KI in der Telekommunikation

Die Telekommunikationsbranche investiert weiterhin in künstliche Intelligenz (KI), um den Kunden einen besseren Service zu bieten und die Rentabilität zu steigern.

Wie Unternehmen in anderen Branchen wissen auch Telekommunikationsunternehmen, dass ihre Zukunft von KI bestimmt ist. Die Einführung von KI-Diensten hilft diesen Unternehmen, ihre Kunden besser zu betreuen, ihre Effizienz zu steigern und letztendlich ihr Geschäftsergebnis zu verbessern.

Eine neue Umfrage des IBM Institute for Business Value unter 300 führenden Telekommunikationsunternehmen weltweit ergab, dass die meisten Kommunikationsdienstleister KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Geschäftsbereichen prüfen und realisieren.

Eine Studie von Nvidia aus dem Jahr 2024¹ ergab, dass fast 90 % der Telekommunikationsunternehmen KI nutzen. Davon befinden sich 48 % in der Pilotphase, während 41 % aktiv auf KI setzen. Laut der Nvidia-Studie sind die meisten Telekommunikationsdienstleister (53 %) der Meinung, dass die Einführung von KI einen Wettbewerbsvorteil bringen würde.

Die Telekommunikationsbranche sollte in die richtigen KI-Technologien und -Dienste investieren. So werden Unternehmen darauf vorbereitet, das volle Potenzial der KI zu nutzen.

KI führt zu mehreren Fortschritten bei der Servicebereitstellung.

• Maschinelles Lernen
• Deep Learning
• Generative KI
• Digitale Zwillinge
• Intelligente Automatisierung

Maschinelles Lernen kann Telekommunikationsunternehmen bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen unterstützen, die manchmal auch als Big Data bezeichnet werden, um mehr umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Beim maschinellen Lernen ist in der Regel ein Mensch beteiligt, der dem System bei der Erkennung von Mustern und der Durchführung von Aufgaben hilft.

Es kann diesen Telekommunikationsunternehmen bei der Auswertung historischer Daten in Kombination mit Zukunftsprognosen helfen, um präventive und vorausschauende Analysen durchzuführen, um Trends besser zu erkennen und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. So können sie zum Beispiel Kundendaten analysieren, um Nutzungsmuster zu verstehen und besser vorherzusagen, wann sie ihr Serviceangebot erweitern müssen.

Deep Learning gilt als eine Untergruppe des maschinellen Lernens, nur dass es weniger menschliches Eingreifen erfordert und mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um die komplexe Entscheidungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zu simulieren. Telekommunikationsunternehmen können Deep Learning nutzen, um noch mehr Einblicke in ihre Netzwerk- und Kundendaten zu erhalten.

Es gibt mehrere wichtige Anwendungsfälle für generative KI in Telekommunikationsunternehmen, insbesondere im Zusammenhang mit der Customer Experience. Unternehmen können sie nutzen, um Kundenprobleme besser zu lösen, personalisierte Inhalte zu erstellen und strategische Verbesserungen zu entwickeln. Mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Telekommunikationsunternehmen mithilfe von KI-Technologien viele verschiedene Aufgaben bewältigen, die bisher manuell erledigt werden mussten.

Beispiele hierfür sind Co-Piloten für Softwareentwicklung, internes Wissensmanagement für Supportmitarbeiter und Content-Generierung und Personalisierung für Marketing- und Vertriebsabteilungen.

Digitale Zwillinge sind virtuelle Darstellungen eines Objekts oder Systems, die Unternehmen die Möglichkeit bieten sollen, Änderungen mit einer Simulation ohne Unterbrechung des Betriebs zu testen. Viele digitale Zwillinge enthalten Echtzeitdaten, um möglichst genau wiederzugeben, wie das reale Objekt oder System funktioniert. Telekommunikationsunternehmen können digitale Zwillinge verwenden, um Belastungen ihrer Netzwerkinfrastruktur zu testen und unterschiedliche Nutzungsmuster der Kunden zu erkennen.

