Vertrauenswürdige Daten & Governance für KI
Künstliche Intelligenz (KI) ist im Bereich der Telekommunikation nicht länger ein futuristisches Konzept – sie ist die treibende Kraft hinter der Transformation der Branche. KI revolutioniert, wie Telekommunikationsunternehmen arbeiten und Wert liefern, von prädiktiver Wartung und automatisierter Servicebereitstellung bis hin zu Innovationen wie IoT-Diensten und intelligenten Städten.
Diese Revolution hängt jedoch von einem entscheidenden Faktor ab: Daten. Genauer gesagt, von der Qualität, Governance und Vertrauenswürdigkeit der Daten, die KI-Modelle antreiben.
Die Bedeutung von Datenengineering
Im Zeitalter der KI ist Datenengineering zum unbesungenen Helden der Transformation in der Telekommunikation geworden. Es ist die Grundlage, auf der zuverlässige, transparente und erklärbare KI aufgebaut ist. Während Telekommunikationsorganisationen ihre KI-Reisen beschleunigen, war der Bedarf an robusten Datenengineering-Praktiken nie so wichtig.
Ohne diese Praktiken riskieren KI-Anwendungen, ungenaue Vorhersagen zu liefern, ineffiziente Operationen durchzuführen und sogar regulatorische Verstöße zu begehen, was potenziell die Rentabilität und das Vertrauen der Kunden untergräbt.
Die Kosten schlechter Datenqualität
Die Folgen schlechter Datenqualität sind bereits spürbar. Studien zeigen, dass schlechte Daten durchschnittlich über 10 Millionen Pfund jährlich an Organisationen kosten, aufgrund von operativen Ineffizienzen, fehlerhaften Analysen und schlechter Entscheidungsfindung.
Im Kontext von KI können diese Kosten schnell eskalieren. Im Gegensatz zu traditionellen IT-Systemen verarbeiten KI-Modelle Daten nicht nur – sie lernen daraus. Wenn die Trainingsdaten unvollständig, inkonsistent oder voreingenommen sind, werden die resultierenden Modelle diese Probleme in Echtzeit replizieren und verstärken.
Dies ist besonders besorgniserregend im Bereich der Telekommunikation, wo KI komplexe Entscheidungen über weitläufige Netzwerke trifft. Ob es darum geht, Bandbreite neu zuzuweisen, Serviceunterbrechungen zu identifizieren oder Kunden mit personalisierten Angeboten anzusprechen, die Risiken von Fehlentscheidungen durch KI sind erheblich.
In einem so risikobehafteten Umfeld sind vertrauenswürdige Daten keine Luxus, sondern eine Notwendigkeit.
Die Auswirkungen der Einführung von 5G
5G hat das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten, die Telekommunikationsunternehmen verarbeiten müssen, exponentiell erhöht. Von mobilen Geräten und Basisstationen bis hin zu vernetzten Autos und intelligenten Sensoren erzeugt die Infrastruktur täglich Petabytes an Daten.
Diese Datenexplosion bietet Chancen für KI, die Leistung zu steigern, bringt jedoch auch neue Engineering-Herausforderungen mit sich.
