{"id":27354,"date":"2024-09-13T10:12:39","date_gmt":"2024-09-13T08:12:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=27354"},"modified":"2024-09-04T10:25:27","modified_gmt":"2024-09-04T08:25:27","slug":"das-potenzial-fuer-ki-und-automatisierung-in-der-telco-branche-ist-enorm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=27354","title":{"rendered":"Das Potenzial f\u00fcr KI und Automatisierung in der Telco-Branche ist enorm"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Philipp Kellner, Delivery Partner bei Endava<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) in der Telekommunikation? Das geht! Die Einsatzm\u00f6glichkeiten sind vielf\u00e4ltig und vielversprechend. Dieser Beitrag zeigt, warum sich Telekommunikationsunternehmen mit der Integration von KI besch\u00e4ftigen sollten.<\/p>\n\n\n\n

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Quelle: Endava<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

In den meisten Branchen hat k\u00fcnstliche Intelligenz ihre F\u00e4higkeiten bereits erfolgreich unter Beweis stellen k\u00f6nnen. 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 k\u00f6nnen. Davon ist die Telekommunikationsbranche nicht ausgenommen. Vom Abschluss eines Mobilfunkvertrags \u00fcber Kundenservice und St\u00f6rungsvorhersagen bis hin zur In-House-Entwicklung von Software: In der Branche bietet KI reichlich Einsatzm\u00f6glichkeiten.<\/p>\n\n\n\n

Dokumente schneller bearbeiten als je zuvor<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wer einen Mobilfunkvertrag abschlie\u00dft wei\u00df: Das Aufsetzen, Ausf\u00fcllen und Verarbeiten der Vertragsdokumente sowie Identit\u00e4ts- und Bonit\u00e4tspr\u00fcfungen verursachen einen gro\u00dfen zeitlichen Aufwand. Oftmals werden diese Prozesse noch manuell durchgef\u00fchrt, wodurch lange Wartezeiten auf Seiten der Kunden entstehen. Mithilfe von Dokumentenmanagement-L\u00f6sungen, die \u00fcber automatisierte Workflows verf\u00fcgen, lassen sich diese allerdings automatisch und schnell durchf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

So ist KI in Kombination mit Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) in der Lage, alle wichtigen Informationen aus eingescannten Dokumenten, Ausweisen und P\u00e4ssen herauszulesen, zu verarbeiten, abzugleichen und auf Echtheit zu \u00fcberpr\u00fcfen. Auf diesem Wege lassen sich ebenfalls finanzielle Daten f\u00fcr die Bonit\u00e4tsbewertung und Ermittlung des Kreditrisikos auswerten. Je nachdem ob ein geringes oder erh\u00f6htes Risiko besteht, trifft das System automatisch, schnell und genau die passende Entscheidung.<\/p>\n\n\n\n

KI-Assistenten als Retter in der Not<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In Form eines virtuellen Assistenten bietet eine KI auf Anbieterseite reichlich Unterst\u00fctzungspotenzial. Mittels Large Language Models (LLMs) k\u00f6nnen Mitarbeitende in Dokumenten gezielt nach relevanten Informationen suchen, ohne die Schriftst\u00fccke selbst unter die Lupe nehmen zu m\u00fcssen. 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.<\/p>\n\n\n\n

Auch Kunden k\u00f6nnen von den F\u00e4higkeiten der Technologie profitieren \u2013 zum Beispiel, um Probleme im Heimnetzwerk eigenst\u00e4ndig zu beheben. Zun\u00e4chst begleitet der virtuelle Assistent hilfesuchende Kunden durch einen Diagnoseprozess, damit diese schnellstm\u00f6glich die Ursache f\u00fcr das Problem ausmachen k\u00f6nnen. F\u00fcr die passenden L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge greift er auf Datenbanken zu, die eine riesige Auswahl verschiedener Netzwerkproblembehandlungen auflisten. Im Anschluss f\u00fchrt er Kunden durch die Problembeseitigung und erkl\u00e4rt jeden Schritt in einfacher, verst\u00e4ndlicher und nat\u00fcrlicher Sprache. Praktische Visualisierungen unterst\u00fctzen diesen Prozess zus\u00e4tzlich. Sowohl f\u00fcr Kunden als auch f\u00fcr den Anbieter ist das eine Win-Win-Situation: Denn Kunden erhalten umgehend Hilfe und schnelle Ergebnisse w\u00e4hrend der Kundenservice entlastet wird und so mehr Zeit f\u00fcr komplexere Problemf\u00e4lle hat.<\/p>\n\n\n\n

