Interviuri
Ilan Sade, Președinte al Diviziei, GenAI & Data la Amdocs – Seria de interviuri
Ilan Sade, Președinte al Diviziei, GenAI & Data la Amdocs, aduce peste două decenii de experiență de conducere în cadrul aceleiași organizații, evoluând de la rolurile tehnice de programator și manager de proiect la supravegherea livrărilor la scară largă, strategia produsului și inovație. Pe parcursul mandatului său, el a condus divizii cheie care acoperă managementul veniturilor, sistemele de suport pentru afaceri digitale și inițiativele de rețele deschise, culminând cu conducerea diviziei T-Mobile înainte de a prelua actuala poziție axată pe inteligență artificială generativă și date. Cariera sa reflectă o expertiză profundă în domeniul telecomunicațiilor, în special în sistemele complexe de facturare, platformele de experiență a clienților și transformările întreprinderilor mari, poziționându-l în fruntea schimbării Amdocs către operațiuni conduse de IA și platforme de date de ultimă generație.
Amdocs este o companie multinațională de software și servicii specializată în soluții pentru furnizorii de comunicații, media și servicii digitale, ajutându-i să gestioneze totul, de la facturare și relații cu clienții la operațiunile de rețea și transformarea digitală. Fondată în 1982 și operând în peste 90 de țări, compania a evoluat într-un furnizor cheie de infrastructură pentru operatorii de telecomunicații, oferind platforme native cloud, analize conduse de IA și unelte de automatizare care permit o livrare de servicii mai eficientă și experiențe personalizate ale clienților. Accentul său crescând pe inteligența artificială generativă și platformele de date reflectă o schimbare mai largă a industriei către rețele inteligente, definite prin software, și ecosisteme complet digitalizate ale clienților.
Ați petrecut peste două decenii la Amdocs, evoluând de la dezvoltator la conducerea diviziei GenAI și Data, și anterior supravegherea uneia dintre cele mai strategice parteneriate ale companiei cu T-Mobile. Cum v-a modelat această călătorie perspectiva asupra a ceea ce presupune de fapt trecerea de la experimentarea IA la producția la scară telecom?
Ce am învățat de-a lungul anilor este că trecerea de la IA la producție la scară telecom nu este în primul rând o problemă de model. Este o problemă de operațiuni. Aveți nevoie de fundații de date corecte, o integrare puternică în sistemele existente, o responsabilitate clară și echipe care știu cum să ruleze IA ca parte a proceselor zilnice de afaceri. Dacă oricare dintre aceste piese lipsește, proiectele pilot pot arăta impresionant, dar nu se pot scala.
Drumul meu la Amdocs mi-a oferit expunere la toate părțile ecuației, de la inginerie la livrarea către clienți și la parteneriatele strategice cu operatori mari. Această experiență mi-a modelat perspectiva că succesul vine din combinarea excelenței tehnice cu disciplina execuției. În telecomunicații, IA trebuie să funcționeze în medii complexe, să susțină niveluri de servicii reale și să ofere rezultate măsurabile. Acest lucru necesită o mentalitate de producție din ziua întâi.
La Congresul Mondial al Mobilității (MWC), a existat un semnal clar că companiile de telecomunicații investesc puternic în proiecte pilot de IA, dar luptă să le operaționalizeze. Din punctul dumneavoastră de vedere, care sunt cele mai mari obstacole care împiedică operatorii să treacă dincolo de experimentare în prezent?
Văd unul dintre cele mai mari obstacole în fragmentare. Majoritatea operatorilor au date valoroase și cazuri de utilizare puternice, dar mediile lor sunt împărțite între o gamă largă de sisteme, echipe și furnizori, ceea ce face dificilă conectarea ieșirilor IA la fluxuri de lucru reale. Acest lucru este valabil mai ales atunci când fluxurile de lucru acoperă rețeaua, asistența clienților și operațiunile de afaceri. Ca urmare, IA rămâne adesea o soluție punctuală, în loc să devină parte a modelului de operare.
În plus, un alt obstacol pe care l-am observat este încrederea – operatorii au nevoie, în cele din urmă, de fiabilitate, guvernanță și controale clare înainte de a putea integra IA în procese critice. De exemplu, dacă nu pot explica de ce un agent IA a luat o decizie sau nu pot impune politici în jurul acesteia, acea tehnologie va fi menținută într-o fază de pilot. Progresul necesită un cadru care combine automatizarea cu observabilitatea, auditabilitatea și supravegherea umană.
Amdocs poziționează aOS ca un “sistem de operare agențial”. Cum definiți IA agențială în contextul telecomunicațiilor și cum se diferențiază fundamental de abordările anterioare de automatizare conduse de IA?
