GSMA: Thị trường AI trong ngành viễn thông quý 4 năm 2024

- Báo cáo "Tình hình thị trường AI trong ngành viễn thông quý 4 năm 2024" của GSMA cung cấp cái nhìn tổng quan về sự phát triển và ứng dụng AI trong ngành viễn thông toàn cầu.

- Khoảng 65% các nhà khai thác đã thiết lập chiến lược AI, với nhiều công ty đang tích hợp AI vào mục tiêu kinh doanh tổng thể.

- Các nhà khai thác hàng đầu đã triển khai AI trong trung bình 9 trên 13 lĩnh vực quan trọng như vận hành mạng, dịch vụ khách hàng và tạo ra nguồn doanh thu mới.

- Gần một nửa số nhà khai thác vẫn đang ở giai đoạn đầu trong việc khám phá các trường hợp sử dụng hoặc thử nghiệm các dự án AI.

- Các vấn đề chính mà các nhà khai thác gặp phải bao gồm rủi ro an ninh mạng, thiếu hụt nhân tài và hạ tầng không đủ mạnh để hỗ trợ các sáng kiến AI.

- Gần 40% nhà khai thác báo cáo có nguồn lực nhân tài AI mạnh mẽ, nhưng nhiều người vẫn gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân viên có kỹ năng.

- Đầu tư vào AI chiếm từ 5-15% ngân sách kỹ thuật số của các nhà khai thác, với mục tiêu tạo ra giá trị bền vững từ các khoản đầu tư này.

- Các chỉ số chính để đo lường thành công của các sáng kiến AI bao gồm tăng năng suất và tiết kiệm chi phí.

- Cuộc khảo sát cho thấy khoảng 68% nhà khai thác coi "tăng năng suất" là chỉ số chính để đánh giá thành công của các sáng kiến AI.

- Các mối đe dọa an ninh mạng đang gia tăng, với 85% nhà khai thác tin rằng các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) sẽ trở nên phổ biến hơn.

- Các công ty như KT và Telstra đã thực hiện những bước tiến lớn trong việc áp dụng AI vào hoạt động của họ, với mục tiêu nâng cao hiệu quả và phát triển dịch vụ mới.

📌 Báo cáo chỉ ra rằng gần 65% nhà khai thác đã có chiến lược AI. Tuy nhiên, nhiều công ty vẫn gặp khó khăn trong việc triển khai do rủi ro an ninh mạng và thiếu hụt nhân tài. Các khoản đầu tư vào AI chiếm từ 5-15% ngân sách kỹ thuật số.

https://data.gsmaintelligence.com/api-web/v2/research-file-download?id=88244886&file=090125-Telco-AI-State-of-the-Market-Q4-24.pdf

Tóm tắt

Cam kết, liên kết và hành động  
Cách tiếp cận dựa trên chiến lược đối với AI là yếu tố then chốt cho các nhà khai thác, với 65% thiết lập các chiến lược AI như những sáng kiến độc lập hoặc tích hợp vào các mục tiêu tổng thể. Có sự khác biệt theo khu vực về chiến lược và cách tiếp cận, nhưng các thực hành AI có trách nhiệm được ưu tiên rộng rãi. Gần một phần tư các nhà khai thác cũng đang phát triển các khung quản trị mới, trong khi những nhà khai thác khác tận dụng các cấu trúc sẵn có để định hướng việc sử dụng AI một cách có đạo đức/trách nhiệm.  

01  
Trưởng thành trong việc áp dụng AI  
Những nhà khai thác dẫn đầu trong lĩnh vực AI trung bình đã áp dụng AI trên 9 trong tổng số 13 lĩnh vực quan trọng (vận hành mạng, dịch vụ khách hàng, tạo doanh thu mới, v.v.). Tuy nhiên, phạm vi triển khai AI khá rộng. Gần một nửa các nhà khai thác vẫn đang ở giai đoạn đầu, khám phá các trường hợp sử dụng hoặc chạy thử nghiệm. Cách tiếp cận triển khai AI cũng khác nhau theo mức độ trưởng thành; trong khi một số nhà khai thác sử dụng các giải pháp có sẵn, hơn một phần tư lựa chọn hợp tác phát triển AI với các đối tác để điều chỉnh giải pháp AI phù hợp hơn với nhu cầu kinh doanh độc đáo.  

