2025 में AI हाइप या हकीकत? 5G टेल्को सीख

19/12/2025 को इंडस्ट्री के कई विश्लेषकों ने एक बात साफ कही: AI की वैल्यू पर बहस नहीं है, पर AI के “रिटर्न” का रास्ता वैसा सीधा नहीं निकला जैसा 2025 की शुरुआत में सुनाई देता था। टेलीकॉम और 5G की दुनिया में यह बात और भी सच है, क्योंकि यहां पांच-नाइन्स विश्वसनीयता, रेगुलेशन, और डेटा-साइलो का बोझ किसी भी नई टेक्नोलॉजी को “धीरे-धीरे, पर टिकाऊ” तरीके से अपनाने पर मजबूर करता है।

फिर भी, अगर आपको लगता है कि 2025 में AI सिर्फ स्लाइडवेयर रहा, तो मैं उससे असहमत हूं। टेल्को नेटवर्क ऑपरेशंस और कस्टमर सर्विस में AI ने हाइप से ज़्यादा “प्रोडक्शन वैल्यू” दिखाई—बस ज्यादातर जगहों पर वह वैल्यू रेवेन्यू नहीं, कॉस्ट और टाइम सेविंग के रूप में आई। यही इस “दूरसंचार और 5G में AI” सीरीज़ के लिए सबसे उपयोगी सबक है: पहले नेटवर्क की नींव ठीक, फिर AI के बड़े दावे।

2025 का फैसला: AI सफल रहा—पर गलत मीट्रिक्स पर हाइप हुआ

सीधा जवाब: 2025 में AI सफल रहा, लेकिन सफलता का पैमाना “हर जगह एजेंट, हर काम ऑटोमेट” नहीं था। असली जीत उन जगहों पर हुई जहां समस्या सीमित थी, डेटा साफ था, और आउटपुट का कंट्रोल/ऑडिट हो सकता था—यानी टेलीकॉम के ऑपरेशनल यूज़-केस।

इंडस्ट्री बातचीत में एक तरफ वैल्यूएशन बबल (कुछ AI कंपनियों की कीमतें तेज़ी से बढ़ना) की बात आई, दूसरी तरफ इन्फ्रास्ट्रक्चर डिमांड की सच्चाई—GPU, डेटा सेंटर, फाइबर कनेक्टिविटी की भूख। टेल्को संदर्भ में इसका मतलब साफ है:

• AI को चलाने के लिए नेटवर्क को और ज़्यादा कैपेसिटी, लो-लेटेंसी, और फाइबर-रीच चाहिए।
• AI से नेटवर्क चलाने के लिए ऑपरेटर को डेटा एक्सेस, गवर्नेंस, और ऑटोमेशन सेफ्टी चाहिए।

याद रखने वाली लाइन: AI की “हाइप” मार्केट में तेज़ चलती है, पर AI की “डिलीवरी” नेटवर्क में अनुशासन मांगती है।

एजेंटिक AI: C+ क्यों मिला, और टेल्को के लिए इसका मतलब क्या है

सीधा जवाब: 2025 में AI एजेंट्स ने परिणाम दिए, लेकिन बड़े पैमाने पर तैनाती डेटा की गुणवत्ता/एक्सेस के बिना अटक गई।

विश्लेषकों के अनुसार, एजेंट्स ने खासकर इन डोमेन्स में measurable सुधार दिखाया:

RAN ऑप्टिमाइज़ेशन और ट्रांसपोर्ट एनॉमली डिटेक्शन

RAN में AI का सबसे प्रैक्टिकल रोल “आउटकम-ट्यूनिंग” रहा—जैसे:

• सेल/सेक्टर पर भीड़ बढ़ने से पहले ट्रैफिक शिफ्ट के सुझाव
• इंटरफेरेंस/कवरेज ड्रॉप का पैटर्न-आधारित संकेत
• ट्रांसपोर्ट नेटवर्क में असामान्य लेटेंसी/पैकेट लॉस की जल्दी पहचान

यहां एजेंट्स इसलिए काम करते हैं क्योंकि लक्ष्य स्पष्ट है: KPI सुधार, आउटेज कम, और MTTR घटाना।

फाइबर फॉल्ट रेज़ोल्यूशन: “टिकट” से “फिक्स” तक की दूरी कम

फाइबर फॉल्ट्स में AI एजेंट्स ने अक्सर:

• अलार्म/टेलीमेट्री से रूट-कॉज़ क्लस्टरिंग
• फील्ड टीम के लिए प्रायोरिटी और पार्ट्स रिकमेंडेशन
• दोहराए जाने वाले इश्यू के लिए नॉलेज-बेस ऑटो अपडेट

जैसी चीज़ों में मदद की।

फिर अटका कहां?

