KI in der Telekommunikation

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Prozesse und Algorithmen, die Intelligenz und Problemlösungen simulieren. Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind Unterkategorien von KI. Dabei werden Algorithmen verwendet, um in Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

In den letzten Jahren haben Fortschritte in den Anwendungsbereichen von KI, ML und DL, wie etwa schnell verfügbare Large Language Models (LLMs), zu neuen Use Cases in vielen Branchen geführt. Dazu zählen personalisierte Empfehlungen im Einzelhandel und Betrugserkennung im Finanzwesen. In der Telekommunikation sind diese Innovationen zu einem Teil des Geschäfts geworden.

Viele führende Telekommunikationsanbieter nutzen schon seit Jahren prädiktive KI, um Abläufe effizienter zu gestalten. Zur Verbesserung der Kundenerlebnisse und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt setzen einige Unternehmen auch generative KI (gen KI) ein. Die Anwendung von KI in Ihrem Telekommunikationsunternehmen ist jedoch mit Hindernissen verbunden, darunter anfängliche Kapitalausgaben, Sicherheit und Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen. IT-Lösungen können Ihnen helfen, KI-Tools effizient und kostengünstig einzusetzen und so neue Umsätze zu generieren und gleichzeitig Kundendaten zu schützen.

KI-Anwendungen können zur Bewältigung verschiedener Herausforderungen in der Telekommunikation beitragen:

• Steigende Kosten Um wettbewerbsfähig zu bleiben, haben Telekommunikationsunternehmen beträchtliche Summen für Upgrades ausgegeben. Sie haben zum Beispiel viel in die Infrastruktur investiert, um ihre Netze umzugestalten und neue Dienste und Anwendungen bereitzustellen, die mit 5G und KI möglich sind. Der Einsatz von KI zur Steigerung der Effizienz des Netzes oder zur Senkung der Wartungskosten hat das Potenzial, die Auswirkungen dieser Kostensteigerungen abzuschwächen.
• Wettbewerb Der Wettbewerb verstärkt sich mit zunehmenden Kundenerwartungen und der Ausweitung der von Mitbewerbern angebotenen Services. Das Angebot neuer KI-gestützter Services wie Service-Chatbots und ein effizienter verwalteter Netzverkehr können Ihnen helfen, mit Ihren Mitbewerbern Schritt zu halten oder sie zu übertreffen.
• Verwaltung und Komplexität von Netzwerken Mit zunehmendem Datenverkehr steigt auch die Komplexität der globalen Netze, wodurch wiederum mehr Ressourcen zur Verwaltung benötigt werden.
• Mangel an Rechenleistung zur Datenverarbeitung Ihre Kundenbestände erzeugen eine Menge nützlicher Daten. Vielen Telekommunikationsunternehmen fehlen jedoch die Ressourcen zur Analyse dieser Daten, um Kunden effizienter und effektiver betreuen zu können.

Einsatz von KI im Unternehmen

Sie können KI/ML zur Bewältigung dieser Herausforderungen in der Telekommunikationsbranche einsetzen. Hier sind ein paar Beispiele für Use Cases:

• Netzwerkoptimierung KI kann bei der Analyse des Netzverkehrs helfen, um zur Vermeidung von Verlangsamungen Datenstaus vorherzusagen und Umleitungen vorzunehmen. So können Sie das Kundenerlebnis verbessern und unnötige Kosten vermeiden.
• Netzwerksicherheit und prädiktive Wartung KI kann historische Daten analysieren, um vorherzusagen, wann Netzbereiche und Netzinfrastrukturen wahrscheinlich ausfallen werden. So haben Sie mehr Zeit für eine proaktive Planung der Wartung, was auch Kosten senken kann.
• Netzwerkeffizienz Die Anwendung prädiktiver KI auf qualitativ hochwertige Sprach- und Videoübertragungen führt zu einer Verringerung des Datenverkehrs im Netz. So können beispielsweise FEC (Forward Erasure Correction) oder die Verwendung von ECC (Erasure Correcting Codes) Daten vor den Auswirkungen von Paketverlusten schützen, indem im Voraus Reparaturpakete erstellt werden. Mit diesen Paketen lassen sich verlorene Daten wiederherstellen.
• Service-Chatbots KI-Modelle können durch den Einsatz von Chatbots zur Lösung gängiger Probleme die Bearbeitung von Anfragen an den Kundenservice beschleunigen. So kann sich das Personal um Eskalationen oder andere Angelegenheiten kümmern.

