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 globale la scară largă, strategia produsului și inovație. Pe parcursul mandatului său, el a condus divizii cheie care acoperă managementul veniturilor, sistemele de suport digital și de afaceri, precum și inițiativele de rețele deschise, culminând cu conducerea diviziei T-Mobile înainte de a prelua rolul actual, axat pe inteligența 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 la scară largă, poziționându-l în fruntea schimbării Amdocs către operațiuni conduse de IA și platforme de date de nouă 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 pentru clienți. Accentuarea sa crescândă asupra inteligenței artificiale generative și a platformelor 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 un dezvoltator la conducerea diviziei GenAI și Data, și anterior, supravegherea unuia dintre cele mai strategice parteneriate ale companiei cu T-Mobile. Cum v-a modelat această călătorie perspectiva asupra a ceea ce presupune de fapt mutarea IA din experimentare în producție la scară de telecomunicații?

Ceea ce am învățat de-a lungul anilor este că mutarea IA în producție la scară de telecomunicații nu este în primul rând o problemă de model. Este o problemă de operațiuni. Aveți nevoie de fundații de date corecte, integrare puternică în sistemele existente, 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 cu operatori importanți. Această experiență mi-a modelat viziunea că succesul vine din combinarea excelenței tehnice cu disciplina execuției. În telecomunicații, IA trebuie să funcționeze în medii complexe, să susțină niveluri reale de servicii și să ofere rezultate măsurabile. Acest lucru necesită o mentalitate de producție din ziua întâi.

La Congresul Mondial al Telecomunicațiilor (MWC), a existat un semnal clar că companiile de telecomunicații investesc puternic în proiecte-pilot de IA, dar se luptă să le operaționalizeze. Din punctul dvs. 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 – făcând dificilă conectarea ieșirilor IA la fluxurile de lucru reale. Acest lucru este valabil mai ales atunci când aceste fluxuri de lucru acoperă rețele, asistență pentru clienți și operațiuni 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 agentic”. Cum definiți IA agentică în contextul telecomunicațiilor și cum se diferențiază fundamental de abordările anterioare de automatizare conduse de IA?

În spațiul telecomunicațiilor, IA agentică se referă, în special, la tehnologia care poate înțelege obiective, planifica sarcini, efectua acțiuni în multiple sisteme și se adapta în funcție de rezultate. În loc de a genera pur și simplu conținut sau de a prezice rezultate, agenții pot executa fluxuri de lucru de la capăt la capăt. Ei pot raționa în context, colabora cu alți agenți și opera în limitele guvernanței pentru a finaliza sarcini operaționale reale.

Acest lucru se diferențiază fundamental 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 agentică poate gestiona situații dinamice, poate învăța din feedback și se poate coordona între domenii.

Ați descris o viitor în care operațiunile de telecomunicații sunt native IA. Cum arată, în practică, acest lucru și cât de departe suntem de rețele complet autonome?

Operațiunile de telecomunicații native IA arată ca IA încorporată în centrul modului în care funcționează o afacere – nu doar adăugată deasupra. În practică, acest lucru arată ca fluxuri de lucru de asigurare a serviciilor care detectează și rezolvă problemele 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.

Încă nu suntem 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, păstrând, în același timp, controlul uman asupra deciziilor cu impact ridicat. Autonomia completă va necesita standarde mai puternice, interoperabilitate mai largă și îmbunătățiri continue în fiabilitate și guvernanță.

Sistemele de telecomunicații au fost istoric fragmentate între straturile de Sisteme de Suport pentru Operațiuni (OSS) și Sisteme de Suport pentru Afaceri (BSS), ceea ce a făcut dificilă automatizarea de la capăt la capăt. Cum ajută o arhitectură agentică la unificarea acestor domenii și la facilitarea fluxurilor de lucru transfuncționale?

