Azioni Microsoft e intelligenza artificiale nelle telecomunicazioni: l’operatore sudcoreano KT ha misurato quanto tempo recuperano i suoi tecnici quando ricevono un allarme di rete. Con AIO-Net, la piattaforma sviluppata insieme agli ingegneri di Microsoft, l’indagine su un incidente e la preparazione del rapporto richiedono in media cinque minuti, circa la metà del tempo necessario con la procedura manuale. È un risultato operativo riferito dal cliente, che usa il sistema da agosto.
Due orologi diversi nella sala di controllo
Quando un router segnala un’anomalia, il primo problema è accorgersi che qualcosa sta andando storto. Secondo KT, questa fase richiede oggi due o tre minuti, contro gli oltre dieci di prima. Viene poi il lavoro di diagnosi: capire quale apparato è coinvolto, quali servizi potrebbero risentirne e quali elementi giustificano un intervento. A questa indagine e al relativo rapporto si riferisce la media di cinque minuti. Il tempo necessario per ripristinare il servizio è una misura distinta.
Per un operatore con 29 milioni di abbonati mobili, individuare la causa prima che arrivino molte segnalazioni può cambiare le priorità della squadra di turno. Il resoconto pubblicato da Microsoft con i tecnici di KT documenta il tempo risparmiato nella sala di controllo. Per quantificare il beneficio percepito dagli abbonati occorrerebbe conoscere anche la frequenza e la durata delle interruzioni.
Perché l’ultima parola spetta al tecnico
Gli specialisti di rete hanno trasferito nel sistema procedure e conoscenze maturate sul campo. Gli agenti possono interrogare gli apparati con comandi di sola lettura e presentare gli elementi a sostegno della diagnosi. La decisione di cambiare una configurazione resta al tecnico. In questo modo una diagnosi errata può essere contestata prima che una modifica comprometta il servizio.
Da 70 a 280 apparati: la prova per Microsoft
KT intende quadruplicare la copertura dagli attuali 70 apparati critici a 280. Per chi segue le applicazioni commerciali dell’AI di Microsoft, l’estensione conta perché richiede di replicare i risultati su una rete più ampia, con allarmi e condizioni differenti. La verifica sarà se la diagnosi resterà altrettanto rapida e affidabile anche fuori dal primo gruppo di apparati. Il caso illustra un impiego industriale delle competenze Azure, ma i partner non indicano il valore del contratto o il contributo ai ricavi cloud.
