Künftig weniger Netzausfälle dank KI?

Potenzielle Netzausfälle im Vorfeld erkennen? Den Netzausbau im Mobilfunk und Festnetz innerhalb von Sekunden planen? Hierbei setzt VodafoneVodafone auf die Hilfe durch KI. Auch im Kundenservice und im Personalwesen kommt künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz zum Einsatz. Derzeit optimieren bei dem Carrier bereits über 120 Projekte die Arbeitsprozesse mittels KI. Top-500-Firmenprofil für Vodafone Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Mit KI Störungen bekämpfen

KI soll im Zuge von Predictive Maintenance auch für weniger Störungen im Mobilfunk und Festnetz sorgen, indem sie zukünftige Ereignisse prognostiziert. Dabei sollen KI-Algorithmen dabei helfen, Problembilder in der Netzwerk-Performance zu erkennen, um Störungen proaktiv beheben zu können.

Die KI prognostiziert aufgrund von Mustern die Wahrscheinlichkeit eventuell auftretender Probleme. So sollen Störungen verhindert oder behoben werden, bevor sie für die Kunden zum Problem werden.

Auch beim Austausch eines Modems setzt Vodafone auf die Unterstützung durch künstliche Intelligenz. Anhand technischer Parameter erkennt sie im Vorfeld, ob bei einem anstehenden Modemtausch ein Techniker erforderlich ist oder ob das Modem einfach nach Hause zum User geschickt werden kann.

KI beim Netzausbau

Auch beim Netzausbau ist die KI mittlerweile unverzichtbar - etwa, wenn es um das Schließen von Funklöchern geht. So soll die KI für nahezu optimale Signalstärke sorgen. Dazu schlägt sie automatisch vor, über welche Größe und Frequenzen die einzelnen Mobilfunk-Zellen verfügen sollten.

Die Network Overview Application (NOA) ermöglicht eine KI-basierte Mustererkennung in Bildern. Mit ihrer Hilfe können beispielsweise Installationen oder Wartungen von Mobilfunk-Masten dokumentiert und Fehler erkannt werden.

So lernt die KI

Damit dies funktioniert, muss die KI zunächst mit ausreichend Daten gefüttert werden. Hierzu klassifizieren Vodafone-Mitarbeiter in einem ersten Schritt ein Bild und ordnen dieses einem passenden Label zu. Auf Grundlage der Labels lernt die KI, Muster auf dem Bild zu erkennen.

In einem nächsten Schritt kann sie Bilder selbst zuordnen, klassifizieren und auch Fehlermuster erkennen. Vodafone erhofft sich davon, künftig Qualitätsanalysen der Netz-Infrastruktur mit weniger Aufwand durchführen zu können und Fehler proaktiv zu vermeiden.

Glasfaserausbau mit KI-Hilfe

Beim Glasfaserausbau ist die KI ebenfalls mit von der Partie. Hier gibt sie automatisierte Standort-Empfehlungen und hilft, einen Überbau zu vermeiden. Der hierzu entwickelte Algorithmus kann innerhalb von Minuten grobe Netzausbau-Pläne für die ganze Bundesrepublik errechnen. Dabei werden Faktoren wie Kosten, Zeit und Effizienz berücksichtigt. Nach Angaben von Vodafone beschleunigt die KI die Netzausbau-Planung im Festnetz bereits um das Fünffache.

Energie sparen mit KI

Ein KI-basierter Energiesparmodus passt zudem den Energieverbrauch im Mobilfunknetz an. Sind nur wenige Nutzer in einer Mobilfunkzelle aktiv, wird die Leistung heruntergefahren, um Strom zu sparen.

Sind wieder mehr Menschen in einer Mobilfunkzelle unterwegs sind, und benötigen damit höhere Bandbreiten, fährt die KI die Leistung der Mobilfunkzelle wieder nach oben.

KI-Chatbot im Service

Im Kundenservice hilft bei dem Carrier mittlerweile der generative KI-Chatbot TOBi. Laut Vodafone erkennt TOBi mehrere Hundert unterschiedliche Themengebiete. Zur Beantwortung der Fragen nutzt er auch Informationen aus angebundenen Systemen, sei es der Lieferstatus von Hardware oder aktuelle Netzstörungen.

KI in der Arbeitswelt von Vodafone

KI kommt auch auf dem Vodafone Campus zum Einsatz. So steuert KI das Raumklima in der Düsseldorfer Zentrale, um den Energieverbrauch zu senken.

Zudem begleitet die KI die Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit. So erkennt die KI automatisch Fähigkeiten und Interessen der Mitarbeiter. Anhand dieser Erkenntnisse schlägt sie dann Trainingsinhalte der internen Lern- und Entwicklungsplattform "GROW" vor.

KI im Recruiting

KI unterstützt auch im Recruiting bei der Wahl der passenden Kandidaten. Beispielsweise durch Skill-Matching, sprich der Bewertung, inwieweit die angegebenen Skills eines Bewerbers zu einer ausgeschriebenen Stelle passen. Zudem ermöglich die KI den Recruitern durch die Anonymisierung der Bewerberdaten in Hinblick auf Geschlecht, Religion oder Herkunft einen objektiven Blick auf die Bewerber-Unterlagen.