Intelligente Automatisierung kombiniert KI, Business Process Management und Robotic Process Automation (RPA) -Fähigkeiten, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu optimieren und zu skalieren.

Für Telekommunikationsunternehmen, die KI-basierte Dienste anbieten, ergeben sich mehrere Vorteile.

• Erweiterte Daten- und Analysefunktionen
• Erweiterte Network Operations Center
• Verbesserte Netzwerkleistung
• Größeres Umsatzwachstum
• Bessere Customer Experience
• Hervorragender Kundenservice

KI kann die vorausschauende Analyse verbessern und noch leistungsfähiger machen. Telekommunikationsanbieter müssen verstehen, wie sich die Nutzungsmuster ändern, um Ausfälle zu vermeiden und das richtige Serviceniveau zu bieten. KI kann die Erfassung und Verteilung wertvoller Erkenntnisse innerhalb der Telekommunikationsunternehmen und an ihre Partner unterstützen.

Zum Beispiel kann KI Telekommunikationsunternehmen dabei unterstützen, Kunden zu identifizieren, die aufgrund einer schlechten Netzerfahrung abwandern könnten. Laut der Studie des IBM Institute for Business Value unter Telekommunikationsfachleuten glauben 80 % der Befragten, dass Unternehmen KI bereits nutzen, um neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen.

Ein Network Operations Center(NOC) ist das Gehirn eines Telekommunikationsunternehmens. Es ist der zentrale Ort, an dem das Unternehmen seine Netzwerke und Systeme in Echtzeit überwacht und verwaltet, um Unterbrechungen und Netzwerkausfälle zu verhindern. Es kann bei der Verbesserung der Workflows, der Ressourcenzuweisung und der Kapazitätsplanung helfen und potenziell betrügerische Aktivitäten reduzieren.

KI kann die Netzwerkleistung auf verschiedene Weise optimieren.

• Effizienz: Telekommunikationsbetreiber können KI-Algorithmen und KI-Modelle verwenden, um die Gesamtleistung ihrer Netzwerkinfrastruktur zu analysieren, Nutzungsmuster zu erkennen und Anpassungen vorzunehmen, um die Latenz zu verbessern. Letztendlich trägt KI dazu bei, die Netzwerkoptimierung zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.
• Vorausschauende Wartung: Telekommunikationsunternehmen sind auf die Verfügbarkeit ihrer Netzwerke angewiesen. Der Einsatz von vorausschauender Wartung zur Identifizierung potenzieller Probleme mit Hardware- oder Softwaresystemen ist ein unschätzbares Instrument. Telekommunikationsunternehmen können dann die Wartung zu einem Zeitpunkt planen, zu dem die Unterbrechungen des Dienstes minimal sind, wodurch die Kundenabwanderung minimiert wird.
• Automatisiertes Netzwerkmanagement: KI kann verschiedene Aspekte des Netzwerkmanagements automatisieren, wie z. B. Lastausgleich, Verkehrsrouting und Kapazitätsplanung. Dieser KI-Einsatz kann die Netzwerkleistung auf der Grundlage des aktuellen und erwarteten Bedarfs optimieren, Ausfallzeiten minimieren und die Zuverlässigkeit des Dienstes verbessern.

Eine McKinsey-Studie³ hat ergeben, dass KI die Verkaufszahlen um bis zu 15 % steigern und die Investitionskosten um bis zu 10 % senken kann. Telekommunikationsunternehmen können KI nutzen, um die Personalisierung der Content-Erstellung voranzutreiben und gezieltere Botschaften und Medienkäufe zu tätigen, indem sie die Technologie zur kontinuierlichen Verbesserung künftiger Marketingkampagnen einsetzen.

Telekommunikationsunternehmen wissen, dass die Einbindung von KI in die Customer Experience mehrere Vorteile bietet. KI kann Kundenbedürfnisse erfüllen, indem sie personalisierte Dienstleistungen und Marketing über die gesamte Customer Journey hinweg anbietet.

