Mit der COVID-19-Pandemie begann der Umbruch für die Telekommunikationsbranche. [...]
Weil immer mehr Menschen von zu Hause arbeiteten, geriet auch die digitale Konnektivität in den eigenen vier Wänden unter Druck – und ein Boom unzufriedener Kunden brachte die Anfälligkeit veralteter Netzwerke und überlasteter Verbindungen ans Licht.
Ein Weckruf für eine Branche, die sich in den vorherigen Jahren vor allem in die Welt der Medien und der Unterhaltung diversifizieren wollte. Die Unternehmen reagierten auf die Kundenbeschwerden und fokussierten sich noch mehr darauf, ihren Service zu modernisieren. Um die bestmöglichen Verbindungen sicherzustellen und die Kundenzufriedenheit anzuheben, galt es, technische Engpässe zu identifizieren und die Kundenbetreuung zu verbessern.
Wichtige Partner bei diesem Vorhaben? Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Spätestens das war der Moment, an dem bei der branchenweiten digitalen Transformation mindestens einen Gang hochgeschaltet wurde.
Während es technisch schnell in die Zukunft ging, begannen die Unternehmen, sich auf das grundlegende Versprechen ihres Angebots zurückzubesinnen: Stabile Verbindungen für die Kunden. Um das zu erreichen, investieren sie mehr Geld und Zeit in die Bereitstellung besserer Dienste.
Ein großer Teil der Investitionen fließt in die Entwicklung von KI. Wie Unternehmen vieler anderer Branchen sind auch die Telekommunikationsunternehmen auf die Leistungsfähigkeit dieser Technologie aufmerksam geworden.
Damit KI jedoch die erhoffte Verbesserung von Services leisten und bei der Interaktion mit Kunden alltägliche Aufgaben übernehmen kann, benötigt sie ungehinderten Zugang zu großen Mengen relevanterer Daten innerhalb des Unternehmens. Doch hier steht oft die IT-Infrastruktur selbst der Innovation im Weg.
Zahlen der Evolve Data Study, für die 850 IT-Entscheider aus sieben Ländern der EMEA-Region zu ihrer Cloud- und Datennutzung befragt wurden, zeigen, dass Datensilos diesem ungehinderten Datenzugang im Weg stehen. Zwei Drittel (66 Prozent) der deutschen IT-Manager – auch aus der Telekommunikationsbranche – geben an, dass Datensilos ihr Unternehmen daran hindern, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Ebenso viele sind der Meinung, dass ihr Unternehmen Geld verloren habe, weil es aufgrund von Datensilos nicht in der Lage war, zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
Zeit für Entscheidungen zu verlieren, kann sich schnell negativ auf das Kundenerlebnis und die finanzielle Situation des Unternehmens auswirken. Die Zeitspanne, die es beispielsweise braucht, bis aufgrund schlechter Verbindungen anfangs leicht unzufriedene Kunden schließlich zur Konkurrenz wechseln, kann sehr kurz sein. Entscheidungen in Echtzeit oder sogar vorausschauend treffen zu können, versetzt Unternehmen in die Lage, Probleme zu erkennen und Lösungen für diese zu entwickeln, bevor diese ernsthafte Komplikationen verursachen können.
KI und ML sind für solche Maßnahmen entscheidend, benötigen dafür aber den Zugang zu den Daten der Organisation. Ist das gegeben, schaffen Unternehmen nicht nur die Voraussetzung für beinahe endlose Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien, sondern sie brechen auch gleichzeitig Datensilos auf.
„Warum ist mein Breitbandanschluss so langsam?“
Telekommunikationsnetze sind hochkomplex. Sie bestehen oft aus mehreren Technologiegenerationen und vielen verschiedenen, miteinander verbundenen Systemen. Das macht die Vorhersage und die Vermeidung von Netzausfällen sowie Ausfallzeiten zu großen Herausforderungen.
Die Netze sind zudem von physischen Faktoren wie dem Wetter, wie zum Beispiel starker Wind oder Eisregen, und der Netzauslastung abhängig. KI kann hier eine Schlüsselkomponente darstellen, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Einer Analyse von Accenture zufolge hat KI das Potenzial, Netzausfallzeiten für Telekommunikationsunternehmen um bis zu 50 Prozent zu reduzieren.
