Sprong naar de Edge: transformatie met AI in de telecomsector

In tegenstelling tot traditionele gecentraliseerde cloud computing brengt edge computing berekeningen dichter bij de gegevensbron – van vlootbeheer of geautomatiseerde industriële machines tot drones of zelfrijdende voertuigen. Het is alsof je een minidatacenter hebt op de plaats waar de actie plaatsvindt. Volgens IDC zullen de wereldwijde uitgaven op het gebied van edge computing in 2024 zo’n 232 miljard dollar bedragen. Dat is een toename van 15,4% in vergelijking met 2023. En tegen 2027 zal 62% van de bedrijfsdata aan de edge verwerkt worden. Dit betekent dat edge-locaties perfect zijn voor niet alleen het verzamelen en aggregeren van lokale data, maar ook als input voor processen met Artificiële Intelligentie (AI). 

Terwijl bedrijven edge computing invoeren voor realtime verwerking en besluitvorming, is het een must om AI aan de edge te kunnen laten draaien. Het hervormt de manier waarop bedrijven het potentieel van AI gebruiken. Een voorspelling van IDC toont dat de uitgaven van de bedrijfswereld (en dit omvat GenAI-software, evenals verwante infrastructuur hardware en IT/business-diensten) in 2024 ruim zullen verdubbelen en naar 151,1 miljard dollar zullen stijgen tegen 2027 – met een samengesteld jaarlijkse groeipercentage (CAGR) van 86,1% gedurende de periode 2023-2027. 

AI aan de edge is een transformatieve sprong voor industrieën. Het biedt ongeziene voordelen zoals realtime reactiesnelheid, naleving van privacyregels, kostefficiëntie en edge-autonomie. 

De telecomsector is één van de grootste winnaars van deze technologische revolutie. Zo verwacht de telecommarkt in het Midden-Oosten een groei van 20,57 miljard dollar tussen 2021 en 2026 – met een CAGR van 3,25%. Er is ook een stijgende interesse in de manier waarop de telecomwereld AI het best kan inschakelen om bedrijfsgroei te realiseren.

Voordelen voor telecomproviders

Hier zijn enkele voordelen voor telecomproviders die AI naadloos in hun edge-infrastructuur integreren:

• Minder latentie: Door dataverwerking dichter bij de bron te brengen, kunnen algoritmen met AI voorrang geven aan belangrijke taken zoals realtime videostreaming of gaming. Die gelokaliseerde verwerking slaagt erin om latentie effectief te verlagen, wat een vlottere en meer responsieve gebruikservaring garandeert.

• Netwerkoptimalisatie: AI-algoritmen aan de edge helpen bij het optimaliseren van het netwerk. Ze analyseren verkeerspatronen in het netwerk, voorspellen opstoppingen, en leiden het verkeer op een dynamische manier om. Deze aanpak biedt niet alleen betere netwerkprestaties, maar verzekert ook optimaal gebruik van middelen. Dit leidt tot een verhoogde betrouwbaarheid en naadloze connectiviteit voor gebruikers. 

• Verbeterde security: De integratie van edge-AI geeft telecomnetwerken de mogelijkheid om algoritmen in te schakelen voor de bescherming van hun beveiligingsinfrastructuur. Zo kunnen die algoritmen snel afwijkingen detecteren en potentiële dreigingen bij de bron neutraliseren. Door het omarmen van uitgebreide zero-trust-principes en data lokaal aan de edge te verwerken, kunnen telecomproviders hun dataprivacy -en security aanzienlijk verbeteren. Met een meer robuuste bescherming voor gebruikers als resultaat.

• Energie-efficiëntie: duurzaamheid en het verminderen van de energiekosten zijn voor alle telecomoperatoren van essentieel belang. AI speelt dan ook een centrale rol in de energie- efficiëntie van het netwerk. Vooral aan de edge, omdat dit doorgaans onbemande locaties zijn. AI en Machine Learning genereren inzichten over de gebruikspatronen van apparatuurgebruik. Dit stelt operatoren in staat om energiebeheerprocessen te automatiseren en het energieverbruik op edge-locaties te optimaliseren.

• Predictief onderhoud: met behulp van Natural Language Processing (NLP) in Generatieve AI (GenAI) kunnen telecomproviders problemen met het netwerk aanzienlijk verminderen. Zo kan AI snel onregelmatigheden identificeren en de wachttijd om problemen op te lossen beperken tot enkele minuten in plaats van verschillende uren of zelfs dagen. Die versnelde responstijd doet niet alleen de downtime afnemen, maar resulteert ook in substantiële kostenbesparingen voor de operatoren. Hierdoor kunnen ze hun middelen efficiënter inzetten en optimale netwerkprestaties voor gebruikers behouden. 

• Gediversifieerde diensten en omzetmogelijkheden: met hun AI-infrastructuur aan de edge kunnen telecomproviders nieuwe en innovatieve diensten introduceren, waarmee ze specifieke behoeften en verwachtingen van klanten kunnen beantwoorden. Dankzij hun strategische positie om inferentiediensten aan de edge te leveren, kunnen ze klanten van snelle, gepersonaliseerde en contextueel bewuste oplossingen voorzien. Dit is niet alleen positief voor de gebruikservaring, maar het biedt ook mogelijkheden voor extra inkomsten, wat duurzame groei en concurrentievermogen in de telecommarkt stimuleert. 

Terwijl telecomoperatoren het edge-ecosysteem steeds meer in hun armen sluiten, zal het transformationele vermogen van AI aan de edge niet alleen voordelen bieden, maar zelfs een must zijn voor de toekomst van moderne netwerken. De verwachting is dat AI het telecomlandschap gaat herdefiniëren en in de hele netwerkketen gaat doordringen. Dit biedt unieke kansen voor telecomproviders. Van intelligente automatisatie tot predictieve analyses en gepersonaliseerde ervaringen: edge-AI luidt een nieuw tijdperk van innovatie in. Operatoren kunnen er een koers mee uittekenen naar ongeëvenaarde groei in het digitale tijdperk. 

Dit artikel is geschreven door Koen Segers, Managing Director Dell Technologies Belux en valt buiten de verantwoordelijkheid van de redactie.