Telecom Argentina acelera la resolución de incidentes técnicos con herramientas de Google Cloud

Acerca de Telecom Argentina

Telecom Argentina ofrece experiencias de conectividad, entretenimiento y tecnología a más de 30 millones de clientes en el país. Presta servicios de conexiones móviles y fijas de alta velocidad, una plataforma de contenidos en vivo y on demand, y servicios fintech para clientes individuos, además de soluciones tecnológicas basadas para empresas y gobiernos.

Industrias: Telecommunications
Ubicación: Argentina

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Acerca de aeros

aeros es la nueva unidad de negocio del Grupo BGH, enfocada 100% en cloud para acelerar la innovación y transformación digital.

Como parte de su evolución tecnológica, Telecom desarrolla una iniciativa de Inteligencia Artificial para sus operaciones con foco en la experiencia de sus clientes.

Resultados de Google Cloud

  • MVP que involucra un universo de 300.000 clientes
  • Procesa 3.8 TB diarios de datos
  • Mejora la disponibilidad de su infraestructura
  • Reduce procesos de días a horas

Desarrolla un modelo predictivo para la atención al cliente

Telecom Argentina, empresa que ofrece experiencias de conectividad, entretenimiento y soluciones tecnológicas en todo el país, decidió emprender el viaje hacia la nube de Google Cloud, en el marco de su estrategia multicloud híbrida y bajo el concepto cloud-first.

Con más de 30 millones de clientes, la compañía avanza hacia la completa digitalización de sus operaciones y para ello eligió trabajar con partners world-class que aportan conocimiento y trayectoria a las diferentes iniciativas de transformación.

La decisión de unirse a Google Cloud se basa en la robusta oferta de productos de análisis y gestión de datos e inteligencia artificial.

Los primeros pasos para la gestión de las soluciones

A inicios de 2021, la compañía decidió encarar un proyecto disruptivo: la creación de un framework de inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps), con el fin de lograr que los equipos de aseguramiento de red, calidad y atención sean más eficientes.

Para lograrlo, era necesario agilizar los procesos y reemplazar modelos on-premises e incorporar nuevas tecnologías, con foco en la estrategia cloud-first. De esta manera, la compañía decidió construir el producto mínimo viable (MVP) para AIOps desde su fase inicial en Google Cloud, lo cual permitiría a la empresa ganar velocidad, agilidad y time-to-market.

"Google Cloud tiene una experiencia en la nube que te permite escalar y desarrollar rápidamente un modelo. Ahora podemos ejecutar proyectos en sólo minutos cuando, de otra manera, nos hubiera llevado semanas, y con la cantidad de parámetros y pruebas necesarias."

Claudio Righetti, Chief Scientist, Telecom Argentina

El proyecto de AIOps implicó un trabajo de aproximadamente 9 meses, en el que la participación de aeros, Premier Partner de Google Cloud en América Latina, fue de importante relevancia en el acompañamiento para el desarrollo de las soluciones.

El desafío técnico inicial fue incorporar 3 TB de datos en apenas 6 meses y, progresivamente, el mismo tamaño de conjunto de datos, para concluir en un almacén de datos que pueda gestionar un modelo de algoritmo de aprendizaje automático con 329 estimadores (árboles) y 450 variables explicativas.

Hoy, Telecom Argentina procesa millones de datos gracias a la incorporación de soluciones como BigQuery y Cloud Storage, para almacenar su información; Vertex AI, para prototipar modelos de aprendizaje automático; y Cloud Functions, para conectar los servicios de manera simplificada, entre otras.

Esto permite no sólo un análisis eficaz de los datos sino también una mayor circulación interna a los fines de agilizar procesos. Tanto es así que hoy Telecom Argentina, solo para este proyecto, procesa 3.8 TB diarios de información.

Además, para Righetti, esto no es sólo una ganancia en cuanto a la agilidad de los procesos sino también "una manera de democratización de datos" y de hacer que la información sea más accesible a los equipos de trabajo.

