Categorías
NUBE 

Observabilidad: mirar más allá del monitoreo tradicional

Obtenga información crítica sobre el rendimiento de los complejos entornos nativos de la nube actuales.​

A medida que las empresas hacen la transición hacia una arquitectura de microservicios de múltiples capas y aplicaciones nativas de la nube, a menudo tienen dificultades para ganar granularidad con las herramientas de monitoreo tradicionales. En el método tradicional, los equipos utilizan herramientas independientes para monitorear los registros, métricas, eventos y rendimiento, lo que dificulta el análisis unificado. Las herramientas de monitoreo no brindan la opción de profundizar y correlacionar problemas entre la infraestructura, el rendimiento de las aplicaciones y el comportamiento del usuario. Los equipos suelen utilizar registros para depurar y optimizar el rendimiento, lo que lleva mucho tiempo. Los paneles estáticos con umbrales generados por humanos no se escalan ni se ajustan automáticamente al entorno de la nube. Dado que miles de servicios nativos de la nube se implementan en una sola máquina virtual en un momento dado, el monitoreo se ha vuelto engorroso. Además, la monitorización convencional se basa en alertar únicamente de escenarios de problemas conocidos. No hay visibilidad de lo desconocido: problemas únicos que nunca han ocurrido en el pasado y no se pueden descubrir a través de paneles de control.

Las empresas necesitan hacer que su negocio digital sea observable de manera que sea más fácil de entender, controlar y solucionar. Por lo tanto, deben mirar más allá del seguimiento tradicional. Con la observabilidad, las empresas pueden obtener información crítica sobre entornos complejos nativos de la nube. La observabilidad permite un descubrimiento y solución de problemas proactivos y más rápidos, proporcionando una visibilidad más profunda sobre los problemas y lo que puede haberlos causado.


Con la observabilidad, las empresas pueden obtener información crítica sobre entornos complejos nativos de la nube.

Categorías
REDES INTENSIVAS EN SOFTWARE

Creación de Internet de alta velocidad para experiencias digitales perfectas

Aproveche la estructura de garantía de servicio sin intervención para detectar y resolver automáticamente problemas de conectividad de banda ancha de forma proactiva

‘Estar conectado’ es una necesidad humana. Hoy en día, la disponibilidad de Internet de alta velocidad desempeña un papel crucial a la hora de acelerar la conectividad en nuestras vidas. Personas de todo el mundo se beneficiarán personal y profesionalmente de una conexión a Internet confiable.

Como resultado, se produce un crecimiento explosivo en el número de usuarios de Internet, que seguramente aumentará en el futuro .

Las velocidades que ayer eran suficientemente buenas son insuficientes para satisfacer las necesidades de hoy. Por lo tanto, las empresas necesitan intensificar su juego y proporcionar un rico servicio de banda ancha. Si no lo hacen, no podrán ponerse al día con las expectativas cambiantes de los clientes, lo que provocará frustración e insatisfacción. Los clientes también podrán cambiarse a otro negocio que ofrezca servicios de banda ancha con mejor calidad y velocidad.

Las empresas pueden garantizar un servicio de banda ancha de alta velocidad confiable e ininterrumpido adoptando la estructura de ❝garantía de servicio sin contacto❞. Esta estructura permite el monitoreo remoto continuo para detectar problemas de conectividad de manera proactiva y proporcionar resoluciones automatizadas.


La banda ancha de alta velocidad respaldada por la estructura de ❝Garantía de servicio sin intervención❞ acelera la conectividad en nuestras vidas.

Los 4 componentes mágicos de la estructura de ‘Garantía de servicio sin intervención’ son

  1. Motor de información inteligente: Monitorea los datos de velocidad del cliente cada hora para detectar cualquier problema de velocidad.
  2. Motor de diagnóstico: Agrupa los problemas en diferentes categorías. Los tiques automáticos se crean para problemas que no se pueden resolver automáticamente
  3. Motor de resolución automática: Ejecuta acciones autónomas como el reinicio del módem o el rebote del puerto para solucionar rápidamente los problemas de velocidad.
  4. Panel de control: Proporciona una vista en tiempo real de los clientes altamente afectados, pasos de solución, rendimiento, mejora porcentual en la velocidad, interrupciones y problemas actuales e históricos.
Categorías
INGENIERÍA DE PRODUCTO 

Ofrezca servicios de entretenimiento de alta calidad a alta velocidad y con una calidad impecable

Automatice las pruebas de compatibilidad de extremo a extremo y los pasos de implementación para ofrecer una experiencia de visualización perfecta en múltiples plataformas digitales y factores de forma.