Obwohl KI Ihnen bei der Bewältigung der Herausforderungen im Telekommunikationsgeschäft helfen kann, ist die Einführung von KI-Technologien oft schwierig. Hindernisse wie Zögern auf Kundenseite, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und hohe Kosten sind real und weit verbreitet und beeinträchtigen die Geschwindigkeit, mit der sich die Branche weiterentwickeln kann.

Misstrauen gegenüber KI
Kunden zögern möglicherweise, KI-Lösungen einzusetzen, und bevorzugen vor allem bei Servicefragen die menschliche Interaktion anstelle eines Chatbots. Ob es nun Angst vor etwas Neuem oder die Bequemlichkeit vertrauter Altsysteme ist, das Zögern der Kunden kann die vollständige Umstellung auf KI verhindern.

Datenqualität
Die Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg datenintensiver KI-Anwendungen wie prädiktive Wartung und Serviceautomatisierung. Die Effizienz dieser Anwendungen hängt von der Qualität der von ihnen verarbeiteten Daten ab. Mit Daten von geringer Qualität können die KI-Modelle den Wartungsbedarf nicht genau vorhersagen. Das Implementieren einer Plattform, mit der Sie KI-fähige Anwendungen in Hybrid Cloud-Umgebungen in großem Umfang erstellen und bereitstellen können, ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die in die Modelle eingespeisten Daten korrekt und geeignet sind.

Kompatibilität mit vorhandener Infrastruktur
Telekommunikationsunternehmen müssen KI-Services in 5G-Netze und Altsysteme integrieren. Dies erfordert eine einheitliche Plattform, die sowohl moderne als auch herkömmliche Netzwerke unterstützt und KI-Workloads verarbeiten kann.

Bedenken bezüglich des Datenschutzes
Bei der KI-Modellierung ist der Schutz privater Kundendaten unerlässlich. Telekommunikationsunternehmen benötigen eine KI-Plattform, die mit einer Vielzahl vertrauenswürdiger KI-Tools integriert werden kann, damit die Betreiber wissen, wo die Daten eingespeist werden, wer Zugriff darauf hat und welche Daten gefährdet sind. Möglich wird dies durch eine konsistente, zuverlässige Plattform für KI-Workloads, die unabhängig von der Cloud-Umgebung eine ganzheitliche Implementierung von Operationen, Beobachtbarkeit und Sicherheit ermöglicht.

Kosten
Die Kosten für die Integration von KI in die Telekommunikation sind angesichts der Größe und Komplexität der Netze erheblich. Sie müssen den potenziellen ROI (Return on Investment) für den jeweiligen KI-Use Case sorgfältig bewerten, um die anfänglichen Ausgaben auszugleichen.

Talentsuche
Die Einstellung qualifizierter Fachkräfte ist von entscheidender Bedeutung. Die Telekommunikation ist ein Spezialgebiet, und KI-Fachleute müssen über Kompetenzen im Bereich der Datenwissenschaft und Erfahrung im Umgang mit den komplexen Strukturen großer Netzwerksysteme verfügen. Dieses kombinierte Fachwissen ist für die effektive Implementierung und Verwaltung von KI-Technologien in der Branche unerlässlich.

Ein erfolgreiches Deployment Ihrer KI-Workloads in großem Umfang hängt davon ab, wie effizient und effektiv die verschiedenen Komponenten zusammenarbeiten. Insbesondere Inferenzserver, die größere KI-Modelle (wie LLMs) und ihre komplexeren Inferenzfunktionen unterstützen, sind für die Skalierung von KI-Workloads für Unternehmen unerlässlich.

Mit diesen KI-Tools können Engineers Ressourcen effizienter nutzen und skalieren: 

• llm-d: LLM-Prompts können komplex und uneinheitlich sein. Sie benötigen in der Regel umfangreiche Rechenressourcen und Storage, um große Datenmengen zu verarbeiten. Mit einem Open Source-KI-Framework wie llm-d können Entwicklungsteams Techniken wie verteilte Inferenz nutzen, um die steigenden Anforderungen von anspruchsvollen und größeren Reasoning-Modellen wie LLMs zu unterstützen.
• Verteilte Inferenz: Verteilte Inferenz sorgt dafür, dass KI-Modelle Workloads effizienter verarbeiten können, indem die Inferenzarbeit innerhalb einer Gruppe miteinander verbundener Geräte verteilt wird. Stellen Sie sich dies als Äquivalent zum Sprichwort „Viele Hände machen ein schnelles Ende“ für den Softwarebereich vor.  
• vLLM: vLLM steht für Virtual Large Language Model und ist eine Library von Open Source-Code, die von der vLLM Community verwaltet wird. Das Modell unterstützt Large Language Models (LLMs) dabei, Berechnungen effizienter und in großem Umfang durchzuführen.

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