Generative KI als Katalysator für den Wandel in der Telekommunikationsbranche

Generative künstliche Intelligenz (KI) setzte sich im Jahr 2023 durch und löste in den Unternehmen das Bedürfnis aus, unternehmenstaugliche Versionen in ihre Prozesse zu integrieren. Bis 2024 planten 60 % der C-Suite-Führungskräfte, generative KI in irgendeiner Weise zu testen oder zu betreiben, was darauf hindeutet, dass die öffentlich zugänglichen Plattformen der generativen KI die Welt für ihre bahnbrechenden Funktionen sensibilisiert haben.

Insbesondere für Communications Service Provider (CSPs) und Network Equipment Provider (NEPs) birgt die generative KI ein enormes Potenzial, um alle Arten von Abläufen und die Kundenbindung zu verbessern. Konkret würde generative KI die Kundenbetreuung, die IT- und Netzwerkoptimierung sowie die digitale Arbeit verändern – alles Bereiche, in denen die Automatisierung besonders zur Steigerung der Agilität und Effizienz beitragen kann. CSPs und NEPs verfügen in der Regel über riesige Support-Center und IBM hat das Potenzial, die Arbeitslast für alle Akteuren des Ökosystems umzugestalten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI zur Transformation des Telekommunikationsökosystems beitragen kann:

Die Aufgabe des Managements von Kundenbeziehungen ist traditionell reaktiv: Anrufe entgegennehmen, auf E-Mails antworten und Lösungen erarbeiten. Die Einbindung generativer KI in diese Interaktionen unterstützt den Übergang zu einer proaktiveren Betreuung, die das Potenzial hat, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und neue Einnahmequellen zu erschließen. Die Möglichkeit für Kundenbetreuer, sich auf komplexe Fälle zu konzentrieren, indem Routinefragen abgeschafft werden, ist ein perfektes Beispiel für die gleichzeitige Verbesserung des Net Promoter Score und der Mitarbeiterzufriedenheit.

Chatbots gibt es schon seit einiger Zeit, aber sie können bei Kunden oft für Frustration sorgen. Generative KI kann über einfache Fragen und Antworten hinausgehen und auch trainieren, negative Stimmungen zu erkennen und das Ticket an den richtigen Agenten weiterzuleiten, um weitere Eskalationen zu vermeiden und den Agenten zu ermöglichen, schnell und angemessen zu reagieren. Die Technologie des Chatbots kann auch auf Telefoninteraktionen angewendet werden, was die Kundenbetreuung weiter verfeinert.

KI kann auch dazu beitragen, die automatisierte Kundenansprache zu fördern, die die Bedürfnisse und Probleme der Kunden vorwegnimmt, sowie personalisiertes Marketing zu betreiben, das den Umsatz steigern und die Customer Experience optimieren kann. So kann die KI beispielsweise eine Reihe von Eingaben berücksichtigen, um Angebote zu erstellen, wie z. B. die aktuelle Nutzung und die Tarifpläne, den Lebenszyklus des Gerätebesitzes, die Erfahrung und Angebote für Upgrades und Anreize zum Kauf weiterer Geräte oder zur Beibehaltung des Services auf der Grundlage von Angeboten. Dies hat das Potenzial, die Abwanderung zu verringern, den Umsatz pro Nutzer zu steigern und die Kosten für die Abonnentengewinnung zu senken.

KI kann dazu beitragen, die Leistung, Effizienz und Zuverlässigkeit von Telekommunikationsnetzen zu verbessern, was für die Erfüllung der ständig steigenden Anforderungen verschiedener Kundensegmente von entscheidender Bedeutung ist. Durch Live-Datenanalyse und vorausschauende Vorhersagen können KI-Tools Mitarbeitern in Netzwerkbetriebszentren und Netzwerkingenieuren helfen, Engpässe und Ausfallzeit zu reduzieren. Mit dem weiteren Ausbau von 5G-Netzen wird der Bedarf an intelligentem Lastausgleich und Traffic-Shaping wahrscheinlich steigen.