Los desafíos técnicos en la etapa de implementación

En una primera fase, el equipo conformado por especialistas de aeros, junto a los expertos de Google Cloud y de Telecom Argentina, ideó una arquitectura acorde a las necesidades de escalamiento de la empresa.

El equipo de trabajo a cargo del proyecto AIOps comenzó rápidamente a construir un modelo de Aprendizaje Automático. Este permite contar con métricas confiables de evaluación de los reclamos de los clientes en el Contact Center.

Por otro lado, en la etapa de implementación, se pudieron detectar a tiempo ciertas dificultades en la gestión de incidentes de clientes, que podían ser interpretados erróneamente.

Las herramientas de Google Cloud permitieron abordar y solucionar rápidamente estos problemas de ciencia de datos de forma integral e iterativa.

Los primeros resultados con Google Cloud

Si bien Telecom Argentina se encuentra aún en una etapa de desarrollo de su proyecto, la utilización de las soluciones de Google Cloud trajo aparejados grandes beneficios.

En primer lugar, gracias a las tecnologías de Google Cloud y al asesoramiento y el acompañamiento de aeros, la compañía logra desarrollar en poco tiempo tareas que antes requerían muchas horas y dedicación.

"Ahora podemos hacer pruebas en horas, mientras que antes tardábamos semanas. Esto nos permite poner el foco en otros desarrollos o proyectos."

Mariela Fiorenzo, Experta en Inteligencia Artificial Aplicada a Redes y Servicios - STEM, Telecom Argentina

La disponibilidad inmediata de las herramientas permite realizar pruebas rápidas y obtener resultados inmediatos sin necesidad de solicitudes de permisos especiales o accesos a plataformas específicas.

Además, la compañía hoy cuenta con la capacidad de realizar múltiples simulaciones en simultáneo, mediante el procesamiento de aproximadamente 500 GB de datos por caso. Para ello, cuenta con máquinas virtuales de gran capacidad de cómputo que permiten obtener resultados e insights sobre potenciales mejoras del modelo en cuestión de horas.

Con la implementación de las soluciones de Google Cloud, Telecom puede dejar de focalizarse en el mantenimiento o compra de infraestructura fisica, reduciendo tanto inversiones en capital (capex) como gastos operativos (opex).

Así, la compañía mejora día a día su modelo predictivo con mucha rapidez y puede brindar mejoras continuas al negocio. Esto les permite no solo concentrarse en el desarrollo y la evolución del modelo, sino también en acompañar a los clientes internos en la toma de decisiones.

Asimismo, las nuevas soluciones también les permitieron acortar los tiempos de respuesta con sus clientes internos y externos. El equipo de tecnología ha agilizado su vínculo con las operaciones de atención al cliente, lo que les dió, por su vez, la posibilidad de agilizar la respuesta a los clientes finales de la empresa.

Con la continuidad del proyecto, se esperan impactos aún más significativos en el negocio, como una mejora en el indicador de satisfacción del cliente (NPS) de la compañía, debido al cuidado del cliente que se puede realizar a partir de los resultados de los modelos.

Pensando en el futuro

Hoy, Telecom Argentina trabaja junto a aeros para mejorar los procesos de ingesta y procesamiento de datos, y empezar a delinear un modelo que opere en tiempo real.

"Buscamos acompañar a Telecom en la reducción de los plazos de predicción de fallas y trabajar en forma proactiva más rápidamente. Durante este próximo tiempo estaremos trabajando con Telecom Argentina en un modelo de IA en modo near-real-time, incluso con mayor ingesta de datos del parque total de cable módems en Argentina."

José Ignacio R. Pinto, CTO & Co-Founder, aeros

En ese sentido y pensando en próximos proyectos, la compañía se encuentra en el proceso de implementación del procesamiento de su información in-house utilizando BigQuery.

Además, evalúa soluciones adicionales de Google Cloud que permitan optimizar y automatizar los procesos actuales en pos de mejorar la calidad del servicio al cliente. Como destaca Righetti, "Google Cloud es un socio estratégico, no un proveedor".

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