آيتي نيوز (شركة Huawei Intelligent Operations) – إدارة شبكات الاتصالات تصبح أكثر تعقيدًا بمرور الوقت. حيث تتقارب الشبكات: فالشبكات الثابتة وشبكات الهاتف المحمول في الغالب مطلوبتان لتقديم أي تجربة خدمة، سواء في حالات استخدام إنترنت الأشياء أو في التقسيم الشامل للشبكات.
ومع تزايد اعتماد الشبكات على البرمجيات، أصبح تشغيلها يتطلب مهارات مختلفة في الصيانة وضمان الجودة. ويُضاف إلى هذا التعقيد ظهور تقنيات جديدة مثل واجهات برمجة التطبيقات الموجهة للمؤسسات (APIs) ووكلاء الذكاء الاصطناعي (Agentic AI). تُتيح هذه التقنيات تحسين عمليات الشبكة من خلال تخصيص الخدمات على مستوى دقيق، وإعطاء الأولوية لمؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال (KPIs) بدلاً من مجرد التركيز على وقت التشغيل. وباستخدام البنية المناسبة والممارسات التشغيلية الفعّالة، يمكن للشبكات أن تَخدم حالات استخدام أكثر تنوعًا، مع مستوى أعلى من الموثوقية.
هواوي يمكنها المساعدة
تعمل Huawei Intelligent Operations بشكلٍ وثيق مع مهندسي تقنيات الشبكات التابعين لها، بالإضافة إلى هيئات المعايير الصناعية، لتوجيه تطور خدمات الشبكات وضمان الالتزام بأفضل الممارسات المعتمدة في القطاع. كما تتعاون بشكلٍ مكثف مع منتدى TM، حيث تنسّق بين ملاحظات العملاء ورؤيتها التشغيلية الخاصة لإنشاء مؤشرات تشغيل تركز على الخدمة. وبهذا، توسّع هواوي حدود استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات الاتصالات، من خلال تكريس أبحاث مكثفة في مجالات مثل التوائم الرقمية ونماذج الأساس المتخصصة في قطاع الاتصالات. بالإضافة إلى ذلك، تستفيد هواوي من خبرتها الواسعة في تشغيل شبكات الاتصالات لتغذية ممارساتها التشغيلية وتطويرها باستمرار.
الأمثلة الرئيسية:
في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، تعاونت هواوي مع إحدى شركات الاتصالات لتحليل تأثير الخدمات على المواقع المعطّلة. وخلال هذا العمل استُخدمت خوارزمية “عدم تلبية الطلب المتوقع” (Expected Demand Not Served) من هواوي، التي ترصد انخفاض استخدام الخدمة عن المعدل الطبيعي، وتحدد الأعطال التي قد تكون السبب، ثم تعطي الأولوية لإصلاحها لاستعادة الشبكة إلى أدائها المحدد. وقد ساهم هذا النهج في تقليل فقدان حركة المرور بنسبة 15% لدى مُشغل الشبكات هذا.
في الشرق الأوسط، حسّنت Huawei Intelligent Operations دقة الهيكل الهندسي لشبكة FTTx، باستخدام بنية شبكة تتحمل التأخير لتقليل أوامر العمل غير الصالحة بنسبة 60%، مما أدى في النهاية إلى انخفاض شكاوى العملاء بنسبة 10%.
أما في أوروبا، فقد استخدمت هواوي الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen-AI) لتحسين متوسط زمن الإصلاح (MTTR) بنسبة 25%. وتعاونت هواوي مع مُشغل الشبكات لتطوير مساعدين (copilots) قائمين على الأدوار لأجل فنيي الصيانة الميدانية، وللتعاون مع الوكلاء المتعددين لمعالجة السيناريوهات المعقدة بشكلٍ شامل.
