NET 11/2024

21 www.net-im-web.de 11/24 Generative KI schneller zu identifizieren undMuster zu erkennen. Dies ermöglicht die Entwick- lung hochgradig personalisierter Kunden- lösungen und die Optimierung interner Prozesse auf bisher unerreichtemNiveau. Durch einenKI-gestütztenAnsatz können Telekommunikationsunternehmen ihre Geschäftsmodelle schneller und flexibler an sich ändernde Marktbedingungen anpassen, ohne auf langwierige Replat- forming-Projekte angewiesen zu sein. Individuelle vs. Standard-KI Die Implementierung generativer KI-Lö- sungen eröffnet Telekommunikations- unternehmen zwei zentrale strategische Optionen: die Nutzung vorgefertigter Modelle und die Entwicklung maßge- schneiderter Basismodelle (Foundation Models, FMs). Plattformen wie Amazon Bedrock ermöglichen den Einsatz vor- trainierter generativer KI-Modelle, die die Umsetzung von Transformations- projekten beschleunigen können. Diese Modelle finden vielfältige Anwendung in verschiedenen Bereichen des Tele- kommunikationssektors. ImKundenservice etwa können fortschrittliche, multilinguale Chatbots den Service auf ein neues Niveau heben. Die DeutscheTelekom demonstriert dies eindrucksvoll: Durch die Implementie- rung eines KI-gestütztenKundensupport- Systems verbesserte sich die Präzision von Antworten deutlich; so stieg die Rate akzeptabler Antworten um zehn Prozent und die Rate falscher Antworten sank um 25 Prozent. Dies entlastet Mitarbeitende bei der Bearbeitung von Anfragen und zahlt auf die Kundenzufriedenheit ein. Im Bereich der Netzwerkinfrastruktur ermöglichen KI-Lösungen eine beschleu- nigte Analyse und Fehlerdiagnose – ein Schlüsselfaktor für erhöhte Netzwerk- stabilität und -effizienz. Ebenso haben moderne KI-Systeme zur vorausschauen- denWartung vonTelekommunikations- infrastrukturen das Potenzial, ungeplante Ausfallzeiten deutlich zu reduzieren und die Netzwerkeffizienz zu steigern. Darü- ber hinaus können Entwicklungsteams ihre Produktivität durch den Einsatz von KI-gestützten Codierungsassistenten erheblich verbessern. Die BT Group in Großbritannien demonstriert dies ein- drucksvoll: Ihr KI-basierter Codierungs- assistent generierte für 1.200 Entwickler über 200.000 Codezeilen. Das beschleu- nigte die Entwicklungszyklen um durch- schnittlich 40 Prozent und reduzierte die Zeit bis zur Markteinführung neuer Produkte um 25 Prozent. Derweil liefert die Entwicklung maßgeschneiderter FMs die Basis für hochspezialisierte KI-Modelle, die präzise auf die spezifischen Anforderungen der Telekommunikationsbranche abgestimmt sind. Dies kann besonders wertvoll sein für Unternehmen mit einzigartigen Ge- schäftsmodellen oder speziellen regula- torischen Anforderungen. CelcomDigi in Malaysia be- schreitet einen innovativen Weg, indem es Algorithmen in der Landessprache Bahasa Melayu entwickelt, umChatbot- Antworten hinsichtlich des kulturellen Kontexts zu optimieren und seinen kul- turell diversen Kundenstamm optimal zu bedienen. In Südkorea hat SK Telecom mitTelClaude ein KI-gesteuertes Contact Center lanciert, das erweiterte Funktionen wie Spam-Erkennung und personalisierte KI-Assistenten bietet. Das System verbes- sert die Effizienz im Kundenservice und reduziert die Bearbeitungszeit komplexer Anfragen deutlich. Dies zahlt auf die Kundenzufriedenheit ein. Auch fürTelekommunikations- anbietermit digitalen Submarken eröffnen sich durch KI-unterstützte, Cloud-native Abrechnungs- undVerrechnungslösungen völlig neueMöglichkeiten. Produktmana- ger können beispielsweise dynamisch Pa- ketangebote für diverse Kundensegmente entwickeln. Die Besonderheit liegt darin, dass diese maßgeschneiderten Angebote mit KI-generiertem Marketingmaterial direkt und effektiv an die Zielgruppen kommuniziert werden können. Dies er- möglicht eine bisher unerreichte Agilität und Präzision in der Marktansprache und Produktentwicklung. Darüber hinaus können Telekommunikationsunterneh- men KI-Technologien nutzen, um ihre Sicherheitsmaßnahmen zu optimieren. Ein KI-basiertes System kann beispiels- weise Anomalien in Echtzeit identifizieren und so einen wertvollen Beitrag zur Be- trugserkennung leisten. Generative KI-Systeme bieten das Potenzial, komplexe Datenstrukturen zu analysieren, Korrelationen schneller zu identifizieren und Muster zu erkennen (Foto: Juan Agustín Correa Torrealba, pixabay)