Bakı, 15 yanvar, Tamilla Məmmədova, AZƏRTAC

Rəqəmsal transformasiya dövründə telekommunikasiya artıq təkcə insanlar arasında əlaqə vasitəsi olmaqdan çıxaraq məlumatlar və xidmətlərdən ibarət mürəkkəb ekosistemə çevrilir. Bu gün xidmətlərin sürəti, keyfiyyəti və fərdiləşdirilməsi birbaşa olaraq operatorların şəbəkə və müştərilər barədə məlumatları nə dərəcədə səmərəli toplaması, təhlil etməsi və istifadə etməsindən asılıdır. Süni intellekt və böyük məlumatların analitikası artıq dəbdəbə deyil, zərurətə çevrilərək xidmət səviyyəsinin yaxşılaşdırılması, xərclərin azaldılması və innovativ məhsulların yaradılması üçün yeni imkanlar açır. Azərbaycan üçün bu, xüsusilə aktualdır: ölkədə telekommunikasiya bazarı hələ köhnəlmiş sistemlərlə həddən artıq yüklənməyib ki, bu da müasir süni intellekt həllərinin və rəqəmsal transformasiyanın tətbiqi üçün əlverişli şərait yaradır, xidmətlərin keyfiyyətinin sürətlə yüksəldilməsinə və müştərilərə yeni, fərdiləşdirilmiş məhsulların təklif olunmasına imkan verir.

AZƏRTAC-ın suallarını məlumatlar və süni intellekt sahəsində tanınmış ekspert, strategiya və rəqəmsal transformasiya üzrə mütəxəssis Stanislav Streltsov cavablandırır.

— Telekommunikasiyada məlumatların idarə edilməsi və süni intellekt sahəsində hansı əsas trendləri Azərbaycan üçün ən tətbiqolunan hesab edirsiniz?

— Birinci və yəqin ki, ən vacib trend şəbəkənin prediktiv texniki xidmətidir. Burada söhbət telekommunikasiya operatorlarının şəbəkə avadanlığının vəziyyətini daimi nəzarətdə saxlamaq üçün süni intellektdən istifadə etməsindən gedir. Süni intellekt mümkün nasazlıqlar baş verməzdən əvvəl proqnozlaşdırmağa kömək edir. Bu isə texniki xidmətin qabaqlayıcı şəkildə aparılmasına imkan yaradır və müştərilər üçün gözlənilməz kəsintilərin riskini azaldır. Bu texnologiya artıq öz effektivliyini sübut edib və müxtəlif ölkələrdə telekommunikasiya operatorları tərəfindən geniş tətbiq olunur, çünki real şəkildə vəsaitə qənaət edir və xidmət keyfiyyətini yüksəldir.

İkinci trend, müştəri itkisi riskinin proqnozlaşdırılmasıdır (customer churn prediction). Burada istifadəçilərin davranışının təhlili mühüm rol oynayır, yəni onların xidmətlərdən necə istifadə etməsi, dəstək xidmətinə nə qədər tez-tez müraciət etməsi, hansı xidmətləri aktivləşdirməsi və ya dayandırması araşdırılır. Bu məlumatlar əsasında süni intellekt ayrılma riski yüksək olan müştəriləri müəyyən edə və şirkətə onlarla qabaqcadan işləmək, onları saxlamaq üçün fərdiləşdirilmiş həllər və ya bonuslar təklif etmək imkanı verə bilər.

Üçüncü trend, çat-botlar və süni intellekt köməkçiləri vasitəsilə müştəri xidmətlərinin avtomatlaşdırılmasıdır. Bu cür sistemlər müştərilərə tipik suallara daha sürətli cavab almağa şərait yaradır, eyni zamanda, çağrı mərkəzlərinin üzərindəki yükü azaldır. Nəticədə müştərilər daha sürətli və rahat xidmət əldə edir, operatorlar isə dəstək xərclərini azaldır. Azərbaycan üçün bu texnologiyalar xüsusilə perspektivlidir. Burada bazar daha köhnə telekommunikasiya bazarlarında olduğu kimi köhnəlmiş və ya həddindən artıq mürəkkəb sistemlərlə yüklənməyib. Bu isə müasir həllərin tətbiqini asanlaşdırır. Bununla belə, bütün proseslərin səmərəli işləməsi üçün əsas məlumat infrastrukturuna investisiya qoyuluşu zəruridir ki, məlumatlar keyfiyyətli olsun və təhlil üçün əlçatanlıq təmin edilsin.

— Süni intellekt telekommunikasiya operatorlarına və onların müştərilərinə hansı əsas üstünlükləri verir?

— Telekommunikasiya operatorları üçün əsas üstünlüklər bir neçə istiqamətdə cəmlənir. Birincisi, şəbəkənin xidməti, standart sorğuların emalı və problemlərin aşkarlanması kimi proseslərin avtomatlaşdırılması hesabına əməliyyat xərclərinin azaldılmasıdır. İkincisi, şəbəkənin fəaliyyətinin səmərəliliyinin artırılmasıdır ki, bu da nasazlıqların daha tez aşkar edilib aradan qaldırılmasına, yükün düzgün paylanmasına və xidmət keyfiyyətinin yaxşılaşdırılmasına imkan verir. Üçüncüsü, müştərilərin saxlanmasının gücləndirilməsidir. Süni intellekt istifadəçilərin davranışını daha dəqiq proqnozlaşdırmağa və onlara vaxtında uyğun həllər və ya kampaniyalar təklif etməyə imkan verir ki, bu da işdən ayrılma ehtimalını azaldır.

Müştərilər üçün də üstünlüklər kifayət qədər nəzərəçarpandır. Onlar problemlərin daha sürətli həllini əldə edirlər, çünki standart suallar avtomatik şəkildə emal oluna bilər. Müştərilərə onların ehtiyaclarına və vərdişlərinə uyğun daha məqsədyönlü təkliflər və tariflər təqdim olunur. Bundan əlavə, şəbəkənin proqnozlaşdırıcı texniki xidməti hesabına rabitə keyfiyyəti yüksəlir, kəsintilərin və siqnal problemlərinin sayı azalır. Lakin nəzərə almaq lazımdır ki, nəticələr daha çox reallaşdırmanın keyfiyyətindən asılıdır. Məlumatların zəif hazırlanması, analitikada yol verilən səhvlər və ya düzgün seçilməmiş istifadə ssenariləri tez-tez süni intellekt layihələrinin gözlənilən effekti verməməsinə və məyusluğa səbəb olur.

— Azərbaycanda telekommunikasiya şirkətləri xidmətlərin keyfiyyətini artırmaq və yeni məhsullar yaratmaq üçün məlumatlardan necə istifadə edə bilərlər?

— Telekommunikasiya operatorlarının topladığı məlumatlardan bir neçə istiqamətdə istifadə etmək mümkündür. Xidmətlərin keyfiyyətinin artırılması baxımından şəbəkə məlumatları zəif örtük zonalarını, yüklənmiş şəbəkə sahələrini və təkrarlanan problemləri müəyyən etməyə imkan verir. Bunun sayəsində operator infrastruktura investisiyaların hansı istiqamətə yönəldilməli olduğunu daha dəqiq müəyyən edə, müştərilər üçün rabitə keyfiyyətini yaxşılaşdıra və onların məmnunluğunu artıra bilər.

Yeni məhsulların yaradılması baxımından da imkanlar mövcuddur, xüsusilə B2B seqmentində. Məsələn, telekommunikasiya operatorları sənaye şirkətləri üçün IoT bağlantıları təklif edə, pərakəndə satış sektoru üçün ünvanların analitikasını təqdim edə və ya avtoparkların idarə olunması üçün həllər yarada bilərlər. Bu istiqamətlər əsas telekommunikasiya biznesinə yaxındır və real kommersiya dəyərinə malikdir. Tamamilə yeni biznes istiqamətlərinin yaradılması isə çox vaxt çətinliklərlə, əsasən də telekommunikasiya sahəsindən kənarda bu sahə üzrə ekspertizanın çatışmazlığı səbəbindən üzləşir. Buna görə də əsas biznesə yaxın olan məhsullarla başlamaq, dərhal tamamilə yeni və mürəkkəb sahələrə çıxmağa çalışmaqdan daha məqsədəuyğundur.

— Məlumatların idarə edilməsi üçün səmərəli infrastrukturun qurulması və süni intellektin inkişafı üçün hansı addımlar zəruridir?

— Birinci addım məlumatların idarə olunması sisteminin, yəni “data governance” mexanizminin yaradılmasıdır. Buraya məlumat sahiblərinin müəyyən edilməsi, keyfiyyət standartlarının və giriş qaydalarının təsbit edilməsi daxildir. Anlamaq vacibdir ki, bu, ilk növbədə təşkilati vəzifədir, yəni aydın struktur və məsuliyyət olmadan ən müasir texnologiya belə səmərəli işləməyəcək. İkinci addım, mərkəzləşdirilmiş məlumat infrastrukturunun qurulmasıdır. Bütün məlumatlar bir məkanda birləşdirilməlidir ki, onların təhlili aparılsın və süni intellekt layihələrində istifadə olunsun. Arxitektura müxtəlif ola bilər – “data lake”, “data warehouse” və ya “data mesh”. Seçim şirkətin strukturundan və konkret biznes ssenarilərindən asılıdır. Üçüncü addım, hesablama infrastrukturudur. Şirkətin öz GPU-serverlərindən istifadə edib-etməyəcəyi və ya bulud xidmətlərinə üstünlük verəcəyi müəyyənləşdirilməlidir. Bu qərar real yüklər və xərclərin təhlili əsasında qəbul edilməlidir ki, vəsaitlər səmərəsiz xərclənməsin. Dördüncü addım, kadr məsələsidir. Həm süni intellekti, həm də telekommunikasiya biznesini anlayan mütəxəssislərə ehtiyac var. Təcrübədə mövcud əməkdaşların öyrədilməsi çox vaxt bazarda hazır mütəxəssis axtarışından daha real variant olur, çünki belə kadrlar azdır və yüksək dəyərə malikdir. Nəhayət, beşinci addım kiçik, lakin yüksək dəyər yaradan layihələrdən başlamaqdır. Bu, nəticələri daha tez görməyə, təcrübə toplamağa və şirkət daxilində yeni texnologiyalara inamı möhkəmləndirməyə imkan verir.

— Məlumatların təhlükəsizliyi və məxfilik sahəsində hansı prioritetlər daha vacibdir?

— Birinci prioritet, girişə nəzarət sistemləridir. Məlumat sızıntılarının əksəriyyəti xarici hücumlardan deyil, şirkət daxilində baş verdiyinə görə, kimlərin hansı məlumatlara çıxışının olduğu ciddi şəkildə nəzarətdə saxlanılmalıdır. İkinci prioritet, məlumatların həm saxlanma, həm də ötürülmə zamanı şifrələnməsidir. Bu, artıq müasir sistemlərin təhlükəsiz işləməsi üçün zəruri olan standart praktikadır. Üçüncü prioritet, məlumatların minimallaşdırılmasıdır. Riskləri azaltmaq üçün yalnız biznes baxımından real ehtiyac olan məlumatlar toplanmalı və saxlanılmalıdır. Dördüncü prioritet isə, müntəzəm təhlükəsizlik auditlərinin və pentestlərin aparılmasıdır. Bu, zəif nöqtələrin vaxtında aşkar edilməsinə və potensial təhdidlərin qarşısının alınmasına kömək edir. Əsas çətinlik təhlükəsizliklə əməliyyat səmərəliliyi arasında balansın aşkar edilməsindədir. Mütləq qoruma prosesləri ləngidir və xərcləri artırır, buna görə də hər zaman məqbul kompromis axtarılmalıdır.

— Məhz Azərbaycan üçün hansı süni intellekt və məlumat təşəbbüsləri daha perspektivlidir?

— Ən perspektivli istiqamətlər şəbəkənin optimallaşdırılması və proqnozlaşdırıcı texniki xidmətdir. Bu həllər artıq effektivliyini sübut edib, investisiyaların geri dönüş göstəricisi aydındır və tətbiqi nisbətən sadədir. Müştəri xidmətlərinin avtomatlaşdırılması, o cümlədən tipik sorğular üçün çat-botların və problemlərin avtomatlaşdırılmış diaqnostikasının tətbiqi də müsbət nəticələr verir. Ayrıca olaraq fırıldaqçılığın aşkar edilməsi istiqamətini qeyd etmək lazımdır. Bu sahə aydın biznes əsaslandırmasına və asan ölçülə bilən nəticələrə malikdir, buna görə də reallaşdırılması tez bir zamanda iqtisadi effekt göstərir. Eyni zamanda, mürəkkəb yeni biznes modellərinə, açıq kommersiya tətbiqi olmayan tədqiqat layihələrinə və bütün süni intellekt trendlərini kor-koranə izləməyə ehtiyatla yanaşmaq lazımdır.

— Süni intellekt sahəsində hansı qlobal trendləri görürsünüz və Azərbaycan onlara necə hazırlaşmalıdır?

— GPT kimi fundamental modellər getdikcə daha əlçatan olur. Bu, sıfırdan öz modellərini yaratmaq ehtiyacını azaldır və süni intellektin biznes proseslərinə daha sürətli inteqrasiyasına imkan verir. Eyni zamanda, aşağı gecikmə tələblərinə görə “edge computing”in, yəni məlumatların yalnız buludda deyil, cihazların özündə emalının əhəmiyyəti artır. Bununla yanaşı, süni intellektə dair tənzimləyici diqqəti güclənir. Məsələn, Avropa İttifaqının “AI Act” sənədi göstərir ki, şirkətlər yeni qaydalara və nəzarət mexanizmlərinə hazır olmalıdır.

Hazırlıq üçün vacibdir:

• etibarlı rabitə və müasir şəbəkələr daxil olmaqla əsas infrastruktura investisiya yatırmaq;

• çeviklik və miqyaslana bilmə üçün bulud provayderləri ilə tərəfdaşlıqlar yaratmaq;

• süni intellektlə işləməyə hazır ixtisaslı kadrların formalaşması üçün təhsil və təlim proqramlarını inkişaf etdirmək.

Nəhayət, biznesi və innovasiyaları dəstəkləyən, lakin onları həddindən artıq məhdudiyyətlərlə boğmayan aydın və balanslaşdırılmış tənzimləyici mühitin mövcudluğu vacibdir. Anlamaq lazımdır ki, süni intellekt bəzən marketinq materiallarında göstərildiyindən daha yavaş və daha mürəkkəb şəkildə tətbiq olunur. Uğurlu layihələr yeni texnologiyaların ardınca qaçmaq üzərində deyil, dəqiq biznes dəyəri olan, artıq sınaqdan çıxarılmış həllərin keyfiyyətli icrası üzərində qurulur.