Wer wei\u00df, wann St\u00f6rungen auftreten, kann handeln<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Traffic-Analysen helfen dabei, potenzielle \u00dcberlastungen und andere St\u00f6rungen zu erkennen, bevor sie auftreten und bei Endverbrauchern f\u00fcr Frustration sorgen. Ein KI-System, das diesen Prozess automatisiert, betrachtet daf\u00fcr zun\u00e4chst die historischen Daten. Dies dient dazu, einen \u00dcberblick \u00fcber das normale Betriebsverhalten zu erhalten. Erkennt es Abweichungen im Normalzustand, stuft das System sie als m\u00f6gliche St\u00f6rfaktoren ein. Daten zur aktuellen Nutzung sowie zur prognostizierten Nachfrage geben ihm zus\u00e4tzlich Aufschluss darauf, ob und inwiefern sich Netzwerkressourcen im Falle einer drohenden \u00dcberlastung verlegen lassen. Dieser Vorgang wird automatisch durchgef\u00fchrt, um eine konstant gute Servicequalit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

\u00c4hnlich funktioniert auch Predictive Maintenance. Dabei analysiert der Algorithmus Daten, um bevorstehende Wartungen von Ger\u00e4ten wie Antennen oder Routern vorherzusehen. Bestimmte Muster und Abweichungen in den Daten k\u00f6nnen auf m\u00f6gliche Ausf\u00e4lle hinweisen, die auf lange Sicht zu kritischen Problemen auf Seiten der Nutzer f\u00fchren w\u00fcrden. Dieses Wissen hilft Anbietern dabei, wichtige Wartungsarbeiten vorzunehmen und Fehler zu beheben, bevor diese die Nutzererfahrung einschr\u00e4nken.<\/p>\n\n\n\n

KI in der Software-Entwicklung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Interne Entwickler profitieren ebenfalls vom Einsatz von KI-Systemen. So k\u00f6nnen sie sich standardisierte Code-Bausteine automatisch erstellen lassen, um die Software-Entwicklung zu beschleunigen. Zudem k\u00f6nnen Entwickler ihr eigenes Arbeitspensum reduzieren, indem sie sich laufend wiederholende Aufgaben einfach der KI \u00fcberlassen. Die dazugewonnene Zeit k\u00f6nnen sie f\u00fcr anspruchsvollere T\u00e4tigkeiten nutzen. Dar\u00fcber hinaus ist die Technologie in der Lage, den existierenden Code auf seine Qualit\u00e4t hin zu \u00fcberpr\u00fcfen; entsprechende Algorithmen tragen dann zu dessen Optimierung bei \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob kritische Fehler vorhanden sind oder ob bessere Alternativen existieren. Dank KI und maschinellem Lernen k\u00f6nnen Entwickler also sicherstellen, dass Anwendungen und Systeme effizient und fehlerfrei laufen und optimale Funktionen den Arbeitsalltag vereinfachen.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz und automatisierte Workflows verhelfen in der Telekommunikationsbranche zu mehr Effizienz und beschleunigen die Probleml\u00f6sung. W\u00e4hrend KI-gest\u00fctzte Dokumentenmanagement-Tools Prozesse wie die Identit\u00e4ts- und Bonit\u00e4tspr\u00fcfungen automatisieren, unterst\u00fctzen KI-Algorithmen bei der Software-Entwicklung und warnen fr\u00fchzeitig vor bevorstehenden Komplikationen im Netz oder in Bezug auf den Ger\u00e4tezustand. KI-Assistenten helfen hingegen im Arbeitsalltag aus \u2013 vor allem mit Blick auf den Umgang mit gro\u00dfen Datenmengen. Telco-Unternehmen sollten daher das Potenzial von KI aussch\u00f6pfen und entsprechende Funktionen in ihre bestehenden Arbeitsabl\u00e4ufe einbinden. Der Mehrwert kann sich sehen lassen: schnellere Abl\u00e4ufe und ein geringerer manueller Arbeitsaufwand, bei gleichbleibender oder besserer (Service-) Qualit\u00e4t, h\u00f6here Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit sowie ein eindeutiger Vorsprung in der Wettbewerbslandschaft.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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