Orange setzt auf AI für Netzwerkoptimierung und Automatisierung

Der panafrikanische Telekommunikationsbetreiber Orange nutzt artificial intelligence (AI) zur Optimierung seines Netzes in einer Reihe von afrikanischen Ländern und investiert in AI , um die Automatisierung zu erhöhen und den Kundenservice zu verbessern.

"Wir stehen vor der Herausforderung, das Netz auszubauen und die Kapazität und Abdeckung zu erhöhen, da die Nutzung zunimmt. Wir passen die Kapazität ständig an, um sicherzustellen, dass wir den Kunden den richtigen Dienst, die richtige Bandbreite und auch eine gute Abdeckung bieten. Unser Algorithmus nutzt maschinelles Lernen, um auf der Grundlage der Nachfrage, der Kundenbedürfnisse und des Datenverkehrs zu erkennen, wo wir investieren müssen, um sicherzustellen, dass wir ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Abdeckung, Kapazität und [der Fähigkeit], die beste Dienstqualität zu bieten, haben."

Brelotte Ba, stellvertretende CEO von Orange Naher Osten und Afrika

Orange nennt die Lösung AI "Smart Capex". Sie wurde zuerst in Spanien getestet und wurde nun in Côte d'Ivoire, Senegal und Mali in Afrika sowie in Jordanien im Nahen Osten eingeführt, um die Netzkapazität zu optimieren und den Investitionsprozess zu rationalisieren.

"Das Schöne an AI ist, dass man viele Echtzeit-Anwendungsfälle hat, die alle diese data kombinieren, statt dass man sich jedes einzelne Teil ansehen muss. Das ist die größte Auswirkung von AI. Wir nutzen es, um die Netzkapazität und die Nachfrage ständig in Echtzeit anzupassen und auch zu antizipieren, wo das Netz platziert werden soll."

Brelotte Ba

Orange ist in 18 Ländern des Nahen Ostens und Afrikas (MEA) tätig und hat 156 Millionen Kunden in der Region.

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

Er sagte, der Nutzen sei direkt in Bezug auf die Qualität der Dienstleistungen und die Steuerung des Energieverbrauchs.

"Wenn man jedoch vorhersagen kann, wie hoch der Datenverkehr sein wird, kann man die Leistung anpassen und sagen, dass ich zu diesem Zeitpunkt des Tages nicht 100 % Leistung benötige, sondern vielleicht 40 % ausreichen, und dann kann man sie anpassen. Alle Algorithmen des maschinellen Lernens sind wirklich dazu da, um sicherzustellen, dass wir das richtige Tempo in Bezug auf die Kundenbedürfnisse im Vergleich zur Ausrüstung haben, und zwar nicht nur auf der Verkehrsseite, sondern auch auf der Energieseite. Das sind also die Fähigkeiten, die Algorithmen des maschinellen Lernens dem Netz bringen."

Brelotte Ba

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

"Schauen Sie sich die Autoindustrie an. Viele Autohersteller versuchen, fahrerlose Autos zu entwickeln, vor allem in den USA, und all das basiert auf AI und AI , um das Auto zu automatisieren. Das Gleiche gilt für [mobile] Netzwerke. Es gibt zum Beispiel Anwendungsfälle für die vorhersehbare Wartung, bei denen maschinelles Lernen eingesetzt wird, um zu erkennen, wann ein Gerät ausfallen könnte, und es dann zu entfernen oder zu ersetzen, bevor der Ausfall eintritt. In dieser Hinsicht wird es also keine Ausfallzeiten geben.

Brelotte Ba

"Das ist natürlich besser, als zu warten, bis es zu einem Absturz kommt, die Geräte auszutauschen und dann eine Ausfallzeit zu haben, über die sich die Kunden beschweren. Das ist also die Idee des Zero-Touch-Netzes, was bedeutet, dass das Netz reibungslos funktionieren kann, vorausgesetzt, man hat einen Algorithmus, der einem ein Gefühl dafür gibt, wo man Geräte ersetzen muss."

Brelotte Ba

Orange verwendet AI Algorithmen, um Netzkapazität und -abdeckung auszugleichen, Geräteausfälle vorherzusagen und die Netzwartung zu automatisieren. (Quelle: wirestock auf Freepik)

"Wir haben eine solide Reise hinter uns, denn im Jahr 2015 ging es nur darum, die Effizienz zu verbessern und die lokalen Kompetenzen bei der Überwachung des Kernnetzes zu nutzen, und jetzt können wir alle Möglichkeiten von AI in dieser Organisation nutzen, um einen Schritt weiter zu gehen und den gesamten Prozess der Überwachung des Kernnetzes zu automatisieren."

Brelotte Ba

Er sagte, dass die Verwendung von AI Lösungen den Menschen nicht vollständig aus der Gleichung entfernt, da ein Techniker die fehlerhaften Geräte immer noch ersetzen muss, aber wenn ein Algorithmus einen Fehler erkennen kann, bevor die Geräte vollständig ausfallen, werden Netzunterbrechungen gemildert.

