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 bei den Anwendungen von KI, ML und DL – wie leicht verfügbare Large Language Models (LLMs) – in vielen Branchen zu neuen Anwendungsfällen geführt, darunter auch 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 erhebliche Ressourcen in Upgrades investiert. 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 wird immer schärfer, da die Kundenerwartungen und die Services der Mitbewerber steigen. 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.
• Netzwerkmanagement und Komplexität: Mit zunehmendem Datenverkehr nimmt die Komplexität des globalen Netzwerks zu und es werden mehr Ressourcen für deren Verwaltung benötigt.
• Mangelnde Datenverarbeitungsleistung. Ihre Kundenpools produzieren viele nützliche Daten. Vielen Telekommunikationsunternehmen fehlen jedoch die Ressourcen zur Analyse dieser Daten, um Kunden effizienter und effektiver betreuen zu können.

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 Netzwerkverkehrs helfen, um Datenstaus zu prognostizieren und den Datenverkehr umzuleiten, um Verlangsamungen zu vermeiden. So können Sie das Kundenerlebnis verbessern und unnötige Kosten vermeiden.
• Netzwerksicherheit und prädiktive Wartung. KI kann historische Daten analysieren, um vorherzusagen, wann Bereiche des Netzwerks und der Netzwerkinfrastruktur wahrscheinlich ausfallen. So haben Sie mehr Zeit für eine proaktive Planung der Wartung, was auch Kosten senken kann. 
• Netzwerkeffizienz. Die Anwendung prädiktiver KI auf hochwertige Sprache und Video führt zu weniger Netzwerkverkehr. 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 Kundenserviceanfragen beschleunigen, indem sie Chatbots verwenden, um häufige Probleme zu lösen. Dadurch werden Menschen entlastet, die sich um Eskalationen und andere Probleme kümmern müssen.

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, sich mit KI-Lösungen zu beschäftigen, und bevorzugen die menschliche Interaktion anstelle eines Chatbots – insbesondere in Szenarien, in denen es um Serviceprobleme geht. 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 traditionelle 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.

Talentakquise
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.

Wie bewältigen Sie die Herausforderung bei der Entwicklung nützlicher Services aus wertvollen Daten auf einer sicherheitsorientierten Plattform, die mit Ihrer vorhandenen Infrastruktur kompatibel ist? Wie finden Sie eine Plattform, mit der viele IT-Fachleute bereits vertraut sind? Hier kommt Red Hat ins Spiel.

Das Fachwissen, das Partnernetzwerk und die Basistechnologie von Red Hat helfen Ihnen bei der Erstellung, Bereitstellung und Überwachung von KI-Modellen und -Anwendungen unter Verwendung geeigneter Daten. So können Sie Services entwickeln, denen Ihre Kunden vertrauen. Unter Einsatz von Open Source-Technologien führt Red Hat Data Scientists, Entwicklungs- und Operations-Teams auf einer einheitlichen Plattform zusammen, damit Sie Insights gewinnen und intelligente Anwendungen entwickeln können. Und die Basis besteht aus Red Hat® Enterprise Linux® und Red Hat OpenShift®, also branchenüblichen Umgebungen und Plattformen, die mit Ihren vorhandenen Systemen kompatibel sind.

Die internen Tools werden mit Red Hat OpenShift AI, kombiniert, was eine gemeinsame Plattform für Teams bietet, um KI-Anwendungen und ML-Modelle mit Transparenz und Kontrolle zu operationalisieren. Red Hat OpenShift AI bietet Teams zuverlässige und operativ konsistente Funktionen, mit denen sie experimentieren und Modelle sowie innovative Anwendungen bereitstellen können. Durch den Einsatz von Basismodellen – von Partnern wie IBM, Open Source-Ressourcen wie Hugging Face oder intern in Ihrem Unternehmen entwickelt – bietet Red Hat OpenShift AI eine zentrale KI-Anwendungsplattform für die Zusammenarbeit.

Natürlich werden KI-Workloads genau wie Ihre anderen modernen Anwendungen in Containern ausgeführt. Red Hat OpenShift bietet eine skalierbare Anwendungsplattform, die für diese KI-Workloads geeignet ist. So wird Kunden die Nutzung führender Hardware-Beschleuniger ermöglicht, wie etwa die der Red Hat Partner NVIDIA, Intel und vieler anderer.

Red Hat Enterprise Linux AI integriert die IBM Grenzoberfläche quelloffen lizenzierte LLMs und InstructLab, eine community-geführte Lösung zur Verbesserung der LLM-Funktionen. Damit können Sie LLMs der Produktfamilie der Hersteller für Unternehmensanwendungen entwickeln, testen und ausführen. Das eher unauffällige Profil von Red Hat Enterprise Linux AI macht es zu einer idealen Plattform zur Überwindung der Kosten- und Ressourcenbarrieren beim Experimentieren mit und Entwickeln von KI-Modellen. Gleichzeitig werden die für die kommenden intelligenten Workloads erforderlichen Tools, Daten und Konzepte bereitgestellt.

Eine gute Plattform muss Zugriff auf die besten Tools haben, sowohl innerhalb als auch außerhalb von Red Hat. Das Partnernetzwerk von Red Hat verbindet Sie mit Lösungen für die Entwicklung, das Deployment und das Management von Modellen für KI-gestützte intelligente Anwendungen.

Red Hat hat es sich zur Aufgabe gemacht, mit dem Angebot zuverlässiger, skalierbarer Plattformen zur Vereinfachung von Entwicklung und Deployment von KI- und ML-Modellen die moderne Telekommunikationsbranche voranzubringen. Solide Partnerschaften und flexible Lösungen helfen Red Hat und den Partnern dabei, die Komplexität wachsender und sich verändernder KI zu bewältigen. So sind wir in der Lage, unsere Kunden zu unterstützen.