Die nächste Stufe der Telekommunikation Wie KI die Telekommunikations-Branche umkrempelt

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KI-Phones, KI-Notebooks, KI-Router – generative KI und Automatisierung werden zweifelsfrei die zukünftige Kommunikation mitgestalten. Abseits dieser Zukunftsmusik gibt es aber schon jetzt reale Einsatzmöglichkeiten für die Telekommunikationsbranche.

In der Telekommunikationsbranche dreht sich alles um Daten – mehr als in jeder anderen Branche. Gleichzeitig steht sie durch den Druck, Kosten zu senken, und der Notwendigkeit, veraltete IT-Systeme zu modernisieren, vor Herausforderungen. Schätzungsweise wird sich der weltweite Datenkonsum über Telekommunikationsnetze laut PwC in Zukunft fast verdreifachen – von 3,4 Millionen Petabyte im Jahr 2022 auf 9,7 Millionen Petabyte im Jahr 2027. Werden die Daten richtig genutzt, können sie die Modernisierung der Branche unterstützen, die Arbeitsweisen verändern und einen qualitativ höherwertigen Kundenservice ermöglichen.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden diese Entwicklung ohne Zweifel prägen. Während es bei der Automatisierung darum geht, eine Aufgabe ohne Zutun ausführen zu lassen, entscheidet KI auf intelligente Weise, was geschehen soll. Zusammen bilden die Technologien die Grundlage für die nächste Stufe der digitalen Transformation der Telekommunikationsbranche. Die Einsatzmöglichkeiten reichen dabei von der Kundenerfahrung über den Außendienst bis hin zu Nachhaltigkeitsthemen.

Schneller zur Antwort

Gesellschaftliche und technologische Veränderungen wirken sich auf die Erwartungen, Prioritäten und das Verhalten der Kunden aus. Jüngste Untersuchungen [PDF] haben ergeben, dass 81 Prozent der Kunden aufgrund des technologischen Fortschritts einen schnelleren Service erwarten. In Zukunft werden generative KI-Tools und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) daher eine immer wichtigere Rolle bei der Erfüllung dieser Kundenbedürfnisse spielen.

Dabei können KI und Automatisierung in der Telekommunikation helfen, die Kundenerfahrung generell zu verbessern. Große Sprachmodelle bieten eine schnellere und effizientere Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen als herkömmliche Technologien. Wenn ein Verbraucher beispielsweise eine Frage zur Installation seines Routers hat und sich mit seinem Internetanbieter in Verbindung setzen möchte, kann er mithilfe von LLMs einfach und schnell die gewünschten Informationen finden. Auch den Mitarbeitern im Kundendienst können LLMs die Suche nach Informationen für ihre Kunden erleichtern. Denn oftmals sind derartige Informationen zwar vorhanden, aber nur schwer auffindbar, und führen dementsprechend nicht selten zu negativen Kundenerfahrungen.

Einfacher Zugang zu Daten

Für Geschäftsanwender war die Analyse von Daten bisher äußerst komplex. Dank generativer KI können nun auch technisch nicht-versierte Nutzer auf Daten zugreifen und diese analysieren. Die Möglichkeit, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, erleichtert es den Geschäftsanwendern, die erforderlichen Informationen aus ihren Daten zu gewinnen. Für Netzwerkingenieure bieten LLMs beispielsweise die Möglichkeit, Informationen über lokale Muster zu finden und zu extrahieren, ohne sich mit einer komplizierten und unübersichtlichen Aufbereitung der Daten auseinandersetzen zu müssen.

Auf diese Weise stehen die Vorteile von Daten-Analysen Mitarbeitern im gesamten Unternehmen zur Verfügung und beschränken sich nicht auf eine Abteilung mit ausgebildeten, gut informierten Datenwissenschaftlern. Das Ergebnis: Unternehmen können sich mehr zu einem datengesteuerten Betrieb entwickeln, und zwar auf eine Art und Weise, die für jeden zugänglich ist – egal ob er an einem Schreibtisch sitzt oder im Außendienst arbeitet.

