44 www.net-im-web.de 04/2026 Wie Telkos KI-Readiness schaffen Ein umfassender Auswahlprozess sollte der Entscheidung vorangehen. Ökonomie der KI-Readiness Die wirtschaftlichen Nachteile verschleppter KI-Modernisierung übersteigen die initialen Investitionskosten meist binnen kürzester Zeit. Für Telekommunikationsunternehmen gilt es daher, einen Rahmen zu definieren, der KI wertschöpfend vorantreibt, ohne dabei die wirtschaftliche Verhältnismäßigkeit aus den Augen zu verlieren. Dabei ist eine gezielte Balance zwischen dem Aufbau interner Kompetenzen und externen Investments entscheidend. Echte Transformation braucht ein internes Team, das sich deutlich von klassischen IT-Strukturen unterscheidet. Den größten Hebel bilden dabei Embedded AI Leads: Experten, die tiefes Fachwissen mit KI-Know-how vereinen und dauerhaft in den Geschäftsbereichen wirken. Flankiert wird dieses Modell durch eine starke zentrale Datenarchitektur und eine Governance, die Risiken proaktiv mitgestaltet, statt sie nur nachträglich zu prüfen. Während technische Rollen wie ML Engineers und Cloud-Architecten weiterhin das Fundament sichern, wandert die Steuerungsebene direkt in die Fachbereiche. Da KI Rollenbilder schneller verändert als jede Technologie zuvor, müssen darüber hinaus auch HR, Change Management und Unternehmenskommunikation von Beginn an strukturell eingebunden sein. Externe Beratungen wiederum fungieren meist als strategische Unterstützer, indem sie wichtige Use Cases priorisieren und die oft komplexe Legacy-Infrastruktur auf KI-taugliche CloudArchitekturen vorbereiten. Sie schließen kritische Know-how-Lücken beim Aufbau von Daten-Governance-Strukturen und sichern durch Best Practices den schnellen Transfer von Pilotprojekten in den produktiven Betrieb. Ferner planen und realisieren sie Schulungen für Mitarbeiter im gesamten Unternehmen. Zudem begleiten sie den kulturellen Wandel und befähigen das interne Kernteam, bis die neuen KI-Betriebsmodelle autark und skalierbar funktionieren. www.tallence.com Beispiele für konkrete Einsatzfelder für KI in der Telekommunikation API Exposure Plattformen: Grundlage für Services Ein zentraler Aufhänger für den Einsatz von KI-Lösungen sind API Exposure Plattformen. Solche Plattformen ermöglichen Telekommunikationsanbietern und Partnern, standardisierte Schnittstellen bereitzustellen. Das Ergebnis: Telkos können kurzfristig neue Endkundenservices anbieten, etwa Bandbreite „on demand“ oder dynamische Tarifoptionen. Klassische, starre Interaktionspunkte innerhalb einzelner Lösungen entfallen, und neue Services lassen sich schnell entwickeln. Gleichzeitig eröffnen sich Möglichkeiten, das bestehende Netz effizient zu monetarisieren – ein wichtiger Schritt in Richtung Network as a Service. Testing: End-to-End und KI-gestützt Neben der Schnittstellenarchitektur ist Testing ein kritischer Erfolgsfaktor. Projekte dieser Größenordnung erfordern durchgängige End-to-End-Testketten, die Funktionsfähigkeit über alle Systeme prüfen – von der Tarifänderung über die Abrechnung bis hin zum Netzwerkmanagement. Ohne diese Testinfrastruktur drohen Fehlbuchungen, Ressourcenauslastung und Kundenfrustration. KI-gestützte Testmethoden helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen, Prozesse zu automatisieren und Kapazitäten gezielt einzusetzen. KI-Assistenten direkt im Telefonnetz: Voice AI bettet sich als intelligenter Workflow-Layer in bestehende Carrier-Infrastruktur ein – ohne App-Installation, ohne neue Nummern, ohne Änderung des Nutzerverhaltens. Netzbetreiber können damit Standard-Sprachdienste in wertschöpfende, KI-gestützte Erlebnisse verwandeln und erstmals Voice als Produkt vermarkten, nicht nur als Konnektivität. Typische Einsatzszenarien reichen vom persönlichen Anruf-Assistenten, der eingehende Calls qualifiziert und zusammenfasst, über intelligente Gesprächsweiterleitung und automatisierte Dokumentation bis hin zu vollständigen Voice-Concierge-Lösungen für Geschäftskunden. Entscheidend dabei: Die KI-Logik läuft direkt im Netz – mit voller Kontrolle des Betreibers über Routing, Policies und Compliance. Legacy-Systeme müssen über APIs in moderne Plattformen integriert werden. Ohne standardisierte Schnittstellen lassen sich KI-Prozesse nicht zuverlässig betreiben. Eine skalierbare Cloud- oder Hybrid-Infrastruktur ist daher essenziell (Grafik: Tallence)
RkJQdWJsaXNoZXIy MjE2Mzk=