar kurasi kami tentang platform AI terbaik bisa menjadi titik awal yang bagus.

Untuk agen AI khusus telekomunikasi, platform seperti Botpress menyediakan alat canggih, termasuk Autonomous Nodes, yang memungkinkan agen AI memutuskan kapan mengikuti alur terstruktur dan kapan menggunakan agen large language model (LLM). Pengembang cukup memberikan instruksi pada node dengan bahasa sehari-hari, sehingga lebih mudah membangun asisten telekomunikasi yang dinamis dan kontekstual sesuai kebutuhan pelanggan dan kondisi jaringan.

3. Buat instruksi dan variabel

Agen AI telekomunikasi Anda akan benar-benar unik — semuanya tergantung pada kasus penggunaan dan cakupan Anda. Bagian dari proses ini adalah memahami platform pilihan Anda dan menerapkannya untuk mencapai tujuan spesifik Anda.

Mulai dengan Autonomous Node

Autonomous Nodes memungkinkan agen AI memutuskan kapan mengikuti alur terstruktur dan kapan menggunakan LLM. Alih-alih skrip yang kaku, pengembang dapat mendefinisikan perilaku dengan bahasa sehari-hari. Agen AI telekomunikasi dapat memandu pengguna melalui pertanyaan tagihan dengan alur terstruktur, namun mengandalkan LLM untuk mendiagnosis masalah jaringan yang tidak terduga.

Buat variabel untuk mengumpulkan informasi

Agar dapat membantu pelanggan secara efektif, agen AI harus mengumpulkan detail penting. Agen AI diagnostik jaringan mungkin akan menanyakan lokasi pengguna dan masalah yang dialami, sementara agen AI layanan pelanggan dapat meminta detail akun untuk memberikan dukungan yang akurat.

4. Integrasikan agen AI Anda

Agen AI telekomunikasi Anda harus terintegrasi dengan alat dan sistem yang tepat agar dapat berfungsi dengan lancar.

Platform AI yang fleksibel akan mendukung integrasi telekomunikasi siap pakai, sehingga agen AI Anda dapat terhubung dengan sistem penting seperti basis data pelanggan dan platform penagihan. Pengembang juga dapat membuat integrasi khusus, menghubungkan agen AI ke alat internal dan API telekomunikasi untuk akses data waktu nyata.

Anda juga perlu membuat basis pengetahuan yang dapat dijadikan referensi oleh agen AI saat menjawab pertanyaan pelanggan. Ini dapat mencakup:

• Panduan pemecahan masalah untuk mengatasi masalah konektivitas.
• Kebijakan layanan yang menjelaskan detail paket, opsi upgrade, dan prosedur penagihan.
• Laporan status jaringan yang memungkinkan AI memberikan pembaruan gangguan secara real-time.

5. Uji dan perbaiki

Bahkan setelah agen AI telekomunikasi Anda dibangun dan diintegrasikan, pengujian berkelanjutan sangat penting untuk memastikan akurasi dan efisiensi. Cara terbaik untuk memperbaiki kemampuannya adalah dengan menganalisis interaksi nyata dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

Pengujian harus mencakup:

• Percakapan simulasi untuk mengevaluasi seberapa baik AI memahami maksud pengguna dan memberikan respons yang relevan.
• Penerapan langsung dengan kelompok uji kecil untuk mengumpulkan umpan balik tentang akurasi dan kemudahan penggunaan.
• Pemantauan berkelanjutan untuk menyesuaikan respons berdasarkan penggunaan di dunia nyata.

Jika pengguna sering menanyakan masalah tertentu dan AI kesulitan memberikan jawaban yang jelas, mungkin perlu penyesuaian pada basis pengetahuan atau alur percakapannya.

6. Terapkan dan pantau

Setelah agen AI telekomunikasi Anda dioptimalkan, saatnya menerapkannya di tempat pelanggan paling mungkin berinteraksi — baik melalui situs web, aplikasi seluler, atau platform pesan seperti WhatsApp chatbot dan Facebook Messenger chatbot.

Penerapan hanyalah permulaan. Pemantauan berkelanjutan sangat penting untuk memastikan AI berfungsi sesuai harapan. Gunakan analitik chatbot untuk melacak:

• Tingkat penahanan
• Tingkat penyelesaian
• Akurasi respons
• Kepuasan pelanggan

Dengan terus menganalisis metrik ini melalui analitik chatbot, penyedia telekomunikasi dapat mengidentifikasi kekurangan dan memperbaiki agen AI.

Masa Depan AI di Telekomunikasi

AI semakin menjadi bagian inti dari infrastruktur telekomunikasi, namun penyedia layanan masih perlu menyelesaikan transformasi digital mereka sebelum AI mencapai potensi penuhnya. Banyak yang sedang berupaya menghilangkan silo data dan mengadopsi virtualisasi, yang keduanya diperlukan untuk otomatisasi AI.