Una serie de avances tecnológicos ha cambiado por completo la forma en que las personas consumen contenido de vídeo. En comparación con épocas anteriores, cuando un televisor era la principal fuente para consumir vídeos, los consumidores de hoy tienen muchas otras opciones: televisión inteligente, caja/stick de transmisión, consolas de juegos, DVR, receptor digital, tableta, computadora, teléfono móvil, etc. Un reciente informe de ComScore sobre el estado de las OTT muestra claramente que la creciente penetración de diferentes dispositivos digitales entre los hogares estadounidenses.


Para ofrecer una experiencia de visualización perfecta, los proveedores de servicios deben garantizar la compatibilidad de vídeo en una amplia gama de tipos de dispositivos, sistemas operativos, navegadores y tipos de redes.

Los usuarios finales ahora tienen la flexibilidad de ver sus videos preferidos en cualquier plataforma digital de su elección sin preocuparse mucho por los sistemas operativos, navegadores y conectividad de red compatibles.

Pero si miramos desde la perspectiva de los proveedores de servicios, ofrecer servicios de vídeo más rápido y con alta calidad se ha vuelto mucho más complicado. Les exige garantizar la compatibilidad de funciones con una amplia gama de tipos de dispositivos con diferentes sistemas operativos, navegadores y conectividad de red. Esto requiere una enorme cantidad de pruebas en segundo plano. Y como los usuarios con conocimientos digitales esperan actualizaciones de funciones a la velocidad del rayo, los proveedores de servicios no pueden permitirse el lujo de dedicar mucho tiempo a probar e implementar servicios.

Esto obliga a los proveedores de servicios a actualizar técnicamente su forma de trabajar, el proceso de prueba y las plataformas de lanzamiento existentes.

Categorías
Experiencia Digital del Cliente

Centros de contacto centrados en la experiencia del cliente: una evolución en la era digital

Aprovechar el modelo digital y la tecnología de inteligencia artificial para ofrecer una experiencia superior al cliente

En el mundo competitivo y acelerado de hoy, tener clientes satisfechos no es suficiente. Existe una imperiosa necesidad de que las empresas innoven digitalmente para mejorar el servicio al cliente. Pero la Experiencia del Cliente (CX) va más allá de un buen servicio. CX es la percepción holística de sus clientes de la experiencia que obtienen de cada punto de contacto de su negocio o marca.

Dicho esto, la mayoría de las empresas todavía dependen de modelos tradicionales que son reactivos, lentos, complejos y desconectados. Debido a esto, tienen puntuaciones netas de promotor (NPS) bajas. Y su incapacidad para seguir el ritmo de los avances tecnológicos en los centros de contacto es una de las principales razones de ello.

La mayoría de las empresas han estado luchando con altos costos y volúmenes de llamadas. A medida que aumenta el número de llamadas, a los agentes les resulta difícil atender rápidamente las consultas de los clientes. Debido al largo tiempo de espera y la falta de disponibilidad de agentes, las empresas luchan por brindar una experiencia de cliente fluida y más intuitiva. Los sistemas y canales de comunicación del multifacético centro de contacto actual son tan diversos y vastos que estar “conectados” exige un ecosistema de participación del cliente modernizado y transformado.


Un centro de contacto digitalizado puede ayudarle a mejorar el Net Promoter Score (NPS), reducir el volumen de llamadas y ahorrar gastos operativos.

La buena noticia es que existen soluciones realistas para superar este problema. Utilice habilitadores y herramientas como ‘vista de 360 grados’ y ‘motor de IA’ para ayudar a los agentes con una visión holística de los sistemas, proporcionar diagnósticos rápidos y recomendaciones inteligentes. Un ‘motor conversacional basado en IA’ ayuda a los clientes con una experiencia de autoservicio intuitiva.

Un centro de contacto digitalizado puede ayudarle a mejorar el Net Promoter Score (NPS), reducir el volumen de llamadas y ahorrar OPEX. Permite a sus clientes tomar decisiones rápidas utilizando las múltiples opciones de autoservicio disponibles a su disposición, disminuyendo así su necesidad de un agente. Marca el futuro de la era digital.