Telekommunikationsunternehmen können mit KI-Tools große Datenmengen analysieren, um das Kundenverhalten und die Kundenbindung zu analysieren. Auf dieser Basis können sie personalisierte Inhalte bereitstellen, mit denen sie spezielle Segmente ansprechen können.

KI kann auch die Customer Journey Maps verbessern, um herauszufinden, wo Interessenten abspringen und Kunden nicht zu Wiederholungskäufern werden. KI kann die Kundenkontaktpunkte optimieren, damit Telekommunikationsunternehmen effizienter und effektiver werben können.

Vor allem aber kann KI Telekommunikationsunternehmen bei der Identifizierung potenzieller Probleme⁴ im Netzwerkdienst ihrer Kunden helfen und Probleme lösen, bevor der Kunde sie überhaupt bemerkt.

Telekommunikationsunternehmen können überwachen, wie KI-Technologien die Customer Experience verbessern, indem sie wichtige Metriken zur Kundenzufriedenheit wie den Net Promoter Score (NPS), Customer Effort Score (CES) und Customer Satisfaction Score (CSAT) verfolgen.

Kundenservice-Mitarbeiter können große Sprachmodelle verwenden, um Kunden bei Anrufen besser zu unterstützen. KI-gestützte Call-Center können KI-Anwendungen wie virtuelle Assistenten und AI-Agenten einsetzen, um die Kundenbindung zu verbessern und mehr Kundenprobleme schneller zu lösen. Dieser Ansatz erhöht die Effizienz und hilft den Kunden, sich wieder ihren anderen Aktivitäten zu widmen.

Sie können ihren Kunden auch Self-Service-Chatbots Chatbots, oder dialogorientierte KI- Assistenten anbieten, die von KI unterstützt werden, um ihre Probleme zu lösen, ohne mit einem Kundensupport-Mitarbeiter sprechen zu müssen. Die IBM-Studie fand heraus, dass 53 % der Befragten bereits KI für den Kundenservice bereitstellen oder optimieren, während die restlichen 47 % eine Bewertung durchführten.

Zwar bietet KI Telekommunikationsunternehmen zahlreiche wertvolle Vorteile, doch bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich.

• Verwaltung der Anfangsinvestition
• Kenntnis der zu verwendenden Modelle
• Integration mit älteren Systemen 
• Qualifikationslücken

Die Einführung einer neuen Technologie erfordert eine Investition in Form eines Technologiekaufs oder einer Lizenz. Unternehmen sollten Mittel für die Lizenzierung von LLM-Modellen bereitstellen und müssen möglicherweise in die Aus- oder Weiterbildung oder die Einstellung neuer Mitarbeiter investieren. Aber mit dem richtigen Ansatz macht sich diese Investition durch erhöhte Effizienz im gesamten Unternehmen, verbesserte Kundenerfahrung und erfolgreicheren Kundenservice bezahlt.

Eine EY-Studie⁵ ergab, dass 50 % der Befragten aus dem Telekommunikationsbereich Schwierigkeiten hatten, den richtigen Anbieter für generative KI zu identifizieren. Es gibt mehrere bekannte Anbieter und eine wachsende Zahl von Startups, die maßgeschneiderte Dienste für bestimmte Branchen anbieten. Aus diesem Grund ist es so wichtig, mit dem richtigen Partner zusammenzuarbeiten, Optionen zu bewerten und den richtigen Weg zu einer Lösung zu finden, die für das jeweilige Unternehmen am besten geeignet ist.

Viele Telekommunikationsunternehmen verwenden unter Umständen immer noch eine veraltete Infrastruktur, die mit modernen KI-Systemen nicht kompatibel ist. Die Integration von KI-Tools in diese älteren Systeme erfordert möglicherweise eine Modernisierung der Anwendungen und eine Überholung der IT-Infrastruktur, wie z. B. die Einführung der Hybrid Cloud, was zusätzliche Kosten verursachen kann.

