Was sind visuelle KI-Agenten für den Netzbetrieb in der Telekommunikation und bei Versorgungsunternehmen?

In Telekommunikations- und Versorgungsnetzen fallen im Außendienst täglich riesige Datenmengen an. Fotos, Videos und Berichte entstehen bei Bauarbeiten, der Inbetriebnahme von Diensten, Wartungsarbeiten und Inspektionen. Der Großteil dieser Daten bleibt jedoch unstrukturiert, lässt sich über den gesamten Betrieb hinweg nur schwer in großem Maßstab überprüfen und wird daher nicht ausreichend genutzt. Infolgedessen haben die Betreiber nur einen begrenzten Überblick über die an ihrer physischen Infrastruktur durchgeführten Arbeiten, was sie Compliance-Risiken und betrieblichen Ineffizienzen aussetzt.

Hier verändern visuelle KI-Agenten die Art und Weise, wie Netzbetreiber ihre Netze verwalten.

Mithilfe visueller KI können Betreiber Bilder in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Mit der Einführung visueller KI-