Das Potenzial für KI und Automatisierung in der Telco-Branche ist enorm

Autor/Redakteur: Philipp Kellner, Delivery Partner bei Endava/gg

Künstliche Intelligenz (KI) in der Telekommunikation? Das geht! Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und vielversprechend. Dieser Beitrag zeigt, warum sich Telekommunikationsunternehmen mit der Integration von KI beschäftigen sollten.

In den meisten Branchen hat künstliche Intelligenz ihre Fähigkeiten bereits erfolgreich unter Beweis stellen können. Trotzdem fragen sich noch immer viele Unternehmen, ob und wie sehr sich die Technologie in ihrem Sektor lohnt und wie sie diese am besten in ihren Arbeitsalltag einbinden können. Davon ist die Telekommunikationsbranche nicht ausgenommen. Vom Abschluss eines Mobilfunkvertrags über Kundenservice und Störungsvorhersagen bis hin zur In-House-Entwicklung von Software: In der Branche bietet KI reichlich Einsatzmöglichkeiten.

Dokumente schneller bearbeiten als je zuvor

Wer einen Mobilfunkvertrag abschließt weiß: Das Aufsetzen, Ausfüllen und Verarbeiten der Vertragsdokumente sowie Identitäts- und Bonitätsprüfungen verursachen einen großen zeitlichen Aufwand. Oftmals werden diese Prozesse noch manuell durchgeführt, wodurch lange Wartezeiten auf Seiten der Kunden entstehen. Mithilfe von Dokumentenmanagement-Lösungen, die über automatisierte Workflows verfügen, lassen sich diese allerdings automatisch und schnell durchführen.

So ist KI in Kombination mit Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) in der Lage, alle wichtigen Informationen aus eingescannten Dokumenten, Ausweisen und Pässen herauszulesen, zu verarbeiten, abzugleichen und auf Echtheit zu überprüfen. Auf diesem Wege lassen sich ebenfalls finanzielle Daten für die Bonitätsbewertung und Ermittlung des Kreditrisikos auswerten. Je nachdem ob ein geringes oder erhöhtes Risiko besteht, trifft das System automatisch, schnell und genau die passende Entscheidung.

KI-Assistenten als Retter in der Not

In Form eines virtuellen Assistenten bietet eine KI auf Anbieterseite reichlich Unterstützungspotenzial. Mittels Large Language Models (LLMs) können Mitarbeitende in Dokumenten gezielt nach relevanten Informationen suchen, ohne die Schriftstücke selbst unter die Lupe nehmen zu müssen. Stattdessen reicht eine einfache Texteingabe. Das System durchsucht und filtert die Dokumente nach den gesuchten Inhalten und extrahiert sie. Dadurch sinkt der manuelle Arbeitsaufwand erheblich.

Auch Kunden können von den Fähigkeiten der Technologie profitieren – zum Beispiel, um Probleme im Heimnetzwerk eigenständig zu beheben. Zunächst begleitet der virtuelle Assistent hilfesuchende Kunden durch einen Diagnoseprozess, damit diese schnellstmöglich die Ursache für das Problem ausmachen können. Für die passenden Lösungsvorschläge greift er auf Datenbanken zu, die eine riesige Auswahl verschiedener Netzwerkproblembehandlungen auflisten. Im Anschluss führt er Kunden durch die Problembeseitigung und erklärt jeden Schritt in einfacher, verständlicher und natürlicher Sprache. Praktische Visualisierungen unterstützen diesen Prozess zusätzlich. Sowohl für Kunden als auch für den Anbieter ist das eine Win-Win-Situation: Denn Kunden erhalten umgehend Hilfe und schnelle Ergebnisse während der Kundenservice entlastet wird und so mehr Zeit für komplexere Problemfälle hat.

Wer weiß, wann Störungen auftreten, kann handeln

Traffic-Analysen helfen dabei, potenzielle Überlastungen und andere Störungen zu erkennen, bevor sie auftreten und bei Endverbrauchern für Frustration sorgen. Ein KI-System, das diesen Prozess automatisiert, betrachtet dafür zunächst die historischen Daten. Dies dient dazu, einen Überblick über das normale Betriebsverhalten zu erhalten. Erkennt es Abweichungen im Normalzustand, stuft das System sie als mögliche Störfaktoren ein. Daten zur aktuellen Nutzung sowie zur prognostizierten Nachfrage geben ihm zusätzlich Aufschluss darauf, ob und inwiefern sich Netzwerkressourcen im Falle einer drohenden Überlastung verlegen lassen. Dieser Vorgang wird automatisch durchgeführt, um eine konstant gute Servicequalität zu gewährleisten.

Ähnlich funktioniert auch Predictive Maintenance. Dabei analysiert der Algorithmus Daten, um bevorstehende Wartungen von Geräten wie Antennen oder Routern vorherzusehen. Bestimmte Muster und Abweichungen in den Daten können auf mögliche Ausfälle hinweisen, die auf lange Sicht zu kritischen Problemen auf Seiten der Nutzer führen würden. Dieses Wissen hilft Anbietern dabei, wichtige Wartungsarbeiten vorzunehmen und Fehler zu beheben, bevor diese die Nutzererfahrung einschränken.

KI in der Software-Entwicklung

Interne Entwickler profitieren ebenfalls vom Einsatz von KI-Systemen. So können sie sich standardisierte Code-Bausteine automatisch erstellen lassen, um die Software-Entwicklung zu beschleunigen. Zudem können Entwickler ihr eigenes Arbeitspensum reduzieren, indem sie sich laufend wiederholende Aufgaben einfach der KI überlassen. Die dazugewonnene Zeit können sie für anspruchsvollere Tätigkeiten nutzen. Darüber hinaus ist die Technologie in der Lage, den existierenden Code auf seine Qualität hin zu überprüfen; entsprechende Algorithmen tragen dann zu dessen Optimierung bei – unabhängig davon, ob kritische Fehler vorhanden sind oder ob bessere Alternativen existieren. Dank KI und maschinellem Lernen können Entwickler also sicherstellen, dass Anwendungen und Systeme effizient und fehlerfrei laufen und optimale Funktionen den Arbeitsalltag vereinfachen.

Fazit

Künstliche Intelligenz und automatisierte Workflows verhelfen in der Telekommunikationsbranche zu mehr Effizienz und beschleunigen die Problemlösung. Während KI-gestützte Dokumentenmanagement-Tools Prozesse wie die Identitäts- und Bonitätsprüfungen automatisieren, unterstützen KI-Algorithmen bei der Software-Entwicklung und warnen frühzeitig vor bevorstehenden Komplikationen im Netz oder in Bezug auf den Gerätezustand. KI-Assistenten helfen hingegen im Arbeitsalltag aus – vor allem mit Blick auf den Umgang mit großen Datenmengen. Telco-Unternehmen sollten daher das Potenzial von KI ausschöpfen und entsprechende Funktionen in ihre bestehenden Arbeitsabläufe einbinden. Der Mehrwert kann sich sehen lassen: schnellere Abläufe und ein geringerer manueller Arbeitsaufwand, bei gleichbleibender oder besserer (Service-) Qualität, höhere Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit sowie ein eindeutiger Vorsprung in der Wettbewerbslandschaft.