Билайн внедряет технологии искусственного интеллекта в процессы управления инцидентами на сети. Пилотные испытания проекта «ИИ-инженера» в настоящее время идут в нескольких регионах страны. По прогнозам, внедрение позволит в 2 раза ускорить время взятия инцидента в работу и на 5% снизить средние сроки устранения проблем.
Работа инфраструктуры связи невозможна без инцидентов — то есть незапланированных событий, которые нарушают работоспособность базовых станций или транспортной сети. Это может быть, например, обрыв кабеля, недоступность оборудования из-за проблем с электропитанием, зависание оборудования или его отдельных плат. Информация о сбое передается инженерам оператора, которые выясняют причину и решают проблему удаленно либо на выезде. Теперь инженерам Билайна в работе с инцидентами будет помогать искусственный интеллект.
Разработка под названием «ИИ-инженер» объединяет ML-модели, обученные на базе знаний Билайна, RAG-знания (то есть контекст из проверенных внешних источников), инструкции заказчиков, информацию о сигналах оборудования и историю инцидентов. При поступлении сообщения об инциденте «ИИ-инженер» суммаризирует контекст, переводит естественный язык в цепочки команд, выполняет диагностику и либо запускает активные действия на оборудовании (например, там, где требуется перезагрузка), либо, если его силами проблему не решить, отправляет структурированную информацию инженеру-человеку. На первом этапе «ИИ-инженер» остается под контролем специалиста, однако для некоторых видов инцидентов, где точность превышает 80%, мы уже запустили активные действия агента и минимизировали перепроверку. По мере роста точности объем ручной проверки снижается.
Благодаря широкому контексту и постоянному дообучению, «ИИ-инженер» успешно обрабатывает даже неизвестные аварии. В будущем разработчики планируют расширить его функциональность за счет возможностей предиктивной аналитики — чтобы предугадывать и предотвращать сбои в работе сети.
Цели проекта — снять со специалистов рутину, которую невозможно автоматизировать классическими методами, зафиксировать цифровой след (ИИ способен логировать все свои действия без замедления процесса, в отличие от человека, который фиксирует лишь 5–10% критичных моментов из-за нехватки времени. Люди часто упускают симптомы, логику рассуждений и даже причины инцидентов, из-за чего теряется ценный материал для дообучения ИИ), сократить количество выездов и снизить показатели простоев. То есть высвободить ресурсы, повысить точность и оперативность работы — и в конечном итоге улучшить качество связи.
Заместитель генерального директора Билайна по технике Валерий Шоржин: «Примерно 40% инцидентов, возникающих в сети Билайна, — типовые, а значит, их вполне реально автоматизировать. Стандартная автоматизация у нас уже давно применяется, однако её возможности ограничены: трудно жестко запрограммировать сценарий действий, когда нужно взаимодействовать с внешними системами или реагировать гибко, исходя из контекста. Поэтому мы создали специального ИИ-агента. Всего за два с небольшим месяца пилотного тестирования новая система успела обработать около 15 тысяч запросов. Показатель доступности составил стабильные 99,9%, значительных технических сбоев зафиксировано не было. Средняя продолжительность принятия решения по инциденту составила всего три минуты. Такая архитектура способна легко справляться с любым объемом поступающих задач, сохраняя стабильность сроков обработки. Облачные инфраструктуры также показали себя надежными. Мы не стоим на месте, регулярно прогоняем новые open-source LLM через наш внутренний телеком бенчмарк, например, сейчас в ИИ-агенте уже используем свежую линейку моделей Qwen. Теперь наша цель — расширить применение этого решения на всю сеть Билайна».