Categorías
EXCELENCIA OPERATIV

Acelere los flujos de efectivo mediante un procesamiento de pedidos más rápido

Transformación digital gestionada para reducir el tiempo del ciclo de pedido a activación (O2A) y aumentar la obtención de nuevos negocios

El proceso de Orden de Activación (O2A) está en el centro de cada operación comercial. En pocas palabras, se refiere al proceso de extremo a extremo de recibir, procesar y cumplir con el pedido de un cliente. Un flujo de pedidos más fluido y eficiente permitirá a la empresa procesar más pedidos, lo que permitirá que el negocio crezca más rápidamente.

El proceso de Orden de Activación no puede realizarse de forma aislada; Depende de numerosos roles, departamentos y sistemas. Por ejemplo, un proveedor de servicios digitales típico necesita más de 15 equipos para atravesar más de 55 sistemas para completar un pedido. Estas complejidades y crecientes ineficiencias en el proceso O2A conducen a un tiempo de ciclo más largo, retraso en la obtención de ingresos y mayores costos.


Las complejidades y las crecientes ineficiencias en el proceso de pedido para activación conducen a tiempos de ciclo más largos, retrasos en la obtención de ingresos y mayores costos.

Las empresas deben asegurarse de que sus negocios funcionen sin problemas y que los pedidos se entreguen de manera eficiente y precisa, con mínimas posibilidades de error. Adopte el modelo de transformación gestionada para lograr beneficios comerciales sostenibles a largo plazo, como tiempos de ciclo reducidos, ingresos acelerados, experiencia del cliente mejorada y ahorros de costos maximizados. Al hacer esto, una empresa puede transformar sus operaciones de manera integral y abordar todos los desafíos del proceso O2A.

Las empresas pueden garantizar un servicio de banda ancha de alta velocidad confiable e ininterrumpido adoptando la estructura de “garantía de servicio sin contacto”. Esta estructura permite el monitoreo remoto continuo para detectar problemas de conectividad de manera proactiva y proporcionar resoluciones automatizadas.

El modelo abarca palancas de transformación como:

  • Célula de trabajo ágil: consolida múltiples roles funcionales en uno, reduciendo los puntos de contacto en el proceso O2A. Garantiza un mejor control, promueve la transparencia y elimina las transferencias
  • Optimización y automatización de procesos: analiza el rendimiento actual y los factores de alargamiento del tiempo del ciclo para identificar e implementar oportunidades de mejora.
  • Responsabilidad operativa: proporciona un panel con visibilidad de extremo a extremo de cada pedido y los hitos. También ayuda en la gobernanza, el seguimiento del desempeño y la presentación de informes.
Categorías
NUBE 

Desmitificación de los modelos de aprendizaje automático (ML) explicables

Habilite una transparencia 5 veces mayor en AIOps, logrando un resultado comercial más confiable y preciso

Los proveedores de servicios en la vertical de conectividad adoptan la Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) para transformar sus negocios, pero los usuarios dudan en confiar sus operaciones a una plataforma compleja que no proporciona claridad ni visibilidad de su funcionalidad. Debido a la falta de transparencia, los proveedores de servicios están preocupados por tomar malas decisiones basadas en recomendaciones de IA y la responsabilidad de tales decisiones y acciones.

En su búsqueda de operaciones autónomas, los proveedores de servicios buscan ser más proactivos con análisis predictivos, donde las máquinas toman la mayoría de las decisiones y ayudan a los ingenieros a tomar acciones preventivas. Sin embargo, los ingenieros deben tener una visibilidad completa de la lógica subyacente utilizada por los AIOps y la capacidad de validar si el resultado es confiable.

Figure1: Estructura de aprendizaje automático e inteligencia artificial asistida


Para acelerar el desarrollo de modelos de IA/ML con mayor transparencia, las empresas deben pasar del aprendizaje automático existente a soluciones asistidas basadas en estructuras de IA/ML.

Los modelos explicables de aprendizaje automático (ML) tienen como objetivo resolver este problema explicando la lógica de las soluciones AIOps para que los usuarios puedan comprender fácilmente el resultado. El modelo explica la aplicación de la solución de IA y su resultado a los usuarios de una manera que puedan comprender claramente el resultado, confiar en él y confiar en él. La explicación en el modelo ML puede verse como un medio para transformar un AIOps de caja negra en un AIOps de caja de vidrio, levantando con precisión el velo sobre su computación y lógica.

Categorías
Experiencia Digital del Cliente

Trazando el futuro de la atención al cliente a través de una estrategia eficaz de implementación de Agente Virtual (VA)

Mejorar la capacidad del VA para interactuar con los clientes con confianza y mayor precisión

El mercado de agentes virtuales (VA) está en su punto más alto y está generando más y más interés cada día que pasa. Está empezando a consolidarse como la solución “imprescindible” para las empresas de la industria de la conectividad, buscando mejorar la experiencia del cliente, reducir los costos del centro de llamadas (call center), optimizar el tiempo de atención, etc.

Pero ¿están estos agentes virtuales a la altura de las expectativas?

Gartner los ha colocado en un “punto de desilusión” en su ciclo de exageración, lo que significa que la tecnología está luchando por cumplir con las expectativas previstas. Cuando se enfrentan a escenarios complejos y desconocidos, los AV tienden a reaccionar de forma inesperada. A menudo nos encontramos con casos en las redes sociales en los que los VA son humillados por sus interacciones fuera de contexto.

La razón principal de esta deficiencia es que muchos VA se lanzan sin la estrategia de implementación adecuada. Como resultado, no alcanzan los niveles de confianza requeridos y no pueden captar la intención correcta del cliente.


Los asistentes virtuales (VA) utilizan el aprendizaje semántico y profundo (como las redes neuronales profundas (DNN), el procesamiento del lenguaje natural, los modelos de predicción, las recomendaciones y la personalización para ayudar a las personas o automatizar tareas.

Para evitar que su VA sea humillado, adopte una sólida estrategia de implementación de VA  que abarque las 10 consideraciones principales que pueden ayudar a los proveedores de servicios a garantizar que sus clientes participen en la interacción de VA, aumentando la satisfacción general del cliente. Esta estrategia proporciona recomendaciones clave sobre las áreas de enfoque más importantes que son imprescindibles para una implementación exitosa. Algunos de estos incluyen:

  • Elegir el caso de uso correcto: agrupe las llamadas entrantes en diferentes categorías, como consultas de servicio al cliente, resolución de problemas técnicos, ventas, etc. En función de estas categorías, se pueden invocar diferentes casos de uso. Por ejemplo, inicie la implementación menos compleja con flujos de autoservicio.
  • Análisis de la complejidad de las intenciones: analice la duración de la conversación y el tiempo que le tomó al agente completar la conversación. Además, cree una jerarquía de intenciones y sub-intenciones para identificar intenciones de gran volumen e intenciones complejas.
  • Consideración de variaciones en la intención: analice el alcance, el ciclo de vida y el precursor de las intenciones para mejorar la participación aumentando la precisión o la recuperación.
Categorías
EXCELENCIA OPERATIV

Cambie de marcha a una revisión automatizada del código RPA para un desarrollo más rápido de los bots

La mayoría de los proveedores de servicios en la industria de la conectividad han comenzado a aprovechar la automatización robótica de procesos (RPA) para optimizar sus procesos comerciales. Estandarizar el proceso de desarrollo de bots y escalar la velocidad del bot son los objetivos más importantes de cualquier Centro de Excelencia (CoE) de RPA. Uno de los principales obstáculos a los que se enfrenta esta misión es la revisión manual del código RPA, que es una tarea muy tediosa. No sólo es engorroso, sino que también requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Aunque el proceso de revisión del código RPA es de suma importancia para reducir los defectos y costos posteriores a la implementación, el enfoque manual está plagado de desafíos y es altamente ineficiente.

Para superar estos desafíos, los proveedores de servicios deberían automatizar el proceso de revisión del código. Para lograr esto, los proveedores de servicios pueden aprovechar un robot revisor de código RPA independiente de la plataforma que pueda revisar

  • Cientos de variables, argumentos, actividades y cuadros de mensajes.
  • La lógica para el manejo de excepciones, registro personalizado, colas y administración de credenciales

Fig. Aprovechamiento del bot revisor de código para automatizar el proceso de revisión de código RPA


Aunque el proceso de revisión del código RPA es de suma importancia para reducir los defectos y costos posteriores a la implementación, el enfoque manual está plagado de desafíos y es altamente ineficiente.

Categorías
INGENIERÍA DE PRODUCTO 

Utilice la IA para reforzar sus decisiones de planificación de la capacidad de la red

El mercado de Content Delivery Network (CDN) está a punto de explotar a medida que el consumo de contenido gane más impulso. Esto exige un enfoque centrado en la eficiencia hacia la planificación de la capacidad de la CDN.

De acuerdo con un informe de Cisco, el tráfico IP global anual ya ha superado el umbral de los zettabytes (ZB). Para hacer frente al mayor consumo de contenidos por parte de los usuarios, se deben establecer más cadenas de suministro junto con una infraestructura confiable y escalable. Esto ejerce mucha más presión sobre las redes de entrega de contenido (CDN), que forman una columna vertebral global bien establecida para la entrega de contenido.

Para los proveedores de servicios, resulta vital adoptar un enfoque centrado en la eficiencia en la planificación de la capacidad de la CDN. Esto significa satisfacer los requisitos de capacidad futuros sin aumentar el costo total de propiedad.

La forma manual heredada de planificación de la capacidad utiliza herramientas estadísticas básicas para recopilar datos y establecer un umbral estático sobre los requisitos de capacidad. Esta planificación manual normalmente no analiza la red de manera holística y produce una propuesta final con un enfoque de “una regla que se aplica a todos”. Sin embargo, este enfoque es ineficiente en el escenario actual donde el comportamiento del consumidor cambia de manera muy dinámica. La planificación manual también es propensa a errores humanos, por lo que el resultado puede desviarse de vez en cuando, desperdiciando una cantidad sustancial de recursos y tiempo. Los proveedores de servicios a menudo se quedan sin capacidad debido al aumento del consumo de datos y a cambios en los patrones de consumo, que no se identifican correctamente durante la planificación de la capacidad.


Para satisfacer las demandas de los clientes de manera oportuna, es necesario contar con una estrategia moderna de planificación de capacidad.

Los planificadores de redes deben enfrentar estos desafíos antes de que afecten la experiencia del cliente. Aprovechar la inteligencia artificial (IA) puede mejorar significativamente la planificación de la capacidad de la red, mejorando así la experiencia del usuario final y reduciendo el costo total de propiedad.

Categorías
REDES INTENSIVAS EN SOFTWARE

CPE virtual: lograr operaciones basadas en hardware a través de una función virtual basada en software Consideraciones clave de diseño e implementación para una implementación exitosa de vCPE

Consideraciones clave de diseño e implementación para una implementación exitosa de vCPE

El equipo virtual en las instalaciones del cliente (vCPE) está ganando terreno rápidamente en el mercado. Según una investigación de SDxCentral, muchos proveedores de servicios consideran VCPE como el principal candidato para implementar casos de uso de virtualización de funciones de red (NFV).

fuente: SDxCentral

Los proveedores de servicios están adoptando la implementación de vCPE para obtener beneficios como:

  • Reducción de CAPEX: costos reducidos al reemplazar dispositivos de hardware específicos del proveedor con funciones de red virtualizadas (VNF) implementadas en servidores COTS. Con las nuevas cajas blancas disponibles en el mercado, los proveedores de servicios pueden ahorrar hasta un 50% en CAPEX.
  • Reducción de OPEX: Reducción de los costos de prestación de servicios con una gran automatización.
  • Innovación y agilidad del servicio: Implementaciones de servicios/funciones más rápidas y menor tiempo de comercialización, lo que mejora la experiencia del cliente.

Si bien el CPE virtual (vCPE) ofrece los beneficios anteriores, los proveedores de servicios deben prestar atención a las consideraciones de diseño e implementación para aprovechar todos los beneficios de SDN/NFV. A continuación, se detallan consideraciones clave de diseño y despliegue para una implementación exitosa de vCPE:

  • Segregación efectiva de funcionalidades: la distribución ineficiente de funcionalidades entre las instalaciones y la nube puede afectar el rendimiento de vCPE.
  • Combinación adecuada de plataformas: elegir la combinación adecuada de plataforma y aceleradores de plano de datos es importante para la optimización de costos y rendimiento.
  • Garantizar una latencia mínima o nula:  distribuir los VNF entre el borde y la nube de la manera correcta para manejar los problemas de latencia.
  • Elegir la plataforma de orquestación adecuada: es importante elegir el orquestador correcto según el ecosistema y las características, como la interoperabilidad con sistemas heredados, EMS y O/BSS.


Virtual CPE permite a las empresas brindar servicios bajo demanda con la flexibilidad de escalar de manera rápida y confiable.