"Die Idee ist, dass man es erkennt und dann austauscht, und dann wird sich das Netz bis zu einem gewissen Grad selbst heilen, weil es keine Ausfallzeiten gibt. Natürlich wird es immer noch Menschen geben, die hier sind, um zu interagieren und Hardware auszutauschen. Das sollte auch geschehen, aber zumindest werden sie nicht nur warten, bis die Hardware defekt ist, um sie dann auszutauschen. Die Automatisierung wird Effizienz und Kosteneinsparungen usw. bringen, aber die Anwendungsfälle sind vielfältig und decken ein breites Spektrum ab, bei dem es um die Befähigung von Menschen, eine bessere Interaktion mit Kunden, richtige Investitionen und Effizienzsteigerung geht."

Brelotte Ba

Orange nutzt auch die generative AI (GenAI), um den Kundenservice durch einen Wissensdatenbank-Chatbot namens TutoGenius zu verbessern, der in Zusammenarbeit mit data und AI , einem Beratungsunternehmen für Transformation, entwickelt wurde Artefact.

Ba sagte, dass TutoGenius eine GenAI-gestützte Lösung für Kundenanfragen ist.

Obwohl der Betreiber bereits Chatbots einsetzte, ist die neue Lösung ein Upgrade, bei dem generative AI zum Einsatz kommt, so dass die Kunden in natürlicher Sprache interagieren können und nicht erst die richtige Aufforderung erhalten müssen, um die richtige Antwort zu erhalten.

"Das Schöne daran ist, dass man eine Antwort erhält, wenn man mit dem Gerät spricht, wie man mit jedem anderen auch sprechen würde, und selbst wenn man zusätzliche Informationen gibt, hat es die Erinnerung an die Interaktion mit Ihnen. Das ist es also, was wir in die Kundenbeziehung einbringen."

Brelotte Ba

Die Dienste von Orange AI werden über Partnerschaften mit Unternehmen wie Artefact und durch interne Teams in Côte d'Ivoire, Frankreich und Jordanien bereitgestellt.

Letzten Monat kündigte Orange auch eine Partnerschaft mit Meta und Open AI an, um AI Modelle in afrikanischen Sprachen zu schulen.

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

Darüber hinaus hat Orange eine GenAI-gestützte Lösung für seine Mitarbeiter namens Dinootoo auf den Markt gebracht, die bei Aufgaben helfen, Bilder erzeugen und Dokumente analysieren kann.

"Es wurde so angepasst, dass es einige Einschränkungen in Bezug auf geistiges Eigentum oder data Datenschutz erfüllt, damit data nicht ins Internet gelangt. Wir verwenden alle LLMs [große Sprachmodelle], die es gibt, wie Mistral, ChatGPT, Gemini, usw.".

Brelotte Ba

Ba ist davon überzeugt, dass die Akzeptanz von AI in Afrika und auf der ganzen Welt zunimmt, vor allem wenn man bedenkt, dass bereits Millionen von Einzelpersonen und Unternehmen LLMs nutzen.

Er verwies auf den AI Index Report der Stanford University, dem zufolge die Industrie im Jahr 2023 51 bemerkenswerte Modelle für maschinelles Lernen hervorbringen wird, während die Wissenschaft 15 beisteuert. Außerdem gab es 21 bemerkenswerte Modelle, die aus der Zusammenarbeit zwischen Industrie und Hochschulen hervorgingen.

"Das bedeutet, dass die Unternehmen dies [die Einführung] vorantreiben, und wir sehen das sehr deutlich bei einem Unternehmen wie Orange, wo wir all diese Anwendungsfälle haben, die wir vorantreiben und in die wir investieren, so dass die Einführung bereits da ist."

Brelotte Ba

Er fügte hinzu, dass es eine Diskrepanz zwischen den Märkten gibt: 61 bemerkenswerte AI Algorithmen kommen aus den USA, 21 aus Europa und 15 aus China, wie aus demselben AI Stanford Index hervorgeht.

Ba sagte, es gebe eine große Chance für Afrika, zu den Innovationen von AI beizutragen. Damit dies geschehen kann, muss es jedoch mehr Ausbildungsmöglichkeiten für junge Menschen vor Ort geben.

"Das ist es, was wir in den Orange Digital Centers tun, sie in großem Maßstab ausbilden und die richtigen Partner haben, damit die Menschen wissen, wie man Algorithmen erstellt, maschinelles Lernen betreibt und zu Softwareingenieuren und Softwareexperten ausgebildet wird", sagte er. "Das ist die Chance, die wir in Afrika haben, mit einer jungen Bevölkerung. Wenn wir sie ausbilden, können sie mit sehr guten Ideen aufwarten".

Brelotte Ba

Er merkte jedoch an, dass der Zugang zu data eine Herausforderung darstellt.

"Es gibt kein AI ohne data und Training. Selbst wenn man den ausgeklügelten Algorithmus auf dem Papier kennt, muss man ihn mit data trainieren. Wie kommen wir also an die data heran? Welche Mengen von data sind in Afrika verfügbar? Die meisten data befinden sich auf den großen Plattformen. Wir müssen also auch dafür sorgen, dass data im Internet in den lokalen Sprachen zur Verfügung steht, damit die Menschen darauf zugreifen können. [Wir brauchen vielleicht eine globale Regelung, die auch Afrika einschließt und uns diese Quelle zur Verfügung stellt, damit die Menschen sie nutzen können."

Brelotte Ba