Nokias KI-gestütztes Festnetzportfolio, entwickelt für das Zeitalter des kognitiven Breitbands, verbessert das Nutzererlebnis, steigert die betriebliche Effizienz und beschleunigt den Glasfaserausbau.
Die Telekommunikationsbranche plant, bis 2030 6,2 Milliarden US-Dollar in agentenbasierte KI zu investieren. Agentenbasierte KI-Systeme, die autonom denken und entscheiden können, werden ein Schlüsselfaktor für das kognitive Breitbandzeitalter sein und es Netzwerken ermöglichen, sich von der reinen Konnektivität hin zu selbstoptimierenden, KI-gesteuerten Infrastrukturen zu entwickeln.
Nokia integriert KI-Agenten und natürliche Sprachinteraktion in seine Plattformen Altiplano, Corteca und Broadband Easy und ermöglicht Telekommunikationsanbietern so die Modernisierung ihrer Abläufe und die Senkung von Kosten. Betreiber können Probleme proaktiv lösen, den Betrieb ohne zusätzliches Personal skalieren und Netzwerkstörungen durch automatisierte Ursachenanalyse diagnostizieren. KI-Agenten werden für Betreiber einen unmittelbaren und spürbaren Unterschied machen, beispielsweise durch eine Steigerung der Lösungsquote beim Erstkontakt um über 50 %, die Priorisierung von Netzwerkstörungen in weniger als 5 Minuten und eine Reduzierung von Nachbesuchen auf Baustellen und in vernetzten Haushalten um 50 %.
Grundlage hierfür ist ein offener und sicherer Ansatz, der KI-Agenten, Echtzeitdaten und externe Dienste integriert und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen, Datensouveränität und Anbieterunabhängigkeit gewährleistet. Netzbetreiber behalten die volle Kontrolle und können mit dem jeweils optimalen Sprachmodell (LLM) für den jeweiligen Anwendungsfall arbeiten, eigene Schnittstellen nutzen oder Datenquellen anbinden, um die KI unternehmensweit zu skalieren. Die
neuen KI-Funktionen von Nokia decken den gesamten Lebenszyklus von Breitbandnetzen ab. Sie steigern die Produktivität in Kundenservice, Engineering, Netzwerkbetrieb und Außendienst und verbessern gleichzeitig das Nutzererlebnis:
Ein KI-Assistent mit dialogorientierter Schnittstelle ermöglicht Technikern und Supportteams den sofortigen Zugriff auf Produktinformationen und beschleunigt so Schulungen und die tägliche Fehlerbehebung.
KI-gestützte Text-, Sprach- und Bildführung unterstützt Außendiensttechniker bei Inspektionen und Installationen, und Bildverarbeitungstechnologie hilft, die Qualität der durchgeführten Arbeiten zu validieren und einen digitalen Zwilling des FTTH-Netzes in Echtzeit zu erstellen.
Automatisierte Diagnosen erkennen Störungen und verhindern Serviceausfälle, wodurch die Supportteams im Außendienst eine höhere operative Genauigkeit und detailliertere Analysen erhalten.
Ein Troubleshooting-Agent verbessert die Ursachenanalyse und beschleunigt die Fehlerbehebung in Heim- und Zugangsnetzwerken, indem er mithilfe fortschrittlicher Schlussfolgerungen Fehler schneller lokalisiert, das Ticketvolumen reduziert und die Lösungsquote beim ersten Anruf erhöht.
„KI verringert die Kündigungswahrscheinlichkeit Ihrer Endnutzer, steigert die Produktivität Ihrer Entwicklungs- und Supportteams und ermöglicht es Ihren Außendienstmitarbeitern, mehr Haushalte schneller anzuschließen. Nokias Agentic AI stellt jedem Außendiensttechniker, Supportmitarbeiter und Netzwerktechniker über 600 Millionen Breitband-Expertise zur Verfügung und behebt Probleme, bevor der Kunde sie überhaupt bemerkt. „Wir verändern die Bereitstellung und Verwaltung von Heim- und Breitbandnetzen grundlegend“, so Sandy Motley, Präsidentin von Nokia Fixed Networks.
„KI funktioniert nur mit qualitativ hochwertigen Daten und wenn diese KI-fähig sind. Unsere jüngste Marktanalyse zu KI in der Netzwerkautomatisierung unterstreicht, dass die Branche rasant auf den Aufbau einer Infrastruktur hinarbeitet, die leistungsstarke und erfolgreiche KI ermöglicht. Anbieter wie Nokia, die fundierte Branchenexpertise mit realer Skalierbarkeit verbinden, sind bestens positioniert, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern.“ „Nokias Ansatz spiegelt viele der richtigen Architekturprinzipien wider, darunter autonome Regelkreise, strukturierte Datenmodelle und offene APIs, die entscheidend sind, um die Automatisierung zu ermöglichen und die Genauigkeit der KI-Antworten sicherzustellen“, sagte Grant Lenahan, Partner und leitender Analyst bei Appledore Research.
