ИИ-инженер «Билайна» отработал более 100 тысяч сообщений о неполадках
В 40% случаев он решил проблемы самостоятельно без привлечения людей.
Российские операторы связи уже несколько лет делают ставку на искусственный интеллект. Причем инструменты, имеющие в своем составе «умные» технологии, постоянно эволюционируют. Если изначально ИИ применялся преимущественно для совершенствования голосовых помощников, то теперь зачастую он работает практически автономно, принимая самостоятельные решения. Например, для устранения неисправностей на коммуникациях.
Разгрузка для сотрудников
В частности, на сетях «Билайна» вот уже несколько месяцев функционирует «ИИ-инженер». Это интеллектуальный агент, который предназначен специально для управления инцидентами. Его официальный запуск состоялся в марте. В течение весны «ИИ-инженер» отработал больше 100 тысяч обращений. Примерно в 40% случаев он принимал самостоятельные решения для устранения неисправностей, так, что сотрудникам первой линии сопровождения не пришлось брать обращения в работу.
«Разработка под названием «ИИ-инженер» объединяет ML-модели, обученные на базе знаний «Билайна», контекст из проверенных внешних источников (RAG), инструкции заказчиков, информацию о сигналах оборудования и историю инцидентов. Он подключается непосредственно к телеком-оборудованию (например, базовой станции) согласно строгим политикам доступа и сам выполняет команды для диагностики и устранения неисправностей – вплоть до ответственных действий вроде перезапуска радиомодулей и плат», – уточняет пресс-служба оператора.
По сути, агента создавали специально для того, чтобы максимально избавить сотрудников компании от рутины. Новое решение позволило достигнуть этих целей даже там, где классическая автоматизация просто невозможна физически. В итоге удалось сократить количество выездов на места возникновения сбоев и уменьшить время простоя оборудования.
Испытания прошли успешно
«ИИ-инженер» функционировал в тестовом режиме с декабря прошлого года по февраль текущего. Его запустили в нескольких регионах. Испытания прошли успешно. Внедрение новой разработки позволило вдвое ускорить время взятия инцидента в работу и на 5% снизить средние сроки устранения проблем. В итоге весной было принято решение о расширении географии применения электронного помощника.
Внедрение ИИ-агента, предназначенного для устранения сбоев в сети, является важнейшим шагом для всей телеком-инфраструктуры страны. Количество оборудования, за которым необходим контроль, постоянно растет. Например, по данным Минцифры, к концу 2025 года в сетях российских операторов работало 948 тысяч базовых станций, прирост за год составил 77 тысяч. ИИ позволяет поддерживать работоспособность всех систем без необходимости постоянно увеличивать штат обслуживающего персонала.
Новый важный партнер
В ближайшей перспективе «Билайн» намерен и дальше развивать решения в области искусственного интеллекта. Часть проектов будет осуществляться совместно с партнерами. Так, буквально на днях оператор подписал с компанией Cloud.ru соглашение о долгосрочном сотрудничестве. Целью является развитие инновационных технологий в сфере ИТ и объединение усилий для реализации масштабных цифровых проектов. Стороны договорились о взаимодействии по ключевым технологическим направлениям, включая создание геораспределенной мультиоблачной архитектуры, обеспечение высокоскоростного обмена большими данными и развитие каналов связи с минимальными задержками. Особое внимание в рамках соглашения уделено использованию искусственного интеллекта в корпоративном сегменте.
Предотвращение инцидентов
Другие операторы также активно применяют искусственный интеллект для управления инфраструктурой. Так, еще в 2024 году компания МТС запустила геоплатформу для создания и обновления цифровых 3D-карт местности при помощи обработки спутниковых снимков генеративным искусственным интеллектом на основе нейронной сети. Решение позволило более точно и оперативно выбирать места установки базовых станций.
Одним из основных направлений для дальнейшего развития искусственного интеллекта является не просто устранение неполадок, а их прогнозирование и предотвращение. Это позволит еще сильнее сократить расходы операторов и повысить качество сервисов для пользователей.