Jaringan yang mengelola diri sendiri dan otomatisasi

AI akan berperan lebih besar dalam pengelolaan jaringan, sehingga kebutuhan pengawasan manusia secara terus-menerus akan berkurang. Alih-alih hanya bereaksi terhadap gangguan, AI akan mendeteksi masalah performa lebih awal dan mengambil tindakan korektif.

Jika terjadi lonjakan lalu lintas di area tertentu, AI akan mengalokasikan bandwidth untuk mencegah perlambatan. Ketika peralatan mulai menurun, AI akan menjadwalkan perawatan sebelum layanan terganggu.

AI dalam 6G dan konektivitas generasi berikutnya

Kehadiran jaringan nirkabel 6G diperkirakan akan mempercepat solusi AI di bidang telekomunikasi. Penelitian sudah dilakukan untuk teknik AI yang akan menghadirkan otomatisasi cerdas pada radio access network (RAN), membantu penyedia meningkatkan performa jaringan.

Standar AI juga sedang dikembangkan untuk memperkuat edge computing, mendukung generasi berikutnya dari layanan otonom dan imersif.

Langkah selanjutnya

AI akan melampaui sekadar membantu penyedia telekomunikasi dan mulai secara aktif mengelola jaringan mereka. Perusahaan yang berinvestasi pada AI yang dapat mengoptimalkan diri sejak sekarang akan menjadi tolok ukur untuk keandalan jaringan yang lebih baik dan hubungan pelanggan yang lebih kuat.

Terapkan Agen AI untuk Telekomunikasi

Seiring penyedia telekomunikasi terus berinvestasi pada AI untuk meningkatkan pendapatan dan menekan biaya, AI menjadi bagian penting dari strategi infrastruktur jangka panjang.

Botpress adalah platform AI tingkat perusahaan yang sangat fleksibel dan dirancang khusus untuk telekomunikasi. Platform ini memungkinkan perusahaan membangun agen AI khusus yang meningkatkan layanan pelanggan dan mengoptimalkan operasional.

Dengan integrasi mulus ke sistem penagihan dan alat pemantauan jaringan, agen AI Anda dapat memberikan dukungan waktu nyata sekaligus mengotomatisasi proses penting.

Paket keamanan kami yang ditingkatkan memastikan data pelanggan dan kecerdasan jaringan tetap terlindungi dan sepenuhnya dikendalikan oleh tim Anda.

Mulai membangun di sini. Ini gratis.

FAQ

1. Apa itu LLM (Large Language Models), dan bagaimana mereka meningkatkan agen AI di bidang telekomunikasi?

LLM (Large Language Models) adalah sistem AI yang dilatih dengan kumpulan data teks dalam jumlah besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Dalam telekomunikasi, LLM meningkatkan agen AI dengan memungkinkan mereka menafsirkan pesan pelanggan yang kompleks dan tidak terstruktur serta memberikan dukungan kontekstual dalam bahasa alami.

2. Apa perbedaan antara agen AI dan otomatisasi tradisional di bidang telekomunikasi?

Perbedaannya adalah otomatisasi tradisional menggunakan alur kerja berbasis aturan yang sudah ditentukan, yang mudah gagal jika ada masukan tak terduga. Agen AI menggunakan pemahaman bahasa alami dan logika adaptif, sehingga dapat menangani berbagai pertanyaan dan mempersonalisasi interaksi secara waktu nyata.

3. Keterampilan pemrograman apa yang dibutuhkan untuk membangun dan menerapkan agen AI di bidang telekomunikasi?

Untuk membangun dan menerapkan agen AI di bidang telekomunikasi, pemahaman tentang API dan pengalaman dengan platform no-code/low-code seperti Botpress biasanya sudah cukup. Proyek yang lebih kompleks mungkin memerlukan pengetahuan tentang JSON, webhook, atau integrasi backend, tetapi keterampilan AI atau ML tingkat lanjut tidak diperlukan.

4. Apakah agen AI dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan standar regulasi khusus telekomunikasi (misal FCC, GDPR, HIPAA)?

Ya, agen AI dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan standar regulasi khusus telekomunikasi seperti FCC, GDPR, dan HIPAA. Hal ini dilakukan dengan memastikan penanganan data terenkripsi, mekanisme persetujuan eksplisit, kontrol akses, pencatatan audit, dan penerapan agen di infrastruktur yang sesuai standar (misal cloud yang memenuhi SOC 2 atau HIPAA).

5. Berapa lama biasanya ROI untuk adopsi agen AI di perusahaan telekomunikasi kecil atau menengah?

Waktu pengembalian investasi (ROI) untuk adopsi agen AI di perusahaan telekomunikasi kecil atau menengah biasanya antara 3 hingga 12 bulan. Ini tergantung pada kasus penggunaannya – perusahaan yang mengotomatisasi fungsi dengan volume tinggi seperti dukungan teknis atau provisioning biasanya mendapatkan hasil lebih cepat karena efisiensi langsung dan pengurangan biaya tenaga kerja.