运营商该如何制定AI技术发展战略
大多数大型运营商想尝试可行性认识人工智能（AI）和机器学习，但比起被动等候技术提供商为他们获取点子和策略，主动认识这些技术对运营商来说有可能仍较为艰难。目前，运营商从电信行业内符合标准的供应商处出售绝大多数IT和网络技术，但这些供应商不一定是AI技术的最佳来源。诸如聘用数据科学家，用于开源技术，研发内部人工智能专业知识等点子很好，但许多运营商都缺少在AI中展开有效地投资的能力或信心。 数千名电信管理专家将于今年五月相见在尼斯数字化转型世界大会，联合探寻、合作和发展涉及项目。
大多数大型运营商想尝试可行性认识人工智能（AI）和机器学习，但比起被动等候技术提供商为他们获取点子和策略，主动认识这些技术对运营商来说有可能仍较为艰难。目前，运营商从电信行业内符合标准的供应商处出售绝大多数IT和网络技术，但这些供应商不一定是AI技术的最佳来源。诸如聘用数据科学家，用于开源技术，研发内部人工智能专业知识等点子很好，但许多运营商都缺少在AI中展开有效地投资的能力或信心。
数千名电信管理专家将于今年五月相见在尼斯数字化转型世界大会，联合探寻、合作和发展涉及项目。通过理解大会上将要展出的10个人工智能Catalyst催化剂项目，你可以找到最佳实践中项目，并参予辩论AI如何适应环境未来的开放式数字架构。
尽管面对诸多挑战，但现在，各种运营商都应当开始认识人工智能和机器学习。这些技术是维持竞争力，反对大大快速增长的物联网（IoT），获取客户拒绝的各种体验所必须的。以下是运营商可以采行的一些步骤，以开始用于AI技术或前进新项目：确认一个领导者领导者某种程度要需要解读什么是AI技术；还要解读AI所牵涉到的整个的组织的工作，以便于确认如何用于AI，确认共同点。这样的领导者有可能是一名首席信息官或首席数据官。
自学无论运营商是想用于开源软件自律研发AI平台和工具，还是更加偏向于与供应商合作，他们都必需理解利用AI潜力所需的技术、技能和资源。想更佳地理解和自学这方面的科学知识可以对AI系统展开试验，找寻合作伙伴，重新加入涉及标准的组织和开源的组织。
将AI与分析融合一起AI和机器学习都必须数据。事实上，AI使运营商需要对他们搜集和存储的数据展开分析处置，因此运营商不应将AI视作其数据战略的升级。
为了增进AI用例的部署，运营商必需在本地找到数据，将其从孤岛中去除并使其可通过整个的组织的API采访。他们应当计划创立集中于的数据湖来做这一点。标准化为了更有领先的人工智能技术供应商的兴趣，运营商必需需要精彩用于AI技术来开展业务。他们必须对数据搜集和管理展开标准化，并且对他们有可能想研发的用例有先入为主的观念。
这将使技术合作伙伴寻找一种将运营商数据输出到其平台的标准化方法。从实际抵达AI人才市场十分疯狂，想在AI领域大展身手的计算机科学家有可能并不是很偏向于自由选择为运营商工作。即使运营商需要聘用到一个专家团队，他们也很难符合专家团队对人工智能专业知识的市场需求。
许多运营商不存在结构孤立无援和流程脱节的问题，这意味著雄心勃勃的人工智能研究人员可能会为此深感失望。除非首席战略官需要解决问题薪酬问题，并为AI专家寻找需要充分发挥其才能的方位，否则运营商有可能就不会面对AI人才转身与供应商和系统集成商合作。考虑到自动化尽管运营商早已认识到他们的网络最后将构建虚拟化，并且要相结合云来发展，但网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）的热度在大大弱化。
运营商认识到，除非网络需要构建自动化，否则NFV和SDN的部署只不会减少运营成本。AI和机器学习是高级自动化的关键。维持自由选择的开放性我们谈及的许多首席信息官和首席架构师都在尝试建构什么样的AI架构或集中式功能。
在探寻阶段中，运营商应当认识到在业务中产卵AI项目的重要性，而不是预先判断业务和AI的融合方式和时间，以及应当使用何种核心技术能力、平台或存储库。但是，我们指出集中于协商能力也是适当的，借以解决问题数据管理和存储，数据湖，少见的分析技术和人工智能技术方面的问题。勇于尝试许多技术供应商都期望展出他们的AI功能。
这不利于运营商取得简单的科学知识，以及从第三方赞助商的项目中取得商业利益。合作通过和其他运营商合作，运营商很更容易在人工智能领域以大于的代价提供仅次于的利益。TMForum，ETSI和Facebook反对的电信基础设施项目等行业的组织都在创建人工智能计划，我们希望运营商们普遍大力地参予项目。
本文节录近期报告《AI：就是现在》。
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