通信サービスプロバイダー （CSP） は、ネットワークとサービスの運用を改善し、持続可能性の目標を達成し、新規参入者と競争する必要性など、多くの課題に直面している。人工知能 （AI） は、CSPがこれらの課題に対処するのに役立つが、克服する必要のある障壁がいくつかある。AI導入の最大の障壁の1つは、高品質のデータの欠如だ。CSPには多くの場合、独自のインターフェイスを備えたレガシーシステムがあり、データへのアクセスや統合が困難になっている。これにより、AIモデルをトレーニングして正確な結果を得ることが困難になる可能性がある。AI導入のもう1つの障壁は、熟練したAI人材の不足だ。CSPは、AI機能を強化するためにトレーニングと開発プログラムに投資する必要がある。NokiaとAnalysys Masonによる調査では、CSPの87%がネットワーク運用にAIを導入し始めていることが分かった。これは、AI導入の障壁を克服するためにやるべきことがまだたくさんあることを示唆している。しかし、この調査では、CSPが課題を認識しており、それに対処するための措置を講じていることも判明した。例えば、CSPの57%は、通信AIのユースケースを本番環境に導入したと回答している。これは、AIがCSP業界でますます主流になりつつあることを示唆している。AIが成熟し続けるにつれて、CSP運用においてAIが果たす役割はますます重要になると考えられる。AI導入の障壁を克服できるCSPは、パフォーマンスを向上させ、将来の課題に対処する上で有利な立場になるだろう。