Trasformare la governance dell’AI in un motore di crescita per le telecomunicazioni
L’intelligenza artificiale (AI) è ormai ovunque, dall’ottimizzazione delle reti alla fatturazione e personalizzazione. Le telecomunicazioni affrontano una crescente pressione per utilizzare l’AI al fine di aumentare l’efficienza, la resilienza e l’esperienza del cliente.
Tuttavia, le sfide più grandi per le telecomunicazioni non riguardano solo la velocità e la scalabilità, ma comprendere cosa si sta realmente scalando e quali sono i successi in ogni fase di adozione. In un contesto aziendale, l’AI quasi mai esiste come iniziativa isolata, ma come qualcosa di integrato in piattaforme, flussi di lavoro, dipartimenti e persino fornitori.
Chiarezza prima della scalabilità
La maggior parte delle telecomunicazioni utilizza e opera l’AI in più fasi di adozione contemporaneamente: scoperta, innovazione e produzione. Innanzitutto, i team esplorano la fattibilità e i dettagli degli strumenti. La fase di implementazione poi si sposta verso il testing e il perfezionamento dei casi d’uso. Infine, l’AI viene distribuita attraverso i flussi di lavoro, influenzando attivamente reti, clienti e ricavi.
Le telecomunicazioni affrontano problemi quando non riescono a distinguere chiaramente queste fasi. Gli sforzi di scoperta sono gravati da controlli a livello di produzione, rallentando i progressi. Nel frattempo, i sistemi di produzione operano senza la governance richiesta per affidabilità, spiegabilità e responsabilità. Il risultato? Rischi di fallimento e attrito, innovazione bloccata e risorse extra spese per interventi manuali.
Un modello operativo, non un checkpoint
La governance viene spesso introdotta in modo reattivo, una volta che i sistemi di AI sono già in movimento. Questo approccio la tratta come un checkpoint, rallentando la consegna e creando attriti. La governance diventa un abilitante e un acceleratore quando è progettata nel modello operativo stesso. Ciò aiuta a bilanciare velocità e affidabilità.
Le telecomunicazioni devono allontanarsi da politiche statiche verso un quadro vivo che si evolve insieme all’architettura della rete, alle priorità aziendali e ai requisiti normativi.
Quadro di governance vivo
Un quadro di governance vivo è integrato in piattaforme, flussi di dati e flussi di lavoro decisionali. Piuttosto che governare l’AI in sistemi isolati, stabilisce standard condivisi che si espandono in tutta l’organizzazione, comprese regioni, tecnologie e fornitori.
In ambienti aziendali complessi e regolamentati, vediamo costantemente che le iniziative di AI hanno successo quando la governance è direttamente collegata alla consegna. Questo approccio consente ai leader di avere una visione chiara di come opera l’AI, permettendo ai team di innovare senza dover reinventare continuamente le barriere.
Progettare con trasparenza e auditabilità
Poiché i sistemi di AI influenzano la fatturazione, la priorizzazione delle reti, le raccomandazioni di servizio e l’allocazione delle risorse, la trasparenza è fondamentale. Le organizzazioni devono comprendere da dove proviene il dato, come viene utilizzato e come vengono prese le decisioni basate sull’AI attraverso piattaforme operative.
L’auditabilità rafforza questa trasparenza. Le modifiche ai modelli, i cambiamenti nei dati e gli aggiornamenti delle configurazioni dovrebbero essere registrati per design, permettendo alle organizzazioni di ottenere più di una semplice conformità. Esse ottengono intuizioni azionabili su degrado delle prestazioni, risultati indesiderati e opportunità di ottimizzazione.
Allineare la governance agli obiettivi in ogni fase
Ogni fase di adozione dell’AI richiede deliverable diversi. La scoperta richiede intuizioni e apprendimento, l’innovazione richiede validazione e impatto misurato, e la produzione necessita di resilienza, spiegabilità e proprietà.
La governance diventa il collegamento che assicura che l’AI evolva in modo intenzionale attraverso queste fasi, accumulando meno rischi man mano che si espande. Questo è il punto in cui molte organizzazioni lottano, non perché manchino della tecnologia, ma perché mancano di un quadro condiviso su come l’AI dovrebbe maturare.
Dalla chiarezza alla crescita
Le telecomunicazioni affrontano pressioni finanziarie e operative crescenti. L’AI ha un ruolo chiaro da svolgere, ma solo quando è governata in modo adeguato per operare in ambienti complessi. La governance integrata fin dall’inizio significa che le strategie di AI delle organizzazioni producono risultati aziendali più forti, come il recupero di ricavi nascosti attraverso una maggiore visibilità, una riduzione dei tempi di inattività grazie a intuizioni predittive e una personalizzazione fornita con fiducia, non con compromessi.
La prossima fase della trasformazione delle telecomunicazioni si preannuncia come la più grande di sempre. La governance determinerà quali iniziative scalano e quali si fermano. Le organizzazioni che avranno successo baseranno le loro strategie sulla chiarezza riguardo a ciò che stanno costruendo, perché è importante e la disciplina necessaria in ogni fase.
