5G में AI: ग्राहक सुनना, नेटवर्क बेहतर बनाना

दूरसंचार में सबसे बड़ी गलतफहमी यह है कि “बेहतर नेटवर्क” का मतलब बस ज़्यादा टावर, ज़्यादा स्पेक्ट्रम और ज़्यादा कैपेक्स होता है। असल में बेहतर नेटवर्क की शुरुआत बेहतर सुनने से होती है—ग्राहक कहाँ अटकते हैं, कौन-सी लोकेशन पर कॉल ड्रॉप होता है, किस ऐप पर लेटेंसी बढ़ती है, और किस समय ट्रैफिक अचानक उछलता है। नेटवर्क का सच अक्सर आपके एनओसी डैशबोर्ड पर नहीं, ग्राहक के अनुभव में छिपा होता है।

मुझे एक बात लगातार दिखती है: ऑपरेटरों के पास डेटा बहुत होता है, लेकिन सिग्नल कम। यही वजह है कि 5G और AI का मेल इतना असरदार बनता जा रहा है। AI नेटवर्क की “सुनने की क्षमता” को कई गुना बढ़ा देता है—कस्टमर फीडबैक, परफॉर्मेंस टेलीमेट्री, RF/रेडियो मीट्रिक्स, और ट्रैफिक पैटर्न को जोड़कर समझ में बदल देता है।

Ekahau की 2019 वाली कहानी “We’re Listening… More Than Ever Before!” इस बात का अच्छा उदाहरण है कि एक कंपनी ने ग्राहक की आवाज़ को प्रोडक्ट रोडमैप, R&D निवेश और तेज़ डिलीवरी में कैसे बदला। इसी सोच को अगर हम 2025 के टेलीकॉम संदर्भ में रखें, तो स्पष्ट तस्वीर बनती है: AI-ड्रिवन ‘लिसनिंग सिस्टम’ ही नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन का नया आधार है।

“सुनना” अब टिकट नहीं, एक डेटा-इंजन है

सीधा जवाब: 5G में “सुनना” केवल कस्टमर केयर कॉल या NPS सर्वे नहीं; यह मल्टी-सोर्स डेटा फ्यूज़न है, जिसे AI ऑपरेशनल निर्णयों में बदलता है।

Ekahau ने अपने लेख में कहा कि वे ग्राहकों से लगातार पूछते हैं कि उन्हें आज क्या चाहिए और 1–2 साल बाद क्या चाहिए। टेलीकॉम में यही आदत—सिर्फ बड़े स्तर पर—नेटवर्क क्वालिटी सुधारने की सबसे व्यावहारिक रणनीति है। फर्क बस इतना है कि ऑपरेटर के पास डेटा के “कान” बहुत हैं:

• नेटवर्क टेलीमेट्री: RAN counters, PRB utilization, RSRP/RSRQ/SINR, हैंडओवर फेल्योर, ड्रॉप रेट
• कोर/ट्रांसपोर्ट: UPF लोड, बैकहॉल जिटर, पैकेट लॉस
• यूज़र एक्सपीरियंस सिग्नल: ऐप परफॉर्मेंस, वीडियो स्टार्ट-टाइम, VoNR MOS
• कस्टमर फीडबैक: शिकायतें, चैट ट्रांसक्रिप्ट, सोशल मेंशन, फील्ड टेक्नीशियन नोट्स

AI का रोल यहाँ “ऑटोमेशन” से पहले “अर्थ निकालना” है। वरना संगठन वही करता रहता है जो कई कंपनियाँ करती हैं—डैशबोर्ड देखते हैं, पर कारण नहीं पकड़ते।

2025 में यह क्यों ज़्यादा जरूरी है?

सीधा कारण: 5G नेटवर्क अब कई परतों वाला सिस्टम है—NSA/SA, DSS, carrier aggregation, network slicing, MEC, और प्राइवेट 5G के नए मॉडल। इस जटिलता में हाथ से ट्यूनिंग महँगी भी है और धीमी भी। इसलिए “सुनने” को स्केल करने के लिए AI चाहिए।

Wi‑Fi की सीख: RF दुनिया में सुधार “इंक्रिमेंटल” होता है—पर असर बड़ा

सीधा जवाब: वायरलेस में छोटे-छोटे सुधार (जैसे सही प्लानिंग, सही चैनल/पावर, सही प्लेसमेंट) सीधे UX पर बड़ा प्रभाव डालते हैं—और AI इन्हें तेज़ करता है।

Ekahau की संस्कृति का एक अहम हिस्सा है इंक्रिमेंटल अपग्रेड—छोटे बदलाव जो बड़ा फर्क लाते हैं। Wi‑Fi डिज़ाइन/ऑप्टिमाइज़ेशन में यह रोज़ दिखता है: गलत AP प्लेसमेंट, ओवरलैपिंग चैनल, या RF नॉइज़—सब मिलकर अनुभव बिगाड़ देते हैं। यही सोच 5G में भी लागू है:

• एक क्लस्टर में हैंडओवर पैरामीटर की ट्यूनिंग से ड्रॉप कम हो सकते हैं
• बैकहॉल पर क्यूइंग/शेपिंग सुधारकर जिटर घट सकता है
• हॉटस्पॉट क्षेत्रों में लोड बैलेंसिंग से थ्रूपुट स्थिर हो सकता है

AI इन “छोटे” सुधारों को खोजने में मदद करता है, क्योंकि यह पैटर्न पहचानता है:

• किसी खास बिल्डिंग लाइन के पास SINR क्यों गिरता है
• भीड़ वाले इवेंट (जैसे दिसंबर 2025 के फेस्टिव सीज़न) में ट्रैफिक किस समय उछलता है
• किस डिवाइस/ओएस वर्ज़न पर QoE शिकायतें बढ़ती हैं

स्निपेट-योग्य लाइन: “टेलीकॉम में AI का सबसे बड़ा फायदा यह है कि वह नेटवर्क के शोर में से ग्राहक के अनुभव का सिग्नल निकाल देता है।”

प्रैक्टिकल उदाहरण: फेस्टिव-पीक ऑप्टिमाइज़ेशन

दिसंबर में ऑनलाइन शॉपिंग, वीडियो कॉल, स्ट्रीमिंग और यात्रा—सब बढ़ जाते हैं। एक ऑपरेटर अगर AI से ये करे, तो परिणाम तेज़ आते हैं:

1. ट्रैफिक फोरकास्टिंग: अगले 7–14 दिनों का सेल-लेवल ट्रैफिक अनुमान
2. प्रोएक्टिव कैपेसिटी प्लान: जरूरत वाली साइट्स पर पैरामीटर ट्यूनिंग, carrier add, या बैकहॉल अपग्रेड का शेड्यूल
3. QoE अलर्टिंग: वीडियो स्टार्ट-टाइम/बफरिंग बढ़ते ही ऑटो-ट्रायाज

इसमें “लिसनिंग” का मतलब है—नेटवर्क+कस्टमर दोनों के संकेत साथ पढ़ना।

AI-ड्रिवन नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन: 4 कदम जो सच में काम करते हैं

सीधा जवाब: सफल AI ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए आपको (1) सही संकेत, (2) साझा मीट्रिक, (3) क्लोज्ड-लूप एक्शन, और (4) गवर्नेंस चाहिए।

Ekahau ने लेख में बताया कि उन्होंने टीम बढ़ाई, R&D में निवेश किया, और बॉटलनेक्स हटाए। टेलीकॉम में AI लागू करते समय यही “ऑपरेटिंग मॉडल” चाहिए—वरना PoC सुंदर रहेगा, उत्पादन में नहीं चलेगा।

1) ग्राहक-भाषा वाले मीट्रिक तय करें

नेटवर्क टीमें RSRP समझती हैं; ग्राहक “वीडियो रुक रहा है” कहता है। दोनों को जोड़ने के लिए experience KPIs तय करें:

• VoNR/VoLTE के लिए: ड्रॉप रेट + MOS + सेटअप टाइम
• वीडियो के लिए: स्टार्ट-डिले + रीबफर रेशियो
• गेमिंग के लिए: लेटेंसी + जिटर

2) “फीडबैक” को टेक्स्ट से स्ट्रक्चर बनाएं

कस्टमर केयर/चैट में सबसे मूल्यवान डेटा होता है, लेकिन वह अनस्ट्रक्चर्ड होता है। NLP से:

• शिकायतों को कैटेगराइज़ करें (कॉल, डेटा, कवरेज, बिलिंग—और इनके सब-टैग)
• लोकेशन/समय/डिवाइस संकेत निकालें
• एक ही समस्या के क्लस्टर पहचानें

3) क्लोज्ड-लूप ऑटोमेशन (पर सीमित और सुरक्षित)

हर चीज़ ऑटो नहीं करनी चाहिए। शुरुआत इन सुरक्षित “गार्डरेल” वाले कदमों से करें:

• रीकरिंग सेल-कंजेशन पर सुझाए गए पैरामीटर बदलाव (ह्यूमन अप्रूवल के साथ)
• बैकहॉल अलार्म पर रूट री-रूटिंग/रीकंफिग की सिफारिश
• टिकट ऑटो-ट्रायाज: सही टीम/वेंडर तक सही डेटा के साथ

4) ऑब्ज़र्वेबिलिटी और गवर्नेंस

AI की सिफारिश “क्यों” आई—यह ट्रेस होना चाहिए। खासकर जब नेटवर्क स्लाइसिंग या एंटरप्राइज़ प्राइवेट 5G चल रहा हो।

• मॉडल ड्रिफ्ट मॉनिटरिंग
• बदलावों का ऑडिट ट्रेल
• SLA प्रभाव का पहले से अनुमान (impact simulation)

