MLSIP | Enrutamiento SIP asistido con IA
Las redes de comunicaciones en tiempo real, basadas en el protocolo SIP, son la columna vertebral de la telefonía empresarial, los call centers y las comunicaciones unificadas. Sin embargo, su gestión tradicional se basa en configuraciones quasi-estáticas y en la intervención manual de expertos para reaccionar ante problemas como la congestión de red o la degradación del servicio. Este enfoque reactivo es ineficiente, poco escalable y no se adapta a la velocidad que exigen las modernas redes 5G.
El proyecto MLSIP nace para abordar directamente este desafío. El problema fundamental del enrutamiento tradicional es su incapacidad para tomar decisiones proactivas. Los sistemas actuales dirigen las llamadas siguiendo reglas predefinidas, desaprovechando la valiosa información generada en cada sesión. Los registros de llamadas (CDRs), que contienen datos sobre la calidad, duración y resultado de cada comunicación, se usan principalmente para facturación, pero no para optimizar futuras decisiones de enrutamiento.
Aquí es donde MLSIP introduce un cambio de paradigma. El proyecto construirá un bucle de retroalimentación inteligente. En lugar de reglas fijas, un proxy SIP (Kamailio) consultará en tiempo real un «cerebro» de Machine Learning antes de cursar cada llamada. Este servicio de IA, entrenado con los datos de miles de sesiones anteriores, recomendará la ruta óptima para maximizar la probabilidad de éxito y la calidad. Cada llamada finalizada generará nuevos datos que reentrenarán y mejorarán continuamente el sistema, creando un ciclo de optimización constante.