În spațiul telecomunicațiilor, IA agențială se referă în mod specific la tehnologia care poate înțelege obiective, planifica sarcini, efectua acțiuni în mai multe sisteme și adapta în funcție de rezultate. În loc de a genera conținut sau a prezice rezultate, agenții pot executa fluxuri de lucru de la capăt la capăt. Ei pot raționa asupra contextului, colabora cu alți agenți și opera în limitele guvernanței pentru a finaliza sarcini operaționale reale.
Acest lucru este fundamental diferit de automatizarea anterioară, care era în mare parte bazată pe reguli și statică. Automatizarea tradițională a funcționat bine pentru sarcinile repetitive în medii stabile, dar a luptat cu complexitatea și excepțiile. IA agențială poate gestiona situații dinamice, învăța din feedback și coordona activități între domenii.
Ați descris un viitor al operațiunilor telecomunicațiilor native IA. Cum arată acest lucru în practică și cât de departe suntem de rețele complet autonome?
Operațiunile telecomunicațiilor native IA arată ca IA care este încorporată în modul în care funcționează o afacere – nu doar adăugată pe partea superioară. În practică, acest lucru înseamnă fluxuri de lucru de asigurare a serviciilor care detectează și rezolvă probleme înainte ca clienții să le observe, călătorii de asistență pentru clienți care sunt personalizate și proactive și operațiuni de rețea care optimizează continuu performanța pe baza condițiilor în timp real. Cheia este că IA este integrată în decizii și execuție, nu doar în analize.
Nu suntem încă la rețele complet autonome, și ar trebui să fim realiști în acest sens. Următorii ani vor fi despre autonomie progresivă, în care operatorii vor automatiza fluxuri de lucru mai complexe, menținând totuși controlul uman asupra deciziilor cu impact ridicat. Autonomia completă va necesita standarde mai puternice, interoperabilitate mai largă și îmbunătățiri continue în ceea ce privește fiabilitatea și guvernanța.
Sistemele de telecomunicații au fost istoric fragmentate între sistemele de suport pentru operațiuni (OSS) și sistemele de suport pentru afaceri (BSS), ceea ce a făcut dificilă automatizarea de la capăt la capăt. Cum ajută o arhitectură agențială la unificarea acestor domenii și la facilitarea fluxurilor de lucru transfuncționale?
Arhitectura agențială ajută prin introducerea unui strat de coordonare care poate lucra peste OSS și BSS fără a impune o înlocuire completă a sistemului. Agenții pot conecta la platforme existente prin API, pot înțelege contextul unui obiectiv de afaceri și apoi pot orkestra secvența corectă de acțiuni peste sistemele de rețea, servicii și clienți. Acest lucru permite operatorilor să automatizeze fluxuri de lucru care anterior se întrerupeau la granițele domeniilor.
De exemplu, dacă există o problemă de rețea care afectează un client de întreprindere de valoare ridicată, un sistem agențial poate corela defectul, evalua impactul, declanșa pași de remediere și actualiza fluxul de comunicare al clientului în paralel. Acest tip de execuție transfuncțională este dificil de realizat cu automatizarea tradițională, deoarece fiecare domeniu operează în mod izolat. Fluxurile de lucru agențiale ajută la închiderea acestei lacune.
Una dintre aspectele interesante ale sistemelor agențiale este colaborarea dintre agenții IA și operatorii umani. Unde credeți că se va stabiliza echilibrul între automatizare și supraveghere umană în mediile de telecomunicații?
Echilibrul dintre agenții IA și operatorii umani va depinde întotdeauna de cazul de utilizare specific, dar va fi, în general, condus de oameni și accelerat de IA, pentru perioada previzibilă. Agenții IA sunt excelenți în ceea ce privește viteza, scala și recunoașterea modelelor, în timp ce operatorii umani aduc judecată, responsabilitate și context. Scopul nu este să înlăturăm oamenii din buclă. Este să lăsăm oamenii să se concentreze pe deciziile care necesită expertiză, în timp ce IA gestionează încărcătura operațională grea.
În practică, acest lucru înseamnă stabilirea unor praguri clare pentru acțiuni autonome și căi de escaladare pentru excepții. Sarcinile cu risc scăzut și repetitive pot fi automate cu supraveghere minimă, în timp ce deciziile cu impact ridicat ar trebui să includă întotdeauna aprobarea umană. Acest abordare construiește încredere și ajută operatorii să scaleze IA în siguranță în medii critice pentru misiune.
Există multă senzație în jurul IA generativă, dar operatorii de telecomunicații se concentrează, în cele din urmă, pe ROI. Care sunt cele mai importante metrice pe care CSP ar trebui să le urmărească pentru a determina dacă implementările IA aduc, într-adevăr, valoare?
