KI IN DER TELEKOMMUNIKATION

Zwei Richtungen.
Ein operativer Vorteil.

Prognostizieren Sie Vorfälle anhand von Gerätedaten. Stellen Sie anschließend regulierten KI-Agenten den Kontext und die Produktfunktionen zur Verfügung, damit diese die Vorfälle untersuchen, erklären und bei deren Lösung helfen können.

DIE KI-STRATEGIE

Von der Gerätetelemetrie bis hin zu intelligenten Maßnahmen.

KI im Telekommunikationsbereich schafft auf zwei sich ergänzende Arten Mehrwert. Zum einen lernt sie aus historischen Daten, um aktuelle Zustände zu klassifizieren und zukünftige Vorfälle vorherzusagen. Zum anderen stellt sie KI-Agenten über das Model Context Protocol (MCP) Produktfunktionen zur Verfügung, sodass Erkenntnisse in einen sicheren, nachvollziehbaren Arbeitsablauf einfließen können.

Richtung 01

Prädiktive Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Nutzen Sie historische Gerätedaten, Störungsberichte, Serviceergebnisse und den betrieblichen Kontext, um die Muster zu erkennen, die einem Ausfall vorausgehen.

Was es ermöglicht
  • Geräte- und Netzwerkbedingungen klassifizieren.
  • Vorgänge vorhersagen, bevor Kunden davon betroffen sind.
  • Geräte, Haushalte oder Regionen nach ihrem Risiko priorisieren.
  • Empfehlen Sie die nächstbeste diagnostische oder präventive Maßnahme.
Operative Leistung

Risikobewertungen, Vorhersagen zu Vorfällen, Warnmeldungen und empfohlene Maßnahmen, die in die Arbeitsabläufe der Geräteverwaltung integriert sind.

Richtung 02

MCP & Agentic AI

Führen Sie MCP ein, um ausgewählte Produktdaten und -vorgänge als standardisierte, geregelte Tools bereitzustellen, die KI-Agenten erkennen und nutzen können.

Was es ermöglicht
  • Agenten sollen Geräte überprüfen und relevante Kontextinformationen abrufen können.
  • Kombinieren Sie Echtzeit-Produktdaten mit ML-Prognosen.
  • Erläutern Sie mögliche Ursachen und schlagen Sie Lösungsmaßnahmen vor.
  • Führen Sie genehmigte Maßnahmen unter Einhaltung der Richtlinien und unter menschlicher Aufsicht durch.
Produktleistung

Wiederverwendbare MCP-Tools, Ressourcen und Anleitungen, mit denen Projektteams zuverlässige KI-Agenten auf Basis von Axiros entwickeln können.

Prognosen zeigen uns, wo wir suchen müssen. Agenten helfen bei der Entscheidung, was zu tun ist.

KI im Telekommunikationsbereich schafft auf zwei sich ergänzende Arten Mehrwert. Zum einen lernt sie aus historischen Daten, um aktuelle Zustände zu klassifizieren und zukünftige Vorfälle vorherzusagen. Zum anderen stellt sie KI-Agenten über das Model Context Protocol (MCP) Produktfunktionen zur Verfügung, sodass Erkenntnisse in einen sicheren, nachvollziehbaren Arbeitsablauf einfließen können.

Gerätedaten

Telemetrie, Status, Vorfälle

ML-Modelle

Risiken klassifizieren und prognostizieren

Axiros

Kontext und Abläufe

MCP-Schicht

Verwaltete Tools und Ressourcen

KI-Agenten

Untersuchen, erklären, unterstützen

Die betrieblichen Ergebnisse fließen zur Validierung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung zurück in die Datenebene.

ANWENDUNGSFÄLLE MIT HOHEM NUTZEN

Entwickelt für Aufgaben im Bereich der Geräteverwaltung

01

Vorbeugung von Zwischenfällen

Geräte mit erhöhtem Risiko identifizieren und proaktive Diagnosen einleiten, bevor es zu Leistungseinbußen kommt.

02

Geführte Fehlerbehebung

Stellen Sie dem Support und den NOC-Teams einen Mitarbeiter zur Seite, der Beweismaterial sammelt, mögliche Ursachen erläutert und nächste Schritte vorschlägt.

03

Flottenmanagement

Fassen Sie Muster über Firmware-Versionen, Modelle, Regionen und Gerätegruppen hinweg zusammen, um die Entwicklungsarbeit gezielt auszurichten.

04

Kontrollierte Automatisierung

Ermöglichen Sie Agenten die Durchführung genehmigter Produktaktionen unter Berücksichtigung von Identität, Richtlinien, Prüfprotokollen und menschlicher Bestätigung.

EIN PRAKTISCHER EINSTIEG

Schrittweise Wert schaffen

Beginnen Sie mit einem messbaren betrieblichen Problem, schaffen Sie die Grundlagen für Daten und Produkte und bauen Sie dann darauf auf.

01

Wählen Sie das Ergebnis aus

Definieren Sie den Vorfall, den Arbeitsablauf und das messbare operative Ergebnis.

02

Bereiten Sie die Beweismittel vor

Verknüpfen Sie historische Ergebnisse, Telemetriedaten und den Produktkontext miteinander.

03

Beweise beide Wege

Validieren Sie einen ML-Anwendungsfall und einen eng gefassten, schreibgeschützten MCP-Agenten-Workflow.

04

Skala mit Bedienelementen

Implementieren, überwachen, prüfen und genehmigte Maßnahmen schrittweise hinzufügen.

VERTRAUEN DURCH KONZEPTION

KI, die ihrer Verantwortung gerecht wird

Beide Ansätze erfordern dieselben Grundlagen: klare Datenzuordnung, Zweckbindung, Überprüfung anhand tatsächlicher Ergebnisse, rollenbasierter Zugriff, menschliche Aufsicht und lückenlose Nachvollziehbarkeit.

Datenqualität Modellvalidierung Zugriffskontrolle Manuelle Freigabe Prüfprotokolle Drift-Überwachung

Verwandeln Sie Gerätedaten in Entscheidungen – und Entscheidungen in Maßnahmen.

Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall für prädiktive Analysen und einem geregelten Agenten-Workflow. Zusammen bilden sie einen praktischen Weg vom Experimentieren mit KI hin zum operativen Nutzen.