टेल्को में एजेंट्स की सबसे बड़ी रुकावट मॉडल नहीं, डेटा का बिखराव है:

• OSS, BSS, RAN, कोर, ट्रांसपोर्ट, IT—हर जगह अलग सिस्टम
• अलग स्कीमा, अलग मालिक, अलग परमिशन
• रियल-टाइम बनाम बैच डेटा—समय का मेल नहीं

मेरी राय: 2026 में जो ऑपरेटर “एजेंट्स” से पहले डेटा फाउंडेशन (कैटलॉग, API, एक्सेस कंट्रोल, ऑब्ज़र्वेबिलिटी) मजबूत करेगा, वही सच में स्केल करेगा। बाकी जगह AI बस “डेमो-वेयर” बनकर रह जाएगा।

बड़े पैमाने पर AI तैनाती में तीन रोडब्लॉक—और उनका टेल्को समाधान

सीधा जवाब: सुरक्षा/गोपनीयता, डेटा की परिपक्वता, और संस्कृति—ये तीनों मिलकर स्केल रोकते हैं।

1) “प्रॉबेबिलिस्टिक आउटपुट” बनाम “फाइव-नाइन्स” की आदत

जनरेटिव AI हर रन में थोड़ा अलग जवाब दे सकता है। टेल्को नेटवर्क ऑपरेशन में यह एक डील-ब्रेकर जैसा लगता है। समाधान यह नहीं कि GenAI छोड़ दें, समाधान है:

• Human-in-the-loop: बदलाव लागू करने से पहले अप्रूवल
• Policy guardrails: कौन-सा एक्शन ऑटो, कौन-सा सुझाव
• Canary rollout: पहले छोटे हिस्से में बदलाव, फिर विस्तार
• Audit log by design: किसने क्या सुझाया, क्यों, और कब

2) Security, डेटा प्राइवेसी, गवर्नेंस, sovereignty

टेल्को डेटा में ग्राहक, लोकेशन, नेटवर्क टोपोलॉजी, और परफॉर्मेंस सब आता है। इसलिए 2026 की जीत उन्हीं की होगी जो:

• डेटा को क्लासिफाई करें (PII/Non-PII, संवेदनशील/सामान्य)
• मॉडल/एजेंट परमिशनिंग लागू करें (least privilege)
• डेटा रेजिडेंसी को शुरुआत से डिज़ाइन में रखें

3) Talent और संस्कृति: “पर्पल स्क्विरल” समस्या

टेल्को को ऐसे लोग चाहिए जो AI भी समझें और नेटवर्क भी। यह कॉम्बिनेशन दुर्लभ है। व्यावहारिक रास्ता:

1. नेटवर्क SMEs को AI-लिटरेट बनाइए (प्रॉम्प्टिंग नहीं, ऑपरेशनल AI)
2. AI टीम को टेल्को डोमेन में बैठाइए (KPI, SLAs, आउटेज वर्कफ़्लो)
3. “AI थिएटर” रोकने के लिए हर प्रोजेक्ट पर एक नियम: KPI + बेसलाइन + 90-दिन ROI

AI से पैसा बनाना या बचाना? 2025 ने टेल्को को जवाब दे दिया

सीधा जवाब: 2025 में टेल्को ने AI का इस्तेमाल मुख्यतः कॉस्ट रिडक्शन और समय बचत के लिए किया। रेवेन्यू वाले प्रयोग शुरू हुए, पर अभी शुरुआती दौर में हैं।

इंडस्ट्री आकलन में एक मजबूत संकेत दिखा: AI डिप्लॉयमेंट्स का बड़ा हिस्सा खर्च घटाने पर केंद्रित है। यह कोई निराशाजनक बात नहीं—टेल्को बिज़नेस में मार्जिन दबाव के समय “सेव-फर्स्ट” रणनीति ही सही है।

कॉस्ट सेविंग: जहां तुरंत ROI दिखता है

• कॉल सेंटर में कस्टमर सर्विस ऑटोमेशन (सही रूटिंग, सारांश, एजेंट असिस्ट)
• नेटवर्क ऑपरेशंस में टिकट ऑटो-ट्रायेज
• मेंटेनेंस में प्रेडिक्टिव अलार्मिंग और फील्ड विज़िट कम करना

रेवेन्यू प्रयोग: बचत से फंड, फिर नए ऑफर

कुछ ऑपरेटर AI को नए तरीके से इस्तेमाल कर रहे हैं:

• बेहतर डिजिटल ऑनबोर्डिंग/स्विचिंग अनुभव (कम समय में पोर्ट/प्लान सुझाव)
• GPU-as-a-service जैसे इंफ्रास्ट्रक्चर-ओरिएंटेड ऑफर
• एंटरप्राइज़ के लिए डेटा सेंटर कनेक्टिविटी + सिक्योरिटी पैकेजिंग

