Orange yapay zeka devriminden uzak kalamadı. Telekom operatörü, iş bölümü Orange Business aracılığıyla müşterilerine yeni makine öğrenimi veya üretken yapay zeka teknolojilerinin mümkün kıldığı yeni kullanım durumları hakkında tavsiyelerde bulunuyor. Fransız grup ayrıca yapay zekanın katkılarından kendi ihtiyaçları için yararlanmayı da planlıyor.
Her şey çalışanlarının kültürlenmesiyle başlar. Data AI Starter adlı programı halihazırda 27.000 çalışan takip etti. Bu eğitim, yapay zekanın günlük işlerdeki katkılarını açıklamayı ve aynı zamanda kullanımıyla bağlantılı etik boyutu ele almayı amaçlamaktadır. Bu aynı zamanda onlara “teşvik etme” konusunda tavsiyelerde bulunmak ya da isteklerin ifadesini iyileştirerek kendilerini makine tarafından anlaşılma sanatıyla da ilgilidir.
“Harekete geçirme” sanatı üzerine
Eğitim kursunun bir geliştiricinin veya pazarlamacının özel ihtiyaçlarına uyum sağlaması için standart profiller (personae) tanımlanmıştır. Bir kitaplık, kullanıma hazır istemleri listeler ve topluluklar, en iyi uygulamaların paylaşılmasına olanak tanır. “ Üretken yapay zeka ile çalışmak, çalışanların araçla ilgili endişelerini azaltırken becerilerini geliştirmelerine olanak tanıyor.” Orange’da Yapay Zeka Araçları ve Teknolojisi Başkan Yardımcısı Joachim Fléchaire’i geliştirdi.
Orange, teoriden pratiğe geçmek amacıyla, metin ve görsellerin oluşturulması için çalışanlarına dahili ve güvenli bir ChatGPT sunmuştur. Bu araç, OpenAI veya Anthropic tarafından sunulan üst düzey ve genel referans modellerine ve Meta, Mistral veya Hugging Face tarafından tasarlanan açık kaynaklı modellere dayanmaktadır.
“Bu karışım ihtiyaçlarımıza daha kesin bir şekilde yanıt vermemizi sağlıyor », Tahminler Joachim Fléchaire. Alma artırılmış nesil (RAG) olarak bilinen teknik aynı zamanda yalnızca dahili bilgi tabanlarına dayalı yanıtların alaka düzeyini de hassaslaştırır.
Telefon danışmanları için karar desteği
Kullanım durumları neredeyse sonsuz olsa da Orange iki ana temaya odaklanıyor: müşteri deneyimini geliştirmek ve ağlarını optimize etmek. İlk müşteride çağrı merkezi temsilcilerinin donatılması amaçlanıyor. ” LYapay zeka, müşterilerle yapılan görüşmeleri gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve doğru teknik sayfayı veya teklifi dinamik olarak temsilcinin ekranına aktarabilir. devam ediyor Joachim Fléchaire. Bu onu birden fazla bilgi tabanında bilgi arama zorunluluğundan kurtarır. »
Dinamik komut dosyası oluşturma teknikleri “başarısızlık”, “erişim sorunu”, “Android” veya “iPhone” gibi anahtar kelimeleri tespit edebilir. Samimi olsun ya da olmasın, konuşmanın tonu da değerli bilgiler sağlar. “ Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik, olası halüsinasyon riskiyle birlikte doğrudan müşteriye sunulmaz, Joachim Fléchaire’i belirtir. Her zaman kontrolü elinde bulunduran telefon danışmanı için karar verme yardımcısıdır. »
Benzer şekilde yapay zeka, müşteri tarafından bir sohbet robotuna girilen bağlam bilgilerinin kurtarılmasını mümkün kılar. İkincisi her şeyi yeniden açıklamak zorunda değildir. Değişimin sonunda yapay zeka, CRM’yi otomatik olarak dolduracaktır. Bu değişikliği desteklemek için telefon danışmanları eğitime tabi tutulacak. Bir bot özellikle bir müşteriyle alışverişi simüle edecektir. Yapay zekaya ölçeklendirme yapılırken mağaza satış görevlileri veya sahadaki teknisyenler de donatılacak.
Tesis konumu seçimi ve tahmine dayalı bakım
Diğer geniş kullanım örnekleri ailesi telekom ağlarının optimizasyonuyla ilgilidir. Her şeyden önce yapay zeka, en mantıklı yatırımlara ışık tutmaya yardımcı olur. “ Müşterilerimizin ihtiyaçlarına göre baz istasyonu kurulumu veya fiber dağıtımı için en uygun lokasyon neresidir? », diye soruyor Orange Veri Teknolojisi, Modeller ve Analitiklerden Sorumlu Başkan Yardımcısı Olivier Simon.
Tahmine dayalı analiz, ağ trafiğinin önümüzdeki dört veya yıl içindeki gelişimine dayanmaktadır. Bunu yapmak için yapay zeka, bu bölgede böyle bir iş kampüsünün kurulacağını, falanca alışveriş merkezinin genişleyeceğini bilmemizi sağlayan şehir planlama verilerine güveniyor. Fransa’da olduğu gibi ağ kapsamı zaten geniştir; yeni bir tesisin kurulması her şeyden önce ağ kapasitesinin artırılmasını amaçlamaktadır.
Başka bir kullanım örneği: kestirimci bakım. Sıcaklığı veya elektrik voltajını ölçen sensörler, operatörün ekipmanının sağlık durumuna ilişkin gerçek zamanlı veriler sağlar. ” LAnalizleri, anormal davranışların tespit edilmesini ve her X yılda bir değiştirilmesini beklemeden güç kaynağına, aküye veya klima sistemine müdahale edilmesini öngörmeyi mümkün kılar », Olivier Simon’ı belirtir.
Gerçek zamanlı anormallik tespiti
Ağın optik değerlendirmeleri de değerli bilgiler sağlar. Optik fiber büküldüğünde, hareket ettirildiğinde veya yanlış monte edildiğinde sinyal yoğunluğunu kaybeder ve başlangıç noktasına geri döner. Tahmine dayalı bakımın ötesinde, teknik verilerin izlenmesi anormalliklerin gerçek zamanlı tespitine olanak tanır. “ Bu, reaktif moddan (müşteri hizmetlerine yapılan çağrıların sorun bildirimi oluşturması) proaktif moda geçmenize olanak tanır, Olivier Simon’a seviniyor. VSBu bir hizmet kalitesi sorunudur. »
Bu izleme, sorunun (etkilenen bir veya birkaç site) yerinin belirlenmesini ve kaynağının bilinmesini mümkün kılar. “ Çoğu iyileştirme, örneğin ağ ayarları değiştirilerek yerinde müdahale olmadan gerçekleştirilir. Bir futbol stadyumu doluyor ve mobil ağ doluyor, yeniden boyutlandırılması gerekiyor”Olivier Simon’ı gösteriyor.
Yine de yerinde müdahale gerekiyorsa, teknisyen bu ön inceleme bilgilerinin bir özetini elinde bulundurur. “BENHangi ekipmanın soruna neden olduğunu ve en olası çözüm eyleminin (örneğin yeniden başlatmak) ne olduğunu biliyor. Bu onun doğrudan konuya girmesini sağlıyor.” yargıç Olivier Simon.
Ağlara uygulanan yapay zeka projeleri aslında yalnızca dört ya da beş yıl önce başladı ve ölçeğin büyütülmesi 2023’e kadar uzanıyor. Önümüzdeki iki ya da üç yıldaki bir sonraki aşama, ağın dijital ikizinin oluşturulmasına odaklanacak. Bu 3D modellemede farklı ekipmanların yanı sıra ağ katmanlarının (IP, fiber, MPLS) gösterilmesiyle anormalliklerin tespiti daha da anlamlı hale gelecektir.
Yapay zeka tarafından oluşturulan görsel, Microsoft Designer
