de.wedoany.com-Bericht: Louis Powell von der GSMA und Andy Tiller vom TM Forum weisen darauf hin, dass eine neue Zusammenarbeit der Branche helfen wird, Fragmentierung zu reduzieren und die praktische Einführung von KI in der Telekommunikation zu beschleunigen.
Künstliche Intelligenz ist zu einer Priorität auf Vorstandsebene in der gesamten Telekommunikationsbranche geworden. Betreiber tätigen Investitionen, Anbieter treiben Innovationen voran, und andere Teile des Ökosystems handeln schnell. Trotz der starken Dynamik steht die Branche jedoch vor strukturellen Hürden, die die Komplexität der KI-Einführung weit über die vieler anderer Branchen hinaus erhöhen.
Die Telekommunikation gilt als eines der anspruchsvollsten Umgebungen für die KI-Transformation. Ihre Netzwerke sind oft multi-vendor, stark fragmentiert und auf isolierte Daten angewiesen, während die Fehlertoleranz extrem gering ist. Um in einem solchen Umfeld zu funktionieren, muss KI von Beginn an genau, effizient und vertrauenswürdig sein.
Aktuelle KI-Modelle an der Spitze sind nicht für die Telekommunikationsbranche konzipiert. Sie sind nicht mit telekomspezifischen Daten trainiert und haben oft Schwierigkeiten, die Sprache, Architektur und betriebliche Realität von Netzwerken zu verstehen. Daher konzentriert sich die KI-Einführung derzeit hauptsächlich auf die Bereiche Kundenerfahrung und Unternehmensfunktionen, nicht auf die Netzwerkebene selbst. Daten von GSMA Intelligence zeigen, dass obwohl Netzwerkbetriebsausgaben 34 % der Gesamtausgaben ausmachen und der Kostendruck sowie die Erwartungen an die Kapitalrendite stetig steigen, nur 16 % der KI-Einführungen auf Netzwerkanwendungsfälle entfallen.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, muss die Telekommunikationsbranche durch Zusammenarbeit und Koordination KI-Methoden entwickeln, die die Komplexität, Wirtschaftlichkeit und betriebliche Realität der Branche widerspiegeln.
GSMA und TM Forum verstärken ihre Zusammenarbeit. Die gemeinsame Herausforderung ist klar erkennbar: Die Telekommunikationsbranche muss ihre eigene KI verstehen und einen klareren Weg vom Experiment zur großflächigen Einführung finden. Hier setzt die vertiefte Zusammenarbeit zwischen GSMA und TM Forum an, wobei beide Organisationen unterschiedliche, sich ergänzende Teile derselben Herausforderung angehen.
Durch die Open Telecom AI Initiative konzentriert sich die GSMA auf den Aufbau von Telekommunikations-KI, d.h. die Entwicklung genauer, effizienter und vertrauenswürdiger Modelle und Agentensysteme. Dies bedeutet, eine gemeinsame Modellbasis zu schaffen, die auf speziellen Telekommunikationsdatensätzen (wie der OTEL-Modellreihe) trainiert ist, und entsprechende Benchmarks zu entwickeln, um die Leistung dieser Modelle bei realen Telekommunikationsaufgaben zu bewerten.
Das TM Forum konzentriert sich auf Frameworks, Standards und hochwertige Anwendungsfälle, um die Branche bei der Einigung über Inhalte, Interoperabilität und Priorisierung der Wertschöpfung voranzubringen. Seine Aufgaben zu autonomen Netzwerken sowie vertrauenswürdiger KI und Daten schaffen innerhalb der Open Digital Architecture (ODA) ein Framework zur Skalierung von KI, während sie gleichzeitig Lösungsbausteine für hochwertige Szenarien und standardisierte Tools zur Messung des Fortschritts bereitstellen. Die Catalyst- und Innovationszentrum-Projekte setzen diese Lösungen durch den Aufbau von Proof-of-Concept und Referenzimplementierungen um.
Der Kern dieser Zusammenarbeit ist die Verbindung von gemeinsamen Modellen, allgemeinen Frameworks und praktischen Einführungspfaden mit dem erforderlichen Vertrauen in kritischen Netzwerkumgebungen, um einen End-to-End-KI-Stack zu schaffen.
Der gemeinsame Ansatz zeigt bereits erste Erfolge. Ziel der verstärkten Zusammenarbeit ist es, diese Elemente auf kohärentere Weise zu integrieren, um Fragmentierung zu reduzieren und die branchenweite Akzeptanz zu beschleunigen. Die Auswirkungen sind bereits spürbar. Der philippinische Mobilfunknetzbetreiber Globe Telecom nutzt die technischen Lösungsbausteine des TM Forum, um Multi-Vendor-RAN-Root-Cause-Analysen zu erforschen, standardisierte APIs über Anbieter hinweg freizulegen und gleichzeitig mit Open Telecom AI an den für die automatisierte Analyse erforderlichen Modellen und Agenten zu arbeiten. Ebenso werden die OTEL-Modelle (telekomspezifische Modelle) von AT&T an die TM Forum-Umgebung angepasst, z.B. an Model as a Service (MODaaS) und ODA Canvas, wodurch bewährte Betreiber-KI in standardisierte, interoperable Assets umgewandelt wird, die von der breiteren Telekommunikationsbranche in Multi-Vendor-Cloud-nativen Umgebungen übernommen und skaliert werden können.
Diese Beispiele sind wichtig, weil sie konkret die End-to-End-Konsistenz von der Anwendungsfalldefinition über die Modellentwicklung bis zur Einführung demonstrieren. Sie zeigen, wie KI über isolierte Innovationen hinaus zu interoperablen KI-Modellen gelangen kann, die innerhalb etablierter Branchenframeworks operieren. Es handelt sich um ein kollaboratives Ökosystem, in dem Betreiber, Anbieter und Partner gemeinsam Lösungen gestalten können, anstatt parallel unzusammenhängende Arbeiten durchzuführen.
Die Telekommunikation steht im Zentrum der KI-Wirtschaft. Netzwerke unterstützen die Cloud-, Geräte- und Edge-Fähigkeiten, auf die KI angewiesen ist. Dennoch haben die Telekommunikationsbetreiber selbst den Wert von KI in ihrem Betrieb noch nicht vollständig erfasst. Wenn die Branche den Übergang zu stärker autonomen, KI-nativen Netzwerken beschleunigen will, muss sie sich auf gemeinsame Assets, allgemeine Standards und praktische Implementierungspfade einigen. Die Teilnahme an den Initiativen von Open Telecom AI und TM Forum, die Mitarbeit an der Definition von Anwendungsfällen, der Modellentwicklung und -validierung sowie die Mitgestaltung der Standards, Frameworks und Architekturen, die darüber entscheiden, ob KI in Telekommunikationsnetzen echten Mehrwert bringt, sind von entscheidender Bedeutung. Die Chancen sind enorm, aber ihre Erschließung erfordert Koordination und Ambition. GSMA und TM Forum bekunden ihr Engagement, beides zu liefern, und dies ist erst der Anfang – in diesem Jahr werden weitere Inhalte zu Daten, Modellen, Bewertungen und Validierungspunkten für Mitglieder folgen.