मेरी स्टैंड: 2026 में जो ऑपरेटर “नेटवर्क + AI इंफ्रास्ट्रक्चर” को एक साथ बेच पाएगा, उसके लिए 5G सिर्फ कनेक्टिविटी नहीं, एक प्लेटफॉर्म बन जाएगा।

2026 के लिए टेल्को/5G AI प्लेबुक: 90 दिनों में क्या करें

सीधा जवाब: 2026 में स्केल करने के लिए आपको एजेंट्स नहीं, “ऑपरेशनल सिस्टम” चाहिए—डेटा, गवर्नेंस, और मापने योग्य KPI के साथ।

नीचे एक प्रैक्टिकल 90-दिन प्लान है, जिसे मैंने कई टेल्को/एंटरप्राइज़ ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न्स में काम करते देखा है:

चरण 1: 0–30 दिन — सही यूज़-केस चुनिए, बेसलाइन बनाइए

• 1–2 यूज़-केस ही लें: RAN KPI drift, टिकट ट्रायेज, या फाइबर फॉल्ट
• बेसलाइन तय करें: MTTR, आउटेज मिनट्स, कॉल हैंडल टाइम, री-ओपन टिकट्स
• डेटा मैपिंग: कौन-से सिस्टम से क्या डेटा आएगा, किसकी अनुमति चाहिए

चरण 2: 31–60 दिन — गार्डरेल्स के साथ पायलट

• “सुझाव-आधारित” मोड से शुरू करें (ऑटो-एक्शन नहीं)
• एजेंट को सीमित अधिकार दें (read-only + controlled actions)
• ऑडिट लॉग और रोलबैक प्रोसेस अनिवार्य रखें

चरण 3: 61–90 दिन — स्केल या बंद, बीच का रास्ता नहीं

• KPI अगर लक्ष्य से नहीं मिले, तो यूज़-केस बंद करें
• अगर मिले, तो:
  • एक डोमेन से दूसरे में विस्तार
  • डेटा कैटलॉग/नॉर्मलाइज़ेशन में निवेश
  • SOC/Compliance को स्थायी पार्टनर बनाएं

स्निपेट-योग्य नियम: अगर AI प्रोजेक्ट 90 दिनों में KPI नहीं हिलाता, तो वह प्रोडक्शन के लायक नहीं।

2026 में ट्रेंड: Edge AI, sovereign AI और “AI-RAN” की दिशा

सीधा जवाब: अगला फोकस एज पर AI लागू करना, डेटा sovereignty, और नेटवर्क-इंटेलिजेंस को RAN/कोर के करीब लाना है—पर पुरानी MEC गलतियों से बचना होगा।

एज AI का आकर्षण साफ है: रोबोट, ड्रोन, इंडस्ट्रियल ऑटोमेशन—इन सबको रियल-टाइम कनेक्टिविटी चाहिए। पर टेल्को के लिए खतरा भी साफ है: अगर आप “एज” को सिर्फ ट्रायल की तरह चलाएंगे, तो स्केल नहीं होगा। 2026 का समझदार कदम:

• एज AI को कुछ उद्योगों तक सीमित करके पैकेज करें (मैन्युफैक्चरिंग, पोर्ट्स, माइनिंग)
• SLA, सिक्योरिटी, और डेटा रेजिडेंसी को ऑफर का हिस्सा बनाएं
• नेटवर्क ऑपरेशंस में AI को “ऑटोमेशन” के साथ जोड़ें, सिर्फ एनालिटिक्स नहीं

आपकी टीम के लिए एक सीधा अगला कदम (LEADS के लिए)

अगर आप ऑपरेटर, ISP, या एंटरप्राइज़ नेटवर्क टीम में हैं और 2026 में AI को 5G/नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन में स्केल करना चाहते हैं, तो मैं एक चीज़ सुझाऊंगा: “Use-case + Data + Guardrails” का एक-पेजर बनाइए। यही आपके बजट, सिक्योरिटी अप्रूवल, और ROI चर्चा को आसान करेगा।

आप चाहें तो अपनी मौजूदा स्थिति इस फॉर्मेट में लिखकर साझा करें—

• नेटवर्क डोमेन (RAN/कोर/ट्रांसपोर्ट/फाइबर)
• टॉप 3 दर्द (MTTR, आउटेज, CAPEX, churn, AHT)
• उपलब्ध डेटा स्रोत (OSS/BSS/टेलीमेट्री)

फिर सवाल यह नहीं रहेगा कि “AI हाइप है या नहीं”, सवाल यह रहेगा: आपका 5G नेटवर्क किस KPI पर AI से सबसे पहले जीत सकता है?