“ज़्यादा कान” का टेलीकॉम संस्करण: टीम, टूलिंग और ग्लोबल फीडबैक

सीधा जवाब: AI प्रोजेक्ट सफल तब होता है जब संगठन फीडबैक को स्केल करता है—सिर्फ मॉडल नहीं, पूरी डिलीवरी मशीन।

Ekahau ने बताया कि अधिग्रहण के बाद उन्होंने टीम बढ़ाई, R&D निवेश बढ़ाया, और डिलीवरी बैकलॉग जैसे बॉटलनेक्स हटाए। टेलीकॉम में AI के साथ भी यही पैटर्न है:

• डेटा इंजीनियरिंग के बिना AI नहीं चलता (डेटा क्वालिटी + पाइपलाइन)
• नेटवर्क डोमेन एक्सपर्ट के बिना AI गलत एक्शन सुझा सकता है
• फील्ड टीम के बिना “ग्राउंड ट्रूथ” नहीं मिलता

मेरी राय: ऑपरेटरों को “AI सेंटर ऑफ एक्सीलेंस” को सिर्फ डेटा टीम की तरह नहीं, नेटवर्क-फर्स्ट प्रोडक्ट टीम की तरह चलाना चाहिए—जहाँ हर रिलीज़ का लक्ष्य एक ग्राहक-समस्या कम करना हो।

Wi‑Fi बनाम 5G: दबाव/इंटरफेरेंस की नई कहानी

Ekahau के लेख में Wi‑Fi 6, 6GHz और 5G के “प्रेशर/इंटरफेरेंस” का उल्लेख है। 2025 में यह टकराव/पूरकता दोनों रूपों में दिखता है:

• एंटरप्राइज़ कैंपस में Wi‑Fi 6E/7 और प्राइवेट 5G साथ चल रहे हैं
• ऑफलोड रणनीतियाँ बदल रही हैं—कहाँ Wi‑Fi बेहतर, कहाँ 5G
• अनुभव का मानक ग्राहक तय कर रहा है, टेक नहीं

इस मिश्रित वातावरण में AI का फायदा और बढ़ता है, क्योंकि यह क्रॉस-डोमेन संकेत जोड़ सकता है—उदाहरण के लिए, किसी मॉल में “डेटा स्लो” शिकायत Wi‑Fi इंटरफेरेंस से है या 5G बैकहॉल से, यह जल्दी अलग कर सकता है।

लीड्स के लिए व्यावहारिक रोडमैप: अगले 30 दिनों में क्या करें

सीधा जवाब: 30 दिनों में आप AI-ड्रिवन “लिसनिंग” का पहला प्रोडक्शन-ग्रेड वर्ज़न बना सकते हैं—अगर स्कोप टाइट रखा जाए।

यह एक सरल, काम का प्लान है:

1. टॉप-3 कस्टमर पेन पॉइंट चुनें (जैसे: कॉल ड्रॉप, इनडोर कवरेज, शाम का कंजेशन)
2. डेटा मैपिंग: हर पेन पॉइंट के लिए 5–7 संकेत तय करें (नेटवर्क + CX)
3. NLP टैक्सोनॉमी: शिकायतों के 20–30 कैटेगरी टैग बनाएं
4. एक “एक्शन लूप”: अलर्ट → रूट कॉज़ हाइपोथेसिस → सुझाया एक्शन → रिज़ल्ट ट्रैक
5. एक स्कोरकार्ड: सप्ताह-दर-सप्ताह KPI सुधार (टिकट वॉल्यूम, MTTR, QoE)

अगर आप एंटरप्राइज़/बी2बी 5G बेचते हैं, तो यही ढांचा SLA रिपोर्टिंग और प्रोएक्टिव मेंटेनेंस में भी बदल जाता है—जो सीधे रेवेन्यू से जुड़ता है।

अगले कदम: “सुनना” को AI के साथ एक आदत बनाइए

दूरसंचार और 5G में AI की असली जीत मॉडल की जटिलता में नहीं है। जीत उस सिस्टम में है जो ग्राहक की आवाज़ को तेज़ी से पकड़ता है, उसे तकनीकी कारणों से जोड़ता है, और फिर सुधार को डिलीवर करता है—बार-बार, माप के साथ। Ekahau की कहानी यही याद दिलाती है कि टेक्नोलॉजी तभी मायने रखती है जब वह ग्राहक की जरूरत से निकले।

अगर आप 2026 की तैयारी कर रहे हैं—नेटवर्क स्लाइसिंग, प्राइवेट 5G, या Wi‑Fi 7 के साथ को-एग्ज़िस्टेंस—तो मेरी सलाह सीधी है: पहले “लिसनिंग आर्किटेक्चर” बनाइए, फिर ऑटोमेशन बढ़ाइए।

आपके नेटवर्क में कौन-सा संकेत सबसे ज़्यादा अनसुना रह जाता है—कस्टमर केयर का टेक्स्ट, फील्ड टीम की नोट्स, या RF टेलीमेट्री?