de.wedoany.com-Bericht: Telekommunikationsbetreiber besitzen einen entscheidenden Vermögenswert für die Künstliche Intelligenz-Wirtschaft – die Nähe –, doch ein neuer Bericht von Fierce Network Research zeigt vier spezifische Hindernisse auf, die sie daran hindern könnten, diesen Vermögenswert zu nutzen.
Der Kern dieses Vermögenswerts liegt darin, dass KI-Training in zentralisierten Hyperscale-Rechenzentren stattfindet, während Inferenz – die Ausführung realer Aufgaben durch KI in der realen Welt – in der Nähe von Nutzern und Daten erfolgen muss. Telekommunikationsbetreiber befinden sich bereits an den für die Inferenz erforderlichen Knotenpunkten, mit Türmen, Glasfasernetzen und Edge-Einrichtungen in jedem Markt. Salim Kouidri, Senior Vice President für Field Engineering bei T-Mobile US, sagte in einem Interview für den Bericht „KI und automatisierte Netzwerke: Gestaltung der Telekommunikations-Infrastruktur für das Inferenzzeitalter“, dass die Infrastruktur der Telekommunikationsbetreiber näher an den Endnutzern sei als die der Hyperscale-Cloud-Anbieter, was ihnen die Lizenz gebe, teilzunehmen und zu gewinnen.
Hürde eins sind schmutzige Daten. Gabriele Di Piazza, Vice President für Produktmanagement bei Blue Planet, weist darauf hin, dass die Genauigkeit der Bestandssysteme der meisten Betreiber unter 50 bis 60 Prozent liege. Betreiber könnten Daten, die sie nicht verifizieren könnten, nicht vertrauen, was bedeute, dass die grundlegende Schicht für KI-gesteuerte Abläufe bei den meisten Betreibern schlichtweg fehle. Automatisierung auf Basis schlechter Daten erzeuge Fehler mit Maschinengeschwindigkeit. Eine Studie von Gartner bestätigt dies: 38 Prozent der Organisationen, die Rückschläge bei KI erlitten, führen dies direkt auf schlechte Datenqualität zurück.
Hürde zwei ist die Autonomielücke. Di Piazza erklärt, dass die meisten Betreiber ihre Netzwerkautonomie auf einer Skala zwischen Stufe 2 und Stufe 3 einstufen, was ein Bericht des TM Forum vom März ebenfalls bestätigt. Die KI-Chance erfordere, dass Netzwerke Absichten verstehen und autonom handeln könnten, wobei der Mensch die Aufsicht und nicht die Ausführung übernehme – dies entspreche Stufe 4 und höher. Die gesamte Branche liege meist noch einige Stufen zurück.
Hürde drei ist die organisatorische Trägheit. Telekommunikationsbetreiber handeln traditionell langsam, was berechtigterweise auf die Anforderung von fünf Neunen an Zuverlässigkeit zurückzuführen ist, die Vorsicht erfordert. Doch veraltete OSS- und BSS-Systeme, die in überholten Sprachen geschrieben sind, schränken die Agilität ein, und die organisatorische Trägheit, die dazu führte, dass Betreiber die Cloud-Chance verpassten, ist nicht verschwunden. Sid Nag, Präsident und Chief Research Officer bei Tekonyx, sagt, die Betreiber hätten die gesamte Cloud-Chance vermasselt; wenn Telekommunikationsbetreiber dies wollten, sei dies ihre zweite Chance.
Hürde vier ist die Konsumlücke. Hyperscale-Cloud-Anbieter haben das Cloud-Zeitalter unter anderem dadurch gewonnen, dass sie den Kauf und die Bereitstellung von Diensten mühelos gemacht haben. Betreiber können dem noch nicht gleichkommen. Di Piazza sagt, die Betreiber wünschten sich diese Fähigkeit seit geraumer Zeit, könnten sie aber noch nicht so liefern wie die Hyperscale-Cloud-Anbieter.
Keine dieser Hürden ist dauerhaft. Betreiber wie T-Mobile und MetTel haben bereits gezeigt, wie die Landschaft nach der Beseitigung der Hürden aussieht – MetTels KI-Engine steigerte die Effizienz von Analysten in manchen Jahren um 83 Prozent. Die implizite Warnung des Berichts ist klar: Vermögenswerte allein reichen nicht aus. Diejenigen Betreiber, die ihre Daten reparieren, die Autonomieleiter erklimmen und schneller vorankommen, als es ihre kulturelle Trägheit erlaubt, werden den Wert einfangen; die anderen werden zusehen müssen, wie der Wert an ihnen vorbeifließt.
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