Eine KI-gestützte Netzoptimierung könnte für CSPs in vielerlei Hinsicht von Vorteil sein: Sie kann nicht nur zum Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens beitragen, indem sie den Service für die Kunden verbessert, sondern auch bei der Verwaltung der Betriebskosten helfen, indem sie die Belastung der Ressourcen angeht und sowohl CSPs als auch NEPs hilft, eine Über- oder Unterversorgung mit Ressourcen zu vermeiden.

CSPs können die Vorteile von watsonx.ai nutzen, um KI- und Machine-Learning-Funktionen zu trainieren, zu validieren, abzustimmen und einzusetzen und so die Netzwerkleistung zu optimieren. Die Open-Source-Frameworks sowie die SDK- und API-Bibliotheken von Watsonx sollen die Implementierung von KI in bestehende Softwareplattformen erleichtern, die Telcos bereits zur Überwachung ihrer Netze nutzen.

Einer der Hauptvorteile von KI ist ihre Fähigkeit, als Produktivitätstool alltäglichere und zeitaufwändigere Aufgaben zu automatisieren und Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf wichtigere Tätigkeiten und Arbeiten zu konzentrieren. Viele der heutigen Mitarbeiter verwenden in ihrer täglichen Arbeit eine erstaunliche Anzahl manueller Prozesse oder fragmentierter Werkzeuge mit ständigem Bildschirmwechsel. Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von IBM Watson Orchestrate, das Robotic Process Automation verwendet, um Workflows zu optimieren und eine Verbindung zu Apps herzustellen, um Mitarbeitern zu helfen, eine Vielzahl von Aufgaben einfacher zu erledigen.

Bevor Sie mit der Implementierung von KI-Verbesserungen beginnen, sollten CSPs und NEPs unbedingt organisatorische Strategien entwickeln, um diese leistungsstarken Tools möglichst effektiv einzusetzen.

KI stützt sich auf Daten, aber viele Unternehmen betreiben immer noch verschiedene isolierte Datenspeicher. CSPs und NEPs sollten eine hybride Informationsarchitektur definieren und einrichten, die den einfachen Datenfluss in Multicloud-Umgebungen ermöglicht und Erkenntnisse in die Qualität dieser Daten bietet. watsonx.data hilft, diesen Prozess zu vereinfachen und ermöglicht es CSPs und NEPs, KI in einem Datenspeicher zu skalieren, der auf einer offenen Lakehouse-Architektur basiert, die Abfragen, Governance und flüssigen Zugriff auf Daten unterstützt. Mit Hilfe von watsonx.data können Geschäftsfunktionen innerhalb von CSP und NEP über einen einzigen Zugangspunkt auf ihre Daten zugreifen und eine Verbindung zu Speicher- und Analyseumgebungen herstellen, um das Vertrauen in ihre Daten zu stärken und aus überprüfbaren Quellen zu arbeiten.

CSPs und NEPs, die gründliche Organisations- und Datenstrategien entwickeln, sind nicht nur in der Lage, die Funktionen und die Ethik ihrer KI-Frameworks zu maximieren, sondern sie können diese Methoden auch anwenden, um ihre eigenen Unternehmenskunden auf ihren eigenen Wegen zu begleiten – und so das Potenzial für zusätzliche Einnahmequellen eröffnen.

Wenn sich die Funktionen der KI weiterentwickeln, sollten Unternehmen zwischen zwei Wegen wählen: Es wird Unternehmen geben, die KI als ein zusätzliches Werkzeug für verschiedene Aspekte ihres Geschäfts sehen, und Unternehmen, die KI zuerst einsetzen. CSPs und NEPs, die den letzteren Weg einschlagen, werden in der Lage sein, Vorteile gegenüber ihren Konkurrenten in Bezug auf Kosteneinsparungen, Servicequalität und Kundenerfahrung zu erzielen - und dieser Vorteil kann sich mit der Entwicklung der KI in den kommenden zehn Jahren nur noch verstärken. 

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die KI-Produkte von IBM, wie z. B. watsonx, einen Beitrag zur Telekommunikationsbranche leisten können, besuchen Sie unseren Stand (#1010) auf der MWC Las Vegas vom 26. bis 28. September in der West Hall des Las Vegas Meeting Center.