Arhitectura agentică ajută prin introducerea unui strat de coordonare care poate funcționa peste OSS și BSS fără a forța o înlocuire completă a sistemului. Agenții pot conecta la platforme existente prin API, pot înțelege contextul unui obiectiv de afaceri și pot orchestra, apoi, 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 agentic poate corela defectul, evalua impactul, declanșa pașii de remediere și actualiza, în paralel, fluxul de comunicare al clientului. Acest tip de execuție transfuncțională este dificil de realizat cu automatizarea tradițională, deoarece fiecare domeniu funcționează în izolare. Fluxurile de lucru agențice ajută la închiderea acestei lacune.

Una dintre aspectele interesante ale sistemelor agențice este colaborarea dintre agenții IA și operatorii umani. Unde vedeți că se va stabili 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 mare parte, 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 de a înlătura oamenii din buclă. Este de a permite oamenilor să se concentreze pe deciziile care necesită expertiză, în timp ce IA gestionează sarcinile operaționale grele.

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 automatizate cu supraveghere minimă, în timp ce deciziile cu impact ridicat ar trebui să includă întotdeauna aprobarea umană. Acest abordaj 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-urile ar trebui să le urmărească pentru a determina dacă implementările de IA aduc, de fapt, valoare?

Operatorii ar trebui să urmărească metrice care se leagă direct de rezultatele de afaceri, 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, aceasta 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-urile ar trebui să urmărească cât de des sunt acceptate recomandările IA, cât de des fluxurile de lucru se finalizează cu succes și cât de des este necesară intervenția umană. ROI provine din impactul operațional durabil, nu din rezultatele izolate ale proiectelor-pilot.

aOS subliniază fluxuri de lucru multi-agentic 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 multi-agentic, fiecare agent ar trebui să aibă o definire clară, limite de acces, criterii de succes. Un strat de orchestrare centrală 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 multiple sisteme.

Fiabilitatea și guvernanța necesită controale puternice, proiectate din start. Acest lucru include aplicarea politicilor, urmărirea auditului, explicabilitatea și monitorizarea în timp real a comportamentului agenților. De asemenea, înseamnă a avea mecanisme de rezervă, astfel încât fluxurile de lucru să poată fi oprite, escalate sau revenite în siguranță, în cazul în care se întâmplă ceva neașteptat. În sistemele critice de telecomunicații, guvernanța nu este doar o cerință adăugată – este o cerință de bază.

Într-un anunț recent al aOS, Amdocs poziționează IA generativă ca evoluând de la o “capacitate de tip sidecar” 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?

Câtorva lucruri li s-a permis să se maturizeze în același timp. Modelele de bază s-au îmbunătățit semnificativ în calitatea raționamentului și utilizarea instrumentelor, ceea ce i-a făcut mai capabili 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 posibilă trecerea de la cazuri de utilizare izolate la fluxuri de lucru operaționale coordonate.

Altă 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 peste 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 operațiuni de telecomunicații native IA, cum arată următoarea fază? Ne îndreptăm către rețele de telecomunicații complet autonome, și ce provocări trebuie încă rezolvate, înainte ca acest lucru să devină realitate?

Următoarea fază este despre scalarea de la automatizarea izolată la autonomia coordonată la nivel de întreprindere. Probabil, vom vedea mai multe fluxuri de lucru multi-agentic care conectează asistența pentru clienți, operațiunile de servicii și echipele de rețea în timp real. Operatorii pot trece de la operațiuni reactive la modele predictive și proactive, în care IA poate identifica riscurile devreme și executa remedieri înainte ca problemele să escaladeze.

Rețelele complet autonome sunt un obiectiv pe termen lung, dar există încă provocări importante de rezolvat. Avem nevoie de o interoperabilitate mai puternică între ecosistemele de furnizori, de standarde de guvernanță mai robuste și de progres continuu în fiabilitate și explicabilitate. Cel mai important, industria are nevoie de încredere că sistemele autonome pot funcționa în siguranță în condiții reale din lume. Drumul înainte va fi incremental, cu controale clare la fiecare pas.

Mulțumim pentru acest interviu excelent. Citiitorii care doresc să afle mai multe pot vizita Amdocs.