Effiziente Technikereinsätze

KI-Technologie ist bekanntlich sehr nützlich, wenn es darum geht, Daten für strategische Entscheidungen im Bereich der Netztechnik zu sammeln. Sie kann jedoch auch bei Vorfällen vor Ort eine große Hilfe sein. Wenn beispielsweise ein Baum umstürzt und einen Mobilfunkmast beschädigt, ist es für die Mitarbeiter oft schwierig, aus der Ferne die richtigen Entscheidungen zu treffen. In der Regel senden Telekommunikationsanbieter ihre Mitarbeiter zum betroffenen Ort, um sich zunächst ein Bild von der Lage zu verschaffen.

LLMs können hier zum Einsatz kommen, um schneller die notwendigen Informationen zu beschaffen. Sie ermöglichen den Teams den Zugriff auf georeferenzierte Daten von standortbasierten Diensten, die in Kombination mit Satellitenbildern den Einsatzkräften ein vollständiges Bild des Geschehens vermitteln. Auf diese Weise schaffen die Telekommunikationsanbieter effizientere Abläufe und können die richtige Person zur richtigen Zeit entsenden.

Nachhaltigkeit durch autonome Netze

Effizienz wird auch immer wichtiger, wenn es darum geht, Nachhaltigkeitsziele in der Telekommunikation zu erfüllen. Unternehmen dieser Branche stehen unter dem wachsenden Druck von Verbrauchern, Investoren und Regulierungsbehörden, ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren und Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Gleichzeitig sehen sich Telekommunikationsunternehmen mit einer steigenden Nachfrage nach ihren Dienstleistungen konfrontiert, die unter anderem durch Remote Work, Digitalisierung und Cloud-basierte Lösungen ausgelöst wird. Energieeffiziente Technologien wie autonome Netze werden bei den weltweiten Bemühungen zur Dekarbonisierung eine entscheidende Rolle spielen.

So wie ein autonomes Auto Kraftstoff spart, indem es intelligent die optimale Geschwindigkeit beibehält, ohne unerwartet zu beschleunigen oder zu verlangsamen, finden autonome Netze automatisch die optimale Konfiguration für das Netz und reduzieren so den Energieverbrauch. KI und maschinelles Lernen (ML) können hierbei die Aufgaben im Netzmanagement automatisieren. Dies erlaubt idealerweise erhebliche Kosteneinsparungen, schnellere Reaktionen auf Netzprobleme und ein verbessertes Kundenerlebnis. In Zukunft werden zunehmend autonome Netze ihren Energieverbrauch und ihren Betrieb selbst steuern – und damit sowohl leistungsstärker als auch nachhaltiger sein.

Grundlage für andere Branchen

Die Telekommunikationsbranche entwickelt sich immer mehr über ihre traditionellen Dienstleistungen hinaus und wird zur Grundlage anderer Branchen. Vom Verkehr bis zum Gesundheitswesen – Milliarden von Verbrauchern auf der ganzen Welt verlassen sich täglich auf den reibungslosen Austausch von Daten. Der kluge Einsatz von Automatisierung und künstlicher Intelligenz verspricht, Kunden zufriedener zu machen, den Betrieb umweltfreundlicher zu gestalten und die Entwicklung innovativer Dienstleistungen zu fördern. Führungskräfte in der Telekommunikationsbranche sollten erkennen, wie sie von zugänglichen Daten profitieren, veraltete Technologien hinter sich lassen und KI gepaart mit Automatisierung nutzen können, um eine smartere Zukunft zu gestalten. Angesichts der zentralen Rolle des Telekommunikationssektors für andere Branchen und die Gesellschaft insgesamt ist es entscheidend, diese Chancen zu ergreifen.

Über den Autor

Phil Kippen ist Head of Industry Telecommunications bei Snowflake. Phil verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Telekommunikationsanbietern weltweit und unterstützt bei Snowflake Kunden bei der Transformation ihrer Architekturen zur Bereitstellung von Netzwerk- und Cloud-Diensten und der Entwicklung neuer, innovativer Dienste.

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