KI-Systeme können beispielsweise Wettermuster automatisch erkennen und die Ergebnisse dann mit ML-Algorithmen, die mit Daten von früheren Vorfällen trainiert wurden, vergleichen. Stuft die KI anhand der Wetterdaten ein nahendes Sturmtief als Gefahr für Fernmeldetürme ein, kann sie Empfehlungen zum Schutz der betreffenden Türme ausgeben, damit diese nicht im Ernstfall vom Netz gehen müssen.
Die Vorteile proaktiven Handelns durch eine unterstützende KI trifft auch auf die Vorhersage von Auslastungsspitzen und die Beratung von Kunden zu. Entsprechend trainierte Systeme können die Netzauslastung selbstständig verwalten und optimieren, so dass Telekommunikationsunternehmen fundiertere Entscheidungen darüber treffen können, welche Technologien in Zeiten hoher Nachfrage eingesetzt werden sollten. Die Möglichkeiten, die Nachfrage zu steuern, reichen von 2G bis 5G in drahtlosen Netzen bis hin zu Kupfer- und Glasfaserleitungen in kabelgebundenen Netzen. Weil jede dieser Lösungen für unterschiedliche Situationen geeignet ist, erhalten die Unternehmen eine dringend benötigte Flexibilität.
Wie wichtig diese ist, zeigt ein bekanntes Beispiel aus Pandemiezeiten: Die Eltern arbeiteten im Homeoffice und die Kinder streamten Fernsehsendungen und/oder spielten Online-Games. Das belastete die Netze und verlangsamte die Geschwindigkeit drastisch.
Mit Hilfe von KI können Telekommunikationsunternehmen solche Engpässe schnell identifizieren und Lösungen finden. Kunden erhalten dadurch noch umfassendere Beratungen, wie sie den besten Service erhalten können. Die aus diesen Beratungen resultierenden Empfehlungen, beispielsweise das Fernsehen über drahtlose Netzwerke, statt über Glasfaser zu streamen, tragen entscheidend dazu bei, dass das Netz stabil und die Kunden zufrieden bleiben.
KI ist nur so stark wie ihre Daten
Die Möglichkeiten KI einzusetzen sind vielfältig. Alle Einsatzszenarien haben jedoch eins gemein: Die verwendete KI ist nur so gut, wie die Daten, mit der sie trainiert wurde und wird. Modelle, die nur auf eine Teilmenge der Daten eines Unternehmens zurückgreifen, können entscheidende Erkenntnisse verpassen oder verfälschen die Aussagen. Sie erzeugen „halluzinierte“ Antworten und bieten dadurch nicht die Entlastung, welche sich die Organisation von dem Einsatz dieser Technologie erhofft hat.
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Unternehmen sollten daher KI-Anwendungsfälle auf einer soliden Grundlage aufbauen und ihr Zugang zu einem vollständigen und bereinigten Datensatz verschaffen. Dadurch wird die KI bestmöglich trainiert und kann sich die nötigen Erkenntnisse aus den Daten ziehen. Besonders in hybriden Multi-Cloud-Umgebungen bedarf es dafür einer Datenarchitektur, die den Zugang zu Cloud-Umgebungen und lokalen Rechenzentren gleichermaßen ermöglicht. Zusätzlich sollte sie eine strenge Governance durchsetzen, um die erforderliche Compliance sicherzustellen.
Wie wichtig es ist, diese Grundlage von Beginn an sicherzustellen, zeigt der prognostizierte Anstieg des weltweiten KI-Marktes für Telekommunikationsunternehmen von 1,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf fast 40 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030. Dieser rasante Anstieg verdeutlicht, dass KI mit der Zukunft der Branche fest verbunden ist.
Zukunftssichere Konnektivität mit KI
Telekommunikationsunternehmen besinnen sich auf das Kernangebot solider Konnektivität. Dies hängt jedoch von der Absicherung der immer komplexer werdenden Netze ab, auch durch das kommende 6G. So wird KI in Telekommunikationsunternehmen eine immer entscheidendere Rolle einnehmen.
Für Organisationen ist es daher wichtig, die nötigen Vorkehrungen zu treffen, damit sie das volle Potenzial der Technologie ausschöpfen können. Mit einer Datenarchitektur, die einen ganzheitlichen Zugriff auf bereinigte und qualitativ hochwertige Daten ermöglicht, können KI-getriebene Dienste einen echten Mehrwert liefern – für ein noch besseres Kundenerlebnis und eine zukunftssichere Konnektivität.
*Benjamin Bohne ist Group Vice President Sales, Central EMEA bei Cloudera.
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