Orange setzt AI der Netzwerkoptimierung und -automatisierung auf AI

Der panafrikanische Telekommunikationsanbieter Orange nutzt artificial intelligence AI) zur Optimierung seines Netzes in einer Reihe afrikanischer Länder und investiert in AI , um die Automatisierung voranzutreiben und den Kundenservice zu verbessern.

„Wir stehen vor der Herausforderung, das Netz auszubauen und die Kapazität sowie die Abdeckung zu erhöhen, da die Nutzung zunimmt. Wir passen die Kapazität ständig an, um sicherzustellen, dass wir den Kunden den richtigen Service, die richtige Bandbreite und auch eine gute Abdeckung bieten. Wir nutzen einen Algorithmus mit maschinellem Lernen, um – basierend auf der Nachfrage, den Kundenbedürfnissen und dem Datenverkehr – zu ermitteln, wo wir investieren müssen, um ein gutes Gleichgewicht zwischen Abdeckung, Kapazität und der Fähigkeit zur Bereitstellung der besten Servicequalität zu gewährleisten.“

Brelotte Ba, stellvertretende Geschäftsführerin von Orange für den Nahen Osten und Afrika

Orange nennt die AI „Smart Capex“. Sie wurde zunächst in Spanien getestet und ist nun in Afrika in der Elfenbeinküste, im Senegal und in Mali sowie im Nahen Osten in Jordanien eingeführt worden, um die Netzkapazität zu optimieren und den Investitionsprozess zu rationalisieren.

„Das Schöne an AI , dass es zahlreiche Anwendungsfälle in Echtzeit gibt, bei denen all diese data kombiniert werden, anstatt dass Menschen jedes einzelne Detail prüfen müssen. Das ist der größte Vorteil der AI. Wir nutzen sie, um die Netzwerkkapazität und die Nachfrage in Echtzeit ständig anzupassen und um vorauszusehen, wo das Netzwerk ausgebaut werden muss.“

Brelotte Ba

Orange ist in 18 Ländern im Nahen Osten und in Afrika (MEA) tätig und hat in der Region 156 Millionen Kunden.

Er stellte klar, dass es bei der „Smart Capex“-Lösung nicht nur darum geht, Kosten zu sparen, sondern auch darum, an den richtigen Stellen zu investieren.

Er sagte, der Nutzen zeige sich unmittelbar in der Servicequalität und bei der Steuerung des Energieverbrauchs.

„Man versorgt die Geräte mit Strom und [die Nutzer] nehmen [Dienste] in Anspruch, aber wenn man den Datenverkehr vorhersagen kann, lässt sich die Stromversorgung entsprechend anpassen – man kann beispielsweise sagen: Zu dieser Tageszeit brauche ich nicht 100 % Leistung, vielleicht reichen 40 % aus – und dann nimmt man die Anpassung vor. Alle Algorithmen des maschinellen Lernens dienen eigentlich dazu, sicherzustellen, dass wir im Hinblick auf die Kundenbedürfnisse im Vergleich zur Ausrüstung das richtige Tempo finden – und zwar nicht nur auf der Datenverkehrsseite, sondern auch auf der Energieseite. Das sind also die Fähigkeiten, die Algorithmen des maschinellen Lernens dem Netzwerk verleihen.“

Brelotte Ba

Ba sagte, der zweite Anwendungsfall für AI Telekommunikationsmarkt sei die Automatisierung.

„Schauen Sie sich die Automobilindustrie an. Viele Autohersteller versuchen, selbstfahrende Autos auf den Markt zu bringen, insbesondere in den USA, und all dies basiert auf AI dem Einsatz von AI zur Automatisierung des Fahrzeugs. Das Gleiche gilt für [Mobilfunk-]Netze. Es gibt zum Beispiel Anwendungsfälle für vorausschauende Wartung, bei denen maschinelles Lernen eingesetzt wird, um zu erkennen, wann bei einem Gerät ein Ausfall droht, und dieses dann auszubauen und zu ersetzen, bevor der Ausfall eintritt. In dieser Hinsicht gibt es also keine Ausfallzeiten.“

Brelotte Ba

„Es ist natürlich besser, als einfach abzuwarten, bis es zu einem Ausfall kommt, die Geräte auszutauschen, eine Betriebsunterbrechung in Kauf zu nehmen und sich die Kunden darüber zu beschweren. Das ist also das Konzept des Zero-Touch-Netzwerks: Das Netzwerk kann reibungslos funktionieren, vorausgesetzt, man verfügt über einen Algorithmus, der aufzeigt, wo Geräte ausgetauscht werden müssen.“

Brelotte Ba

Orange nutzt AI , um die Netzwerkkapazität und -abdeckung auszugleichen, Geräteausfälle vorherzusagen und die Netzwerkwartung zu automatisieren. (Quelle: wirestock auf Freepik)

„Wir haben einen soliden Weg zurückgelegt, denn 2015 ging es zunächst nur darum, die Effizienz zu steigern und bei der Überwachung des Kernnetzes auf lokale Kompetenzen zurückgreifen zu können. Heute können wir alle Möglichkeiten der AI unserem Unternehmen nutzen, um noch einen Schritt weiter zu gehen und den gesamten Prozess der Kernnetzüberwachung zu automatisieren.“

Brelotte Ba

Er sagte, dass der Einsatz AI den Menschen nicht vollständig aus dem Prozess verdränge, da ein Techniker die defekte Ausrüstung immer noch austauschen müsse; wenn ein Algorithmus jedoch einen Fehler erkennen könne, bevor die Ausrüstung vollständig ausfalle, würden Netzwerkunterbrechungen vermieden.

