Телеком будущего: Билайн трансформируется в AI-native компанию с ИИ-агентами

Итоги 2025 года еще не подведены, но согласно исследованию IDC в 2024 году глобальные расходы на телекоммуникационные услуги и платное телевидение достигли 1,51 трлн. долларов. Это солидный ресурс, который говорит о том, что у телекоммуникационных компаний есть возможность инвестировать в ИИ. Но есть ли у них такая необходимость?

Последний годовой отчет об окупаемости инвестиций в ИИ в телекоммуникациях, подготовленный по заказу Google Cloud и проведенный National Research Group, подтверждает, что инициативы в области генеративного ИИ продолжают приносить результаты: 67 % организаций уже видят окупаемость инвестиций хотя бы в одном варианте использования. Опрос, проведенный в рамках исследования, также выявил критически важный новый фактор, помогающий телекоммуникационным компаниям ускорить внедрение ИИ: агенты ИИ - специализированные большие языковые модели (LLM), которые могут самостоятельно планировать, рассуждать и выполнять задачи.

Благодаря этой способности ИИ-агенты открывают новые возможности для внедрения интеллекта непосредственно в бизнес. Согласно опросу, 56 % руководителей телекоммуникационных компаний сообщили, что их организации активно используют ИИ-агентов в производственной среде, при этом почти половина (43 %) заявили, что уже внедрили десять или более таких агентов. Примечательно, что каждый пятый респондент также отметил глубокую интеграцию этих агентов во все аспекты деятельности компании. Кроме того, руководители телекома уже смотрят в будущее: 42 % считают расширение использования ИИ-агентов приоритетной задачей для бизнеса, а около половины (55 %) заявили, что планируют выделить не менее 50 % своих будущих бюджетов на ИИ для агентов.

По мнению телеком-аналитика и ведущего Telegram-канала @abloud62 Алексея Бойко, существует десятки, если не сотни сценариев использования ИИ в телекоме. Их можно разделить на несколько групп: Непосредственное управление инфраструктурой с целью ее оптимизации; Прогнозирование и предотвращение аварий; Выявление паттернов DDoS-атак и мошенничества; Автоматизацию работы сети и бизнес-процессов компании, например, анализ договоров.

Если говорить о взаимодействии операторов с клиентами с использованием ИИ, то это автоматизация работы контактных центров, отделов продаж. В плане B2B ИИ позволяет анализировать видеопотоки клиентов и предоставлять им различную аналитику на основе больших данных.

В плане B2C можно говорить о прогнозировании оттока, персонализированных предложениях и персонализированной технической поддержке.

Отечественные мобильные операторы подтвердили "Российской газете", что не видят дальнейшего развития своего бизнеса без ИИ в целом и ИИ-агентов в частности.

Так, в "Билайне" отмечают, что уже внедряют стратегию AI-native компании, встраивая искусственный интеллект во все бизнес-процессы - как внутри организации, так и в сегментах B2B и B2C.

"Это не технологический экспериментальный проект, а фундаментальная трансформация того, как мы работаем и какие услуги предоставляем нашим клиентам. Искусственный интеллект в B2C-сегменте "Билайна" решает две ключевые задачи: повышение качества обслуживания и улучшение пользовательского опыта. ИИ используется для персонализации предложений тарифов с учетом индивидуального поведения и истории клиента. Мы также применяем предиктивную аналитику для выявления рисков оттока клиентов и разработки целевых программ удержания. На уровне операционной эффективности - ИИ-системы мониторят состояние сети, предсказывают возможные аварии и способствуют их предотвращению, что существенно снижает время недоступности услуг для пользователей. Одним из ключевых направлений применения ИИ является защита наших клиентов от мошеннических действий", - говорит директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам "Билайна" Константин Романов.

Также он отметил, что в B2B-сегменте ИИ трансформирует процесс продаж и взаимодействие с клиентом, а основной фокус ИИ - автоматизация информационно-аналитической поддержки менеджеров: система в реальном времени предоставляет актуальные данные о клиенте, его истории взаимодействий, договорных условиях и релевантных продуктах. ИИ-решения генерируют персонализированные коммерческие предложения, анализируют портфель услуг и выявляют наиболее подходящие решения для конкретной компании.