टेलीकॉम में AI: 2025 की हाइप बनाम असली नतीजे

2025 में AI पर शोर इतना तेज़ रहा कि कई टेलीकॉम लीडर्स ने एक ही साल में “फुल ऑटोनॉमस नेटवर्क” का सपना देख लिया। लेकिन जब आप नेटवर्क ऑपरेशंस की ज़मीन पर उतरते हैं—जहाँ पाँच नाइन (99.999%) भरोसेमंदी, रेगुलेटरी अनुपालन, और ग्राहक अनुभव की छोटी-छोटी शिकायतें असल KPI तय करती हैं—तो तस्वीर ज़्यादा व्यावहारिक दिखती है।

Mobile industry के कई एनालिस्ट्स की राय एक जगह मिलती है: AI की मांग असली है, पर वैल्यू और डिप्लॉयमेंट की रफ्तार को लेकर उम्मीदें अक्सर जरूरत से ज़्यादा थीं। टेलीकॉम और 5G के संदर्भ में इसका मतलब साफ़ है—AI का काम “जादू” दिखाना नहीं, बल्कि नेटवर्क की लागत घटाकर, आउटेज कम करके, और ग्राहक सेवा को तेज़ करके कमाई के लिए जगह बनाना है।

यह पोस्ट हमारी “दूरसंचार और 5G में AI” सीरीज़ का हिस्सा है। यहाँ मैं 2025 के संकेतों को टेलीकॉम-लेंस से पढ़कर बताऊँगा: क्या सच में AI ओवरहाइप था, कहाँ यह सफल रहा, और 2026 में AI + 5G पर दांव लगाते समय किन बातों पर सख्ती से ध्यान देना चाहिए।

2025 में AI “बबल” था? जवाब: वैल्यू असली है, वैल्यूएशन नहीं

सीधी बात: AI का बबल मुख्यतः मार्केट वैल्यूएशन और उम्मीदों में दिखा, जबकि टेलीकॉम में इसके उपयोग-कैसे (use-cases) तेजी से प्रोडक्शन में जा रहे हैं।

एनालिस्ट्स ने 2025 में बार-बार दो ट्रेंड्स पर उंगली रखी:

• कुछ AI कंपनियों के वैल्यूएशन में तेज़ उछाल—यह “बबल” वाली फील देता है।
• दूसरी तरफ, इन्फ्रास्ट्रक्चर (GPU, डेटा-सेंटर, फाइबर कनेक्टिविटी) की मांग इतनी बढ़ी कि सप्लाई चेन दबाव में रही।

टेलीकॉम के लिए इसका मतलब क्या हुआ?

टेलीकॉम में ROI की परिभाषा अलग है

टेलीकॉम का AI “डेमो” से नहीं चलता। यहाँ ROI अक्सर तीन जगहों से आता है:

1. OPEX बचत: NOC ऑटोमेशन, ट्रबल-टिकट रूटिंग, फॉल्ट आइसोलेशन
2. CAPEX दक्षता: बेहतर प्लानिंग, स्पेक्ट्रम/साइट उपयोग, RAN ऑप्टिमाइज़ेशन
3. चर्न में कमी: तेज़ रेज़ोल्यूशन, सही प्लान/ऑफर सिफारिश, ऑनबोर्डिंग का समय घटाना

2025 ने यह साबित किया कि AI अपनाने का पहला चरण “पैसा बचाना” है—और यह गलत रणनीति नहीं है। मेरी नज़र में, यही सबसे ईमानदार स्टार्ट है: पहले बचत, फिर नई कमाई वाले प्रयोग।

स्निपेट-योग्य लाइन: टेलीकॉम में AI की सफलता का पहला संकेत “नई कमाई” नहीं, “कम नुकसान” होता है—कम आउटेज, कम टिकट, कम ट्रक-रोल।

एजेंटिक AI: उम्मीदें बहुत, प्रोडक्शन कम—और फिर भी दिशा सही

सीधा जवाब: 2025 में एजेंटिक AI की चर्चा ज़्यादा थी; बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट सीमित रहा, लेकिन bounded domains में नतीजे वास्तविक और मापने योग्य निकले।

इंडस्ट्री ने “AI एजेंट्स” से यह उम्मीद की कि वे खुद निर्णय लेकर नेटवर्क को ऑटोपायलट पर चला देंगे। व्यवहार में, 2025 का सबसे बड़ा सबक यह रहा:

• सीमित दायरे (bounded) वाले कामों में एजेंट्स ने अच्छा प्रदर्शन किया।
• क्रॉस-डोमेन (OSS/BSS + RAN + ट्रांसपोर्ट + IT) कामों में डेटा की दीवारें सबसे बड़ा रोड़ा बनीं।

टेलीकॉम में एजेंट्स कहाँ काम आए (2025 के पैटर्न)

एनालिस्ट्स की टिप्पणियों को टेलीकॉम-भाषा में बदलें तो तीन काम सबसे आगे दिखते हैं:

• RAN ऑप्टिमाइज़ेशन: सेल पैरामीटर ट्यूनिंग, इंटरफेरेंस पहचान, ट्रैफिक शिफ्टिंग
• ट्रांसपोर्ट/ऑप्टिकल में एनोमली डिटेक्शन: बैकहॉल बॉटलनेक, लेटेंसी स्पाइक्स
• फाइबर फॉल्ट रेज़ोल्यूशन: फॉल्ट लोकेशन अनुमान, फील्ड टीम डिस्पैच प्राथमिकता

ये सभी use-cases इसलिए सफल हुए क्योंकि:

• इनका इनपुट डेटा अपेक्षाकृत संरचित होता है
• लक्ष्य KPI स्पष्ट होते हैं
• “कंट्रोल्ड एक्शन” संभव होता है (जैसे पैरामीटर बदलना, अलर्ट बढ़ाना)

2026 में एजेंटिक AI के लिए सही उम्मीदें

यदि आप ऑपरेटर या वेंडर साइड हैं, तो एजेंट्स से यह उम्मीद रखें:

• वे Copilot + Autopilot का मिश्रण होंगे
• पहले “सुझाव” देंगे, फिर सीमित परिस्थितियों में “एक्शन” करेंगे
• हर एक्शन के साथ ऑडिट ट्रेल और रोलबैक अनिवार्य होगा

बड़े पैमाने पर AI डिप्लॉयमेंट क्यों अटकता है? वजह: डेटा और भरोसा

सीधा जवाब: टेलीकॉम में AI स्केल की सबसे बड़ी बाधाएँ हैं—डेटा साइलो, सुरक्षा/गवर्नेंस, और प्रॉबेबिलिस्टिक मॉडल्स का “हर बार अलग आउटपुट”।

टेलीकॉम नेटवर्क की आदत “निश्चित” रहने की है। जबकि जनरेटिव AI और कई ML मॉडल्स प्रॉबेबिलिस्टिक होते हैं—एक ही प्रश्न पर अलग उत्तर आ सकते हैं। यह फर्क टेलीकॉम में सीधे रिस्क बन जाता है:

• गलत बदलाव से सेवा प्रभावित हो सकती है
• रेगुलेटरी और प्राइवेसी नियम टूट सकते हैं
• ग्राहक अनुभव बिगड़ता है तो चर्न बढ़ता है

रोडब्लॉक्स की व्यावहारिक सूची (जो मीटिंग्स में अक्सर छूट जाती है)

• डेटा एक्सेस: OSS/BSS, RAN, कोर, IT—सब अलग-अलग “सत्य” रखते हैं
• डेटा क्वालिटी: मिसिंग फील्ड, अलग टाइमस्टैम्प, inconsistent टैक्सोनॉमी
• सुरक्षा और डेटा प्राइवेसी: PII/लोकेशन डेटा, क्रॉस-बॉर्डर डेटा रूल्स
• गवर्नेंस: कौन मॉडल ट्रेन करेगा, कौन approve करेगा, कौन जवाबदेह होगा?
• टैलेंट गैप: AI + टेलीकॉम दोनों समझने वाले लोग कम और महंगे

स्निपेट-योग्य लाइन: AI का “मॉडल” अक्सर समस्या नहीं होता—समस्या यह होती है कि नेटवर्क का डेटा खुद अपने साथ बातचीत नहीं करता।

एक बेहतर तरीका: “फाउंडेशन पहले” प्लेबुक

2026 में तेज़ स्केल के लिए यह क्रम काम करता है:

1. डेटा प्रोडक्ट्स बनाइए: KPI-ready datasets (उदा. “सेल हेल्थ”, “टिकट-टाइमलाइन”)
2. ऑब्ज़र्वेबिलिटी सेट कीजिए: मॉडल ड्रिफ्ट, आउटपुट स्थिरता, अलर्टिंग
3. ह्यूमन-इन-द-लूप रखें: खासकर RAN/कोर में बदलावों पर
4. रनबुक ऑटोमेशन जोड़िए: AI + deterministic automation (स्क्रिप्ट/पॉलिसी)

AI से पैसे बनेंगे या पैसे बचेंगे? टेलीकॉम में क्रम स्पष्ट है

सीधा जवाब: 2025 में अधिकांश ऑपरेटर AI का उपयोग कास्ट रिडक्शन के लिए कर रहे थे; 2026 में रेवेन्यू प्रयोग बढ़ेंगे, पर वही जीतेंगे जिनके पास डेटा और नेटवर्क API की साफ़ नींव होगी।

एनालिस्ट्स के अनुसार 2025 में डिप्लॉयमेंट का बड़ा हिस्सा लागत घटाने पर गया। यह तर्कसंगत भी है—टेलीकॉम मार्जिन दबाव में हैं, और 5G/फाइबर में निवेश भारी है।

फिर कमाई का रास्ता कहाँ है? (AI + 5G के ठोस अवसर)

टेलीकॉम में AI से कमाई के तीन सबसे “रियल” रास्ते मुझे ये दिखते हैं:

1. कस्टमर जर्नी ऑटोमेशन:

   • KYC/ऑनबोर्डिंग में समय घटाना
   • प्लान रिकमेंडेशन से ARPU uplift
   • चर्न प्रिवेंशन के लिए next-best-action

2. एंटरप्राइज़ 5G और प्राइवेट नेटवर्क्स:

   • SLA मॉनिटरिंग + AI-बेस्ड एश्योरेंस
   • इंडस्ट्री-विशिष्ट नेटवर्क प्रोफाइल (मैन्युफैक्चरिंग, लॉजिस्टिक्स)

3. AI इंफ्रास्ट्रक्चर पार्टनर बनना:

   • डेटा-सेंटर कनेक्टिविटी, फाइबर, लो-लेटेंसी ट्रांसपोर्ट
   • एज कंप्यूट/लोकल प्रोसेसिंग (जहाँ रेगुलेशन की जरूरत हो)

यहाँ एक सख्त स्टैंड: अगर आपका नेटवर्क API, ऑब्ज़र्वेबिलिटी और डेटा गवर्नेंस कमजोर है, तो AI-आधारित रेवेन्यू प्रोडक्ट्स जल्दी फेल होंगे। पहले नींव, फिर पैकेजिंग।

2026 का फोकस: Edge AI, Sovereign AI, और नेटवर्क ऑटोमेशन का “वास्तविक” स्तर

सीधा जवाब: 2026 में टेलीकॉम AI का केंद्र “बड़े मॉडल” नहीं, बल्कि Edge intelligence + डेटा संप्रभुता + प्रोडक्शन-ग्रेड ऑटोमेशन होगा।

एनालिस्ट्स ने अगले चरण के लिए तीन साफ़ दिशा-सूचक बताए, जिनका टेलीकॉम-उपयोग बहुत सीधा है:

1) Edge AI: जहाँ 5G सच में चमकता है

रोबोट, ड्रोन, ऑटोनॉमस सिस्टम—इनमें रियल-टाइम कनेक्टिविटी चाहिए। सब कुछ ऑन-डिवाइस प्रोसेस नहीं हो सकता, और क्लाउड तक हर बार जाना लेटेंसी बढ़ाता है।

टेलीकॉम ऑपरेटर के लिए चुनौती यह है कि Edge/MEC का इतिहास मिला-जुला रहा है। 2026 में सफल वही होंगे जो:

• सीमित, दो-तीन इंडस्ट्री पर फोकस करेंगे
• स्पष्ट SLA देंगे
• एज पर “कितना” और “कहाँ” प्रोसेस होगा, इसे प्रोडक्ट की तरह बेचेंगे

2) Sovereign AI: रेगुलेटेड इंडस्ट्री का दरवाज़ा

बैंकिंग, हेल्थकेयर, सरकारी सिस्टम—इनके लिए डेटा लोकेशन और एक्सेस कंट्रोल अहम है। Sovereign AI क्लाउड इसी वजह से एक वास्तविक प्रोडक्ट कैटेगरी बन रही है।

टेलीकॉम के पास यहाँ नैचुरल एडवांटेज है: नेटवर्क, सिक्योरिटी, और लोकल इन्फ्रास्ट्रक्चर। पर यह “सिर्फ GPU किराए पर” नहीं है—यह भरोसे का बिज़नेस है।

3) नेटवर्क ऑटोमेशन: AI थिएटर से बाहर निकलना

“AI थिएटर” तब होता है जब डेमो चमकदार हो, पर NOC में लोगों का काम वही रहे। इससे बचने के लिए 2026 में एक नियम पकड़िए:

• हर AI पहल के साथ एक ऑपरेशनल मेट्रिक जोड़िए
  • MTTR (Mean Time To Repair)
  • ट्रक-रोल्स/महीना
  • फॉल्स अलर्ट रेट
  • SLA उल्लंघन

टेलीकॉम टीमों के लिए 30-दिन का एक्शन प्लान (लीड्स के हिसाब से व्यावहारिक)

सीधा जवाब: यदि आप 2026 में AI को स्केल करना चाहते हैं, तो पहले 30 दिन “मॉडल” पर नहीं—डेटा, गवर्नेंस और एक हाई-ROI use-case पर लगाइए।

1. एक use-case चुनें:
   • “फाइबर फॉल्ट प्रिडिक्शन” या “RAN एनोमली ट्रायेज” जैसे स्पष्ट, मापने योग्य काम
2. डेटा मैपिंग करें:
   • कौन-से सिस्टम से डेटा आएगा, कौन मालिक है, अपडेट फ़्रीक्वेंसी क्या है
3. गवर्नेंस तय करें:
   • PII हैंडलिंग, लॉगिंग, रोलबैक, अप्रूवल वर्कफ़्लो
4. ऑपरेशनल इंटीग्रेशन करें:
   • टिकटिंग सिस्टम/रनबुक से जोड़ें ताकि आउटपुट “काम” बने, स्लाइड नहीं
5. 2 KPI फिक्स करें:
   • उदाहरण: MTTR में 15% कमी, फॉल्स पॉज़िटिव में 20% कमी

मेरे अनुभव में, यही तरीका AI को “प्रोजेक्ट” से “प्रोडक्शन क्षमता” बनाता है।

आगे क्या: 2025 ने हाइप घटाई, पर रोडमैप साफ़ कर दिया

2025 को मैं AI की “सफलता” और “हाइप” के बीच का साल मानता हूँ—जहाँ इंडस्ट्री ने सीख लिया कि सिर्फ बड़े दावे करने से नेटवर्क अपने आप नहीं चलता। एजेंटिक AI पर उम्मीदें जरूर कम-ज़्यादा थीं, लेकिन bounded domains में इसके परिणाम वास्तविक रहे, और डेटा-साइलो जैसी समस्याएँ पहले से ज्यादा स्पष्ट हो गईं।

अगर आप टेलीकॉम/ISP/एंटरप्राइज़ नेटवर्क टीम में हैं, तो 2026 के लिए मेरा स्टैंड यह है: AI रणनीति वही जीतती है जो नेटवर्क ऑटोमेशन, डेटा प्रोडक्ट्स, और सिक्योरिटी गवर्नेंस को साथ लेकर चलती है।

अब सवाल यह नहीं है कि “AI लगाएँ या नहीं।” सवाल यह है: आप AI को नेटवर्क की भरोसेमंदी के बराबर कैसे लाएँगे—और 5G के वादे को ऑपरेशंस की सच्चाई में कैसे बदलेंगे?