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大多數大型運營商打算嘗試初步接觸人工智能（AI）和機器學習，但相比被動等待技術提供商為他們提供想法和策略，主動接觸這些技術對運營商來說可能仍比較困難。

目前，運營商從電信行業內符合標準的供應商處購買絕大多數IT和網絡技術，但這些供應商并不一定是AI技術的最佳來源。諸如聘請數據科學家，使用開源技術，開發內部人工智能專業知識等想法很好，但許多運營商都缺乏在AI中進行有效投資的能力或信心。

數千名電信管理專家將于今年五月相聚在尼斯數字化轉型世界大會，共同探索、合作和發展相關項目。通過了解大會上即將展示的10個人工智能Catalyst催化劑項目，你可以發現最佳實踐項目，并參與討論AI如何適應未來的開放式數字架構。

盡管面臨諸多挑戰，但現在，各種運營商都應該開始接觸人工智能和機器學習。這些技術是保持競爭力，支持不斷增長的物聯網（IoT），提供客戶要求的各種體驗所必需的。以下是運營商可以采取的一些步驟，以開始使用AI技術或推進新項目：

確定一個領導者

領導者不僅僅要能夠理解什么是AI技術；還要理解AI所涉及的整個組織的工作，以便于確定如何使用AI，確定共同點。這樣的領導者可能是一名首席信息官或首席數據官。

學習

無論運營商是想要使用開源軟件自主開發AI平臺和工具，還是更傾向于與供應商合作，他們都必須了解利用AI潛力所需的技術、技能和資源。想要更好地了解和學習這方面的知識可以對AI系統進行試驗，尋找合作伙伴，加入相關標準組織和開源組織。

將AI與分析結合起來

AI和機器學習都需要數據。事實上，AI使運營商能夠對他們收集和存儲的數據進行分析處理，因此運營商應將AI視為其數據戰略的升級。

為了促進AI用例的部署，運營商必須在本地找出數據，將其從孤島中移除并使其可通過整個組織的API訪問。 他們應該計劃創建集中的數據湖來做到這一點。

標準化

為了吸引領先的人工智能技術供應商的興趣，運營商必須能夠輕松使用AI技術來開展業務。他們需要對數據收集和管理進行標準化，并且對他們可能想要開發的用例有先入為主的觀念。這將使技術合作伙伴找到一種將運營商數據輸入到其平臺的通用方法。

從實際出發

AI人才市場十分火爆，想要在AI領域大展身手的計算機科學家可能并不是很傾向于選擇為運營商工作。即使運營商能夠招聘到一個專家團隊，他們也很難滿足專家團隊對人工智能專業知識的需求。

許多運營商存在結構孤立和流程僵化的問題，這意味著雄心勃勃的人工智能研究人員可能會為此感到沮喪。除非首席戰略官能夠解決薪酬問題，并為AI專家找到能夠發揮其才能的位置，否則運營商可能就會面臨AI人才轉頭與供應商和系統集成商合作。

考慮自動化

盡管運營商已經認識到他們的網絡最終將實現虛擬化，并且要依托云來發展，但網絡功能虛擬化（NFV）和軟件定義網絡（SDN）的熱度在不斷減弱。運營商認識到，除非網絡能夠實現自動化，否則NFV和SDN的部署只會增加運營成本。AI和機器學習是高級自動化的關鍵。

保持選擇的開放性

我們談到的許多首席信息官和首席架構師都在嘗試構建什么樣的AI架構或集中式功能。 在探索階段中，運營商應該認識到在業務中孵化AI項目的重要性，而不是預先判斷業務和AI的結合方式和時間，以及應該采用何種核心技術能力、平臺或存儲庫。

但是，我們認為集中協調能力也是必要的，用以解決數據管理和存儲，數據湖，常見的分析技術和人工智能技術方面的問題。

敢于嘗試

許多技術供應商都希望展示他們的AI功能。這有利于運營商獲得有用的知識，以及從第三方贊助的項目中獲得商業利益。

合作

通過和其他運營商合作，運營商很容易在人工智能領域以最小的代價獲取最大的利益。TM Forum，ETSI和Facebook支持的電信基礎設施項目等行業組織都在建立人工智能計劃，我們鼓勵運營商們廣泛積極地參與項目。本文摘自最新報告《AI：就是現在》。