قال Kevin Ye، رئيس وحدة العمليات الذكية، هواوي: “تؤمن Huawei Intelligent Operations بأن دورها لا يقتصر على مساعدة شركائها من مزودي خدمات الاتصالات (CSPs) في التغلب على التحديات التشغيلية الحالية، بل يمتد لمساعدتهم على تسخير أحدث التقنيات لتحقيق فوائد تجارية جديدة على مستوى الشركة بأكملها”.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحدياته
أدى الصعود السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen-AI) إلى ظهور نموذجين أساسيين للتشغيل: المساعدون (Copilots) والوكلاء (Agents). يقوم المساعدون بمساعدة الموظفين في مهام مثل البرمجة، أو إعداد الأنظمة، أو إدارة تدفقات بيانات جودة الخدمة وتذاكر الأعطال. بينما يُركز الوكلاء على مجموعة محددة من المهام أو الاهتمامات التشغيلية، ويمكنهم العمل بشكلٍ مستقل تحت إشراف موظف بشري.
من أجل استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب على هذه الأدوات معالجة المخاوف التالية:
- الهلوسات. يمكن أن ينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي عمومًا معلومات خاطئة. لذلك فإن تدريب النماذج، والتوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG)، والتحقق من الأنظمة الأخرى، وحواجز الحماية الأخرى ضرورية لتقليل البيانات والإجراءات غير الصحيحة.
- التكلفة العالية. ربما يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي مكلفًا. يحتاج مزودو خدمات الاتصالات (CSPs) إلى إصدار ذكاء اصطناعي لإدارة العمليات المالية (FinOps) يهدف إلى تقليل التكاليف مع الاستفادة الكاملة من هذه التكنولوجيا الجديدة. فعلى سبيل المثال، يمكن لشركاء الخدمات
تحديد أدنى إصدار من نموذج لغوي كبير (LLM) لا يزال يقدم النتائج المرجوة، كما يمكن تصميم الأنظمة بطريقة تقلل من استهلاك الرموز (tokens). - التكامل مع الأنظمة الحالية. يُظهر وكلاء الذكاء الاصطناعي (Agentic AI) بالفعل أن دمج واجهة الذكاء الاصطناعي التوليدي مع توأم رقمي للشبكة يمكن أن يحقق أتمتة قوية وفعّالة. إلا إن دمج مصادر البيانات وأنظمة دعم الأعمال (BSS) وأنظمة دعم العمليات (OSS) يُعد عملاً معقدًا.
- تحويل وإدارة البيانات. يتطلب بناء التوأم الرقمي تفكيك حواجز البيانات المعزولة، وتنظيف وتوحيد البيانات سيئة الجودة، وتجميع صيغ ومصادر البيانات المختلفة في مستودع واحد. وهذا يتطلب خبرةً وخدمات متخصصة قوية.
- التدريب. بدون تدريب من خبير متخصص في المجال، لا تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) فهم وثائق مزودي خدمات الاتصالات (CSP)، أو تذاكر الأعطال، أو العمليات التشغيلية، وما إلى ذلك.
وهنا يمكن أن تساعد Huawei Intelligent Operations.
DeepSeek: الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي التوليدي
أثبت إطلاق DeepSeek في يناير 2025 أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه تقدم جميع قدراته الحالية باستخدام نموذج أكثر كفاءة بكثير. تشير أبحاث هواوي إلى أن DeepSeek يُوفر مزايا مثل بناء وتطبيق المعرفة المتخصصة، وتوليد الأكواد، وتحليل البيانات، ومعالجة تذاكر الدعم الذكية، وهي تطبيقات مباشرة لعمليات مزودي خدمات الاتصالات (CSPs). تعتبر هواوي في طليعة تطبيق هذه النماذج الجديدة على البنية التحتية للاتصالات.
رؤية هواوي لعمليات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
تعتقد هواوي أن تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ستُواصل لعب دور مهم في دفع الاقتصاد الرقمي، مع التقنيات الجديدة التي تعمل كمسرعات ذكية. وسيظل تشغيل الشبكات الموثوق والعمليات الذكية يزداد أهمية. تواصل هواوي الاستثمار بشكل كبير في البحث والتطوير لدعم هذه التطورات، وستُواصل تسريع التحول نحو التشغيل الذكي.
مؤخرًا، تعاونت هواوي مع منتدى TM وعدد من كبار مُشغلي الشبكات لإصدار النُسخ السنوية من الورقة البحثية للعمليات الذكية من الجيل الجديد 3.0، والتي تقدم رؤىً قيمة حول أحدث الممارسات التجارية وتطبيقات التقنيات الجديدة.