„Die Idee ist, das Problem zu erkennen, es dann zu beheben, und dann wird sich Ihr Netzwerk bis zu einem gewissen Grad selbst reparieren, da es keine Ausfallzeiten mehr geben wird. Natürlich wird es weiterhin Menschen geben, die für die Interaktion und den Austausch von Hardware zuständig sind. Das muss auch weiterhin geschehen, aber zumindest werden sie nicht mehr nur darauf warten, bis etwas defekt ist, um es dann auszutauschen. Automatisierung bringt Effizienz und Kosteneinsparungen usw., aber tatsächlich sind die Anwendungsfälle vielfältig und decken ein breites Spektrum ab, das von der Stärkung der Mitarbeiter über eine bessere Interaktion mit Kunden bis hin zu richtigen Investitionen und der Steigerung der Effizienz reicht.“

Brelotte Ba

Orange nutzt zudem generative AI GenAI), um den Kundenservice mithilfe eines Chatbots namens TutoGenius zu verbessern, der auf einer Wissensdatenbank basiert und in Zusammenarbeit mit dem Beratungsunternehmen Artefact fürdata AI entwickelt wurde.

Ba erklärte, dass TutoGenius eine auf GenAI basierende Lösung für Kundenanfragen sei.

Obwohl der Betreiber bereits Chatbots einsetzte, handelt es sich bei der neuen Lösung um eine Weiterentwicklung auf Basis generativer AI Kunden in natürlicher Sprache mit ihr interagieren können, anstatt die richtige Eingabeaufforderung verwenden zu müssen, um die richtige Antwort zu erhalten.

„Das Schöne daran ist, dass man eine Antwort erhält, wenn man mit dem System spricht, so wie man mit jedem anderen Menschen sprechen würde, und selbst wenn man zusätzliche Informationen liefert, speichert es die Interaktion mit einem. Genau das bringen wir in die Kundenbeziehung ein.“

Brelotte Ba

AI von Orange werden durch Partnerschaften mit Unternehmen wie Artefact durch interne Teams mit Standorten in der Elfenbeinküste, Frankreich und Jordanien bereitgestellt.

Im vergangenen Monat gab Orange zudem eine Partnerschaft mit Meta und AI bekannt,um AI in afrikanischen Sprachen zu trainieren.

Orange hat einen generativen, AI Chatbot namens TutoGenius für Kundenanfragen entwickelt. (Quelle: Freepik)

Darüber hinaus hat Orange eine auf GenAI basierende Lösung für seine Mitarbeiter namens Dinootoo eingeführt, die bei der Erledigung von Aufgaben helfen, Bilder generieren und Dokumente analysieren kann.

„Es wurde speziell angepasst, um bestimmte Einschränkungen zu berücksichtigen, denen wir in Bezug auf geistiges Eigentum oder data unterliegen, sodass keine data ins Internet data . Wir nutzen alle verfügbaren LLMs [große Sprachmodelle] wie Mistral, ChatGPT, Gemini usw.“

Brelotte Ba

Ba ist der Ansicht, dass AI in Afrika und weltweit zunimmt, insbesondere wenn man bedenkt, dass bereits Millionen von Menschen und Unternehmen große Sprachmodelle nutzen.

Er verwies auf den AI Report“ der Stanford University, aus dem hervorgeht, dass die Industrie im Jahr 2023 51 bedeutende Modelle für maschinelles Lernen hervorbrachte, während die Wissenschaft 15 beisteuerte. Darüber hinaus entstanden 21 bedeutende Modelle aus Kooperationen zwischen Industrie und Wissenschaft.

„Das bedeutet, dass Unternehmen diese Entwicklung vorantreiben, und das zeigt sich besonders deutlich bei einem Unternehmen wie Orange, wo wir all diese Anwendungsfälle haben, die wir vorantreiben und in die wir investieren – die Einführung ist also bereits Realität.“

Brelotte Ba

Er fügte hinzu, dass es Unterschiede zwischen den Märkten gebe: Demselben AI Index“ zufolge stammen 61 bedeutende AI aus den USA, 21 aus Europa und 15 aus China.

Ba sagte, Afrika habe große Chancen, einen Beitrag zu AI zu leisten. Damit dies jedoch geschehen kann, müssen vor Ort mehr Ausbildungsmöglichkeiten für junge Menschen geschaffen werden.

„Genau das tun wir in den Orange Digital Centers: Wir bilden sie in großem Umfang aus und arbeiten mit den richtigen Partnern zusammen, damit die Menschen lernen, wie man Algorithmen entwickelt, maschinelles Lernen einsetzt und sich zu Softwareentwicklern und Softwareexperten ausbilden lässt“, sagte er. „Das ist die Chance, die wir in Afrika mit unserer jungen Bevölkerung haben. Wenn wir sie ausbilden, können sie sehr gute Ideen entwickeln.“

Brelotte Ba

Er wies jedoch darauf hin, dass es beim Zugang zu data eine Herausforderung gibt.

AI data Training gibt es keine AI . Selbst wenn man den ausgeklügelten Algorithmus auf dem Papier kennt, muss man ihn anhand von data trainieren. Wie gelangen wir also an die data? Welche data in Afrika data ? Die meisten data auf den großen Plattformen. Wir müssen also auch sicherstellen, dass wir data dem Internet in den lokalen Sprachen zur Verfügung haben, damit die Menschen darauf zugreifen können. [Wir brauchen] vielleicht eine globale Regelung, die auch Afrika einbezieht und uns diese Quelle zur Verfügung stellt, damit die Menschen sie nutzen können.“

Brelotte Ba