BARCELONA, Spanyol, 30 Mei 2025 /PRNewswire/ — Jaringan telekomunikasi semakin sulit dikelola. Jaringan telekomunikasi juga semakin berkonvergensi: jaringan tetap dan jaringan seluler kini dituntut untuk menyediakan pengalaman layanan tertentu, baik IoT atau end-to-endnetwork slicing.
Setelah semakin berorientasi pada perangkat lunak, jaringan telekomunikasi harus dikelola dengan keahlian berbeda dalam hal pemeliharaan dan jaminan kinerja. Sejumlah teknologi baru juga kian memperumit kondisi tersebut, seperti API untuk pelanggan perusahaan dan agen AI. Teknologi baru ini dapat mengoptimalkan pengoperasian jaringan untuk diferensiasi layanan granular, serta memprioritaskan KPI bisnis dibandingkan kondisi jaringan yang bebas gangguan (uptime). Dengan arsitektur dan praktik yang tepat, jaringan telekomunikasi bisa memenuhi skenario penggunaan yang jauh lebih beragam dengan reliabilitas yang kian optimal.
Dukungan Huawei
Huawei Intelligent Operations bekerja sama dengan ahli teknologi jaringan internal, serta lembaga penyusun standar industri untuk memandu perkembangan layanan jaringan sekaligus mendukung seluruh praktik terbaik. Huawei Intelligent Operations juga berkolaborasi dengan TM Forum untuk menggunakan masukan dari pelanggan dan visinya untuk menciptakan metrik operasional yang mengutamakan layanan jaringan. Maka, Huawei memperluas potensi AI dalam aktivitas operasional di sektor telekomunikasi. Selain itu, Huawei turut menjalankan riset tentang digital twin dan model dasar AI untuk sektor telekomunikasi. Huawei pun menggunakan pengalaman luasnya dalam mengelola jaringan telekomunikasi, serta menyusun praktik terbaik.
Contoh studi kasus:
Di Asia Pasifik, Huawei berkolaborasi dengan salah satu operator telekomunikasi untuk mengkaji dampak lokasi jaringan yang mengalami kerusakan. Proyek ini memanfaatkan algoritma Expected Demand Not Served yang dirancang Huawei. Lewat algoritma tersebut, Huawei menilai, tingkat penggunaan layanan lebih rendah dari biasanya. Huawei juga menemukan titik kerusakan yang mengakibatkan hal tersebut, serta memprioritaskan perbaikan agar jaringan dapat bekerja kembali secara normal. Langkah ini mengurangi traffic loss sebesar 15%.
Di Timur Tengah, Huawei Intelligent Operations mengoptimalkan akurasi topologi untuk jaringan FTTx, memanfaatkan arsitektur jaringan delay-tolerant yang mengurangi invalid work orders hingga 60%. Hasilnya, tingkat keluhan pelanggan berkurang sebesar 10%.
Di Eropa, Huawei memanfaatkan Gen-AI untuk meningkatkan MTTR sebesar 25%. Huawei juga bekerja sama dengan operator telekomunikasi mengembangkan role-based copilot untuk petugas pemeliharaan jaringan, serta kolaborasi multiagen yang menangani skenario kompleks.
Kevin Ye, President, Intelligent Operation Domain, Huawei
“Huawei Intelligent Operations tak hanya membantu mitra-mitra CSP dalam mengatasi tantangan operasional, namun juga mendorong pemanfaatan teknologi terkini untuk meningkatkan bisnis baru” – Kevin Ye, President, Intelligent Operation Domain, Huawei
Aplikasi dan Tantangan Gen-AI
Pesatnya tingkat penggunaan AI generatif telah menghasilkan dua model operasional dasar: copilot dan agen AI. Dengan copilot, karyawan terbantu ketika melakukan pemrograman, konfigurasi sistem, atau mengelola data kualitas layanan dan tiket gangguan jaringan. Agen AI lebih berfokus pada sejumlah pekerjaan atau isu operasional tertentu, serta dapat bekerja secara mandiri dalam pengawasan karyawan manusia.
Untuk menggunakan Gen-AI, sejumlah sarana harus mampu mengatasi isu-isu berikut:
- Halusinasi. Gen-AI biasanya dapat menghasilkan informasi yang keliru. Maka, pelatihan model AI, retrieval-augmented generation, verifikasi dari sistem lain, serta metode perlindungan lain harus dapat mengurangi data dan aksi yang tidak tepat.
- Biaya Mahal. Gen-AI dapat menguras biaya. CSP membutuhkan versi AI finops yang menghemat biaya sekaligus memberikan manfaat dari teknologi baru tersebut. Misalnya, mitra-mitra layanan dapat menentukan versi termurah dari LLM yang masih menghasilkan kinerja yang diinginkan, sedangkan sejumlah sistem dapat dirancang untuk mengurangi penggunaan token.
- Integrasi dengan sistem yang telah ada. Agen AI telah membuktikan, antarmuka Gen-AI yang dipadukan dengan digital twin jaringan bisa menghasilkan otomatisasi. Namun, integrasi sumber data dan sistem BSS/OSS masih merupakan proses yang kompleks.
- Transformasi dan manajemen data. Fitur digital twin harus mengatasi kesenjangan data, membersihkan dan memulihkan data yang buruk, serta menyatukan format data terpisah dan sumber data dalam satu repositori. Hal ini menuntut pengalaman dan layanan profesional.
- Pelatihan. Tanpa dilatih oleh pakar khusus, LLM tidak dapat memahami dokumentasi CSP, tiket gangguan jaringan, proses operasional, dan lain-lain.
Huawei Intelligent Operations dapat mengatasi hal-hal ini.
DeepSeek: Gen-AI Generasi Baru
Setelah dilansir pada Januari 2025, DeepSeek membuktikan bahwa Gen-AI dapat menyediakan semua kapabilitas lewat sebuah model yang jauh lebih efisien. Dalam risetnya, Huawei menemukan, DeepSeek menawarkan sejumlah keunggulan, seperti pembuatan dan aplikasi domain knowledge, membuat kode pemrograman, analisis data, serta mengelola tiket gangguan secara cerdas sehingga dapat diaplikasikan secara langsung dalam kegiatan operasional CSP. Huawei menjadi pemimpin industri yang menerapkan model-model AI baru ini pada infrastruktur telekomunikasi.
Visi Huawei untuk Aktivitas Operasional TIK
Huawei menilai, teknologi TIK akan terus menggerakkan ekonomi digital lewat sejumlah teknologi baru yang berperan sebagai akselerator pintar. Jaringan yang andal dan pengoperasian pintar akan semakin vital. Untuk itu, Huawei terus berinvestasi besar-besaran dalam litbang guna mendukung sejumlah kemajuan tersebut. Huawei juga selalu mempercepat transformasi menuju aktivitas operasional pintar.
Huawei baru saja berkolaborasi dengan TM Forum dan sejumlah operator telekomunikasi terkemuka untuk menerbitkan versi tahunan New-Generation Intelligent Operations White Paper 3.0 yang mengkaji praktik terkini dan aplikasi teknologi baru.