02  
Thách thức trong quá trình phát triển  
Các nhà khai thác đang đầu tư vào việc chuẩn bị cơ sở hạ tầng, xây dựng lực lượng lao động có kỹ năng và thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu để hỗ trợ các sáng kiến AI. Tuy nhiên, các rủi ro về an ninh mạng, quyền riêng tư dữ liệu, hạn chế cơ sở hạ tầng và thiếu hụt nhân tài vẫn là những mối quan ngại. Dù gần 40% các nhà khai thác báo cáo rằng họ có nguồn lực nhân tài AI mạnh mẽ, nhiều nhà khai thác vẫn gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và giữ chân các chuyên gia có tay nghề cao, nhấn mạnh sự cần thiết của các chương trình phát triển nhân tài liên tục.  

03  
Đo lường lợi ích  
Với phần lớn các nhà khai thác dành 5–15% ngân sách số hóa cho AI, các khoản đầu tư vào AI bao gồm nhiều danh mục – từ LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và hệ thống dữ liệu đến nâng cấp cơ sở hạ tầng. Điều này phản ánh các yêu cầu toàn hệ thống để thúc đẩy chuyển đổi doanh nghiệp, nghĩa là cách đo lường thành công có thể phức tạp. Các biện pháp đo lường lợi ích tài chính truyền thống là hợp lệ nhưng không thể là thành phần duy nhất của tỷ suất hoàn vốn (RoI). Nếu không, nhiều tác động sẽ không được ghi nhận.  

04  
Đo lường toàn diện  
Một cách hữu ích hơn để suy nghĩ về tỷ suất hoàn vốn (RoI) đối với AI là phân chia nó thành các trụ cột riêng lẻ – tài chính, chuyển đổi doanh nghiệp, con người & kỹ năng và đạo đức & tuân thủ. Đây là những lĩnh vực mà thay đổi có thể đo lường được dự kiến sẽ xảy ra trong hiệu suất và kết quả kinh doanh nhờ vào các khoản đầu tư và triển khai AI. Không giống như các chỉ số KPI hàng quý tĩnh, lợi ích của AI phát triển một cách động, có thể kéo dài trong khoảng thời gian từ 5–10 năm. Để tính đến điều này, trọng số của các trụ cột khác nhau có thể thay đổi theo thời gian tùy thuộc vào chiến lược doanh nghiệp và giai đoạn trưởng thành của nhà khai thác. RoI trở thành một thước đo toàn diện để phản ánh tác động sâu rộng mà AI sẽ mang lại cho doanh nghiệp của nhà khai thác.  

Commit, align and act
A strategy-driven approach to AI is central for operators, with
65% establishing AI strategies either as standalone initiatives or
integrated into overall objectives. There is geographic variation
in strategies and approaches, but responsible AI practices
are widely prioritised. Nearly a quarter of operators are also
developing new governance frameworks, while others leverage
existing structures to guide ethical/responsible AI use.
01
Maturing AI adoption
Leading operators in AI have on average adopted AI across
9 out of 13 critical domains (network operations, customer
service, generating new revenue streams etc). However, the
scope of AI deployment is broad. Nearly half of operators are
still in the early stages, exploring use cases or running pilots.
AI deployment approaches also vary by maturity; while some
operators use off-the-shelf solutions, more than a quarter opt
for co-developing AI with partners to better align AI solutions
with unique business needs.
02
Growing pains
Operators are investing in infrastructure readiness, building
skilled workforces and fostering data-driven cultures to
support AI initiatives. However, cybersecurity risks, data
privacy, infrastructure limitations and talent shortages remain
concerns. While nearly 40% of operators report strong AI
talent resources, many still struggle with hiring and retaining
skilled professionals, underscoring the need for continuous
talent development programmes.
03
Measuring returns
With most operators dedicating 5–15% of their digital budget
to AI, investments in AI span a range of categories – LLMs
and data systems through to infrastructure upgrades. This
reflects the system-wide requirements to effect business
transformation, which means the way of measuring success
can be complicated. Traditional financial return measures
are valid but these cannot be the only component of RoI.
Otherwise, much of the impact would not be captured.
04
Holistic measure
A more helpful way to think about RoI with AI is to
break it down into individual pillars – financial, business
transformation, people & skills and ethics & compliance.
These reflect where measurable change is expected in
business performance and outcomes as a result of AI
investments and implementation. Unlike static quarterly KPIs,
AI’s benefits unfold dynamically, potentially over a 5–10-year
timeframe. To help account for this, the weight of different
pillars may change over time depending on an operator’s
corporate strategy and stage of maturity. RoI becomes a
holistic measure to reflect the widespread impact it will have
on the operator business.