Operatorii ar trebui să urmărească metrice care se leagă direct de rezultatele afacerii, nu doar de performanța tehnică. Pe partea clienților, aceasta include rezolvarea la primul contact, timpul mediu de procesare, reducerea ratei de abandon și satisfacția clienților. Pe partea rețelei, include timpul mediu de detectare și timpul mediu de rezolvare a incidentelor, disponibilitatea serviciului și câștigurile de eficiență operațională.
De asemenea, este important să se măsoare adoptarea și fiabilitatea. Dacă agenții sunt implementați, dar echipele nu au încredere în ei, valoarea nu se va materializa. CSP ar trebui să urmărească cât de des recomandările IA sunt acceptate, cât de des fluxurile de lucru se finalizează cu succes și cât de des este necesară intervenția umană. ROI vine din impactul operațional susținut, nu din rezultatele izolate ale proiectelor pilot.
aOS subliniază fluxurile de lucru multi-agents care pot executa procese complexe, de la capăt la capăt, în mediile de telecomunicații. Cum asigurați coordonarea, fiabilitatea și guvernanța atunci când mai mulți agenți IA operează simultan în sisteme critice?
Coordonarea începe cu un model de orchestrare clar. Într-un mediu cu mai mulți agenți, fiecare agent ar trebui să aibă o definiție clară, limite de acces și criterii de succes. Un strat central de orchestrare gestionează secvențierea sarcinilor, rezolvarea conflictelor și urmărirea stării, astfel încât agenții să nu lucreze în direcții opuse. Acest lucru menține fluxurile de lucru previzibile, chiar și atunci când acestea acoperă mai multe sisteme.
Fiabilitatea și guvernanța necesită controale puternice, integrate din proiectare. Acest lucru include aplicarea politicilor, urme de audit, explicabilitate și monitorizare în timp real a comportamentului agentului. De asemenea, înseamnă a avea mecanisme de rezervă, astfel încât fluxurile de lucru să poată fi oprite, escalate sau anulate în siguranță, în cazul în care se întâmplă ceva neașteptat. În sistemele critice de telecomunicații, guvernanța nu este doar un adaos – este o cerință de bază.
Într-un anunț recent aOS, Amdocs poziționează IA generativă ca evoluând de la o “capacitate de a fi alături” la un strat operațional de bază, încorporat în procesele de clienți, rețea și afaceri. Ce s-a schimbat în ultimii 12-24 de luni, care face această schimbare posibilă astăzi?
Mai multe lucruri au maturizat în același timp. Modelele de bază s-au îmbunătățit semnificativ în calitatea raționamentului și utilizarea instrumentelor, ceea ce le-a făcut mai capabile în fluxurile de lucru ale întreprinderilor. În același timp, ecosistemul din jurul lor s-a îmbunătățit, incluzând cadre de orchestrare, unelte de observabilitate și controale de guvernanță. Acest lucru a făcut practic posibilă trecerea de la cazuri de utilizare izolate la fluxuri de lucru operaționale coordonate.
Cealaltă schimbare majoră este pregătirea organizațională. Operatorii au acum priorități mai clare în jurul IA și o presiune mai puternică de a livra rezultate măsurabile. Ei nu mai experimentează doar pentru a învăța. Ei caută platforme care pot scala IA pe funcții, cu securitate și control. Această schimbare în maturitate, atât din punct de vedere tehnologic, cât și din punct de vedere al afacerii, este ceea ce face acest moment diferit.
Dacă aOS reprezintă un punct de cotitură către operațiunile de telecomunicații native IA, cum arată următoarea fază? Ne îndreptăm către rețele de telecomunicații complet autonome, și care sunt încă provocările care trebuie rezolvate înainte de a deveni realitate?
Următoarea fază este despre scalarea de la automatizarea izolată la autonomie coordonată în întreaga întreprindere. Probabil vom vedea mai multe fluxuri de lucru multi-agents care conectează asistența clienților, operațiunile de servicii și echipele de rețea în timp real. Operatorii pot trece de la operațiunile reactive la modele predictive și proactive, în care IA poate identifica riscuri devreme și executa remedieri înainte ca problemele să escaladeze.
Rețelele de telecomunicații complet autonome sunt un obiectiv pe termen lung, dar există încă provocări importante care trebuie rezolvate. Avem nevoie de o interoperabilitate mai puternică între ecosistemele de furnizori, standarde de guvernanță mai robuste și progres continuu în ceea ce privește fiabilitatea și explicabilitatea. Cel mai important, industria are nevoie de încredere că sistemele autonome pot funcționa în siguranță în condiții reale. Calea înainte va fi incrementală, cu controale clare la fiecare pas.
Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Amdocs.