Für die Aktualisierung dieser Systeme fallen möglicherweise anfängliche Kosten an. Telekommunikationsunternehmen können jedoch mit reduzierten IT-Kosten durch die Cloud rechnen und benötigen in Zukunft weniger Upgrades und Wartung sowie effizientere Systeme.

Die Einführung von KI verändert das Unternehmen in vielerlei Hinsicht. Viele, wenn nicht sogar alle Mitarbeiter müssen sich neue Fähigkeiten aneignen, damit sie KI-Tools in ihre Arbeit integrieren können. Aber die richtigen Schulungsprogramme können diese Unerfahrenheit ausgleichen und den Beschäftigten bei der Vorbereitung auf die KI-getriebene Zukunft unterstützen. Die Befragten der Studie des Institute for Business Value nannten unzureichende Fachkenntnisse als eines der größten Hindernisse für die Einführung von generativer KI.

Telekommunikationsunternehmen, die die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter verbessern, können die Arbeitskosten insgesamt senken. Ein Grund dafür ist, dass die Einstellung neuer Mitarbeiter in der Regel teurer ist. Ein weiterer Grund ist, dass Mitarbeiter mit verbesserten Fähigkeiten bessere Arbeit leisten können als diejenigen, die nicht von den Vorteilen der KI profitieren können.

KI wird bereits in die Netze integriert, wobei der Schwerpunkt auf der Senkung der Investitionskosten, der Optimierung der Netzleistung und der Erschließung neuer Umsatzmöglichkeiten liegt. 

• 5G
• Das Internet der Dinge
• Metaverse und virtuelle Realität

Die lange Einführung von 5G versprach schnellere Konnektivität und die Möglichkeit, mehr Geräte über das Internet der Dinge (IoT) zu verbinden und damit die Art und Weise, wie Kunden mit Unternehmen und untereinander in Verbindung treten, zu revolutionieren. 

Telekommunikationsunternehmen, die KI-Funktionen nutzen, können das 5G-Netzmanagement verbessern und diese fortschrittlichen Netze durch vorausschauende Wartung, verbesserte Sicherheit und einen schnelleren Rollout weiter optimieren. Ein weiterer großer Vorteil von 5G ist die Möglichkeit, mehrere Geräte gleichzeitig zu verbinden. KI kann dabei helfen, diesen Prozess zu optimieren und den schnellsten Weg zu diesen Verbindungen zu finden.

Außerdem können 5G-Technologien zur Verbesserung der KI-Benutzererfahrung beitragen, z. B. indem sie es den Kunden erleichtern, Antworten von generativen KI-Plattformen auf ihren Mobiltelefonen zu erhalten. 

Das Internet der Dinge (IoT) schafft die Möglichkeit eines globalen Netzwerks miteinander verbundener Geräte, das eine Vielzahl von Anwendungsfällen ermöglicht. Ein intelligenter Kühlschrank kann zum Beispiel über das IoT Lebensmittel und Getränke bestellen, wenn er einen geringen Vorrat feststellt.

 Ein anderes Beispiel: Ein intelligentes Thermostat kann die Temperatur im Winter absenken, wenn die Mitarbeiter nicht im Büro sind, und sie rechtzeitig wieder erhöhen, wenn sie zurückkommen. Diese Geräte werden durch maschinelles Lernen und andere KI-Technologien intelligenter und durch die zunehmende Verbreitung von 5G-Netzen leistungsfähiger. 

Die Einführung beider Technologien hat länger gedauert als ursprünglich erwartet. Dennoch wird vielfach davon ausgegangen, dass das Metaverse und Technolgien wie Virtual und Augmented Reality ein wichtiger Teil der Zukunft von Kommunikation und Unterhaltung sein werden. 

Die Belastung der Telekommunikationsnetze könnte zunehmen, wenn die Menschen auf diese Technologien über das Mobilfunknetz zugreifen und beide Technologien an Bedeutung gewinnen. Deshalb ist es wichtig, dass Telekommunikationsunternehmen fortschrittliche KI-Systeme einsetzen, um die steigende Belastung ihrer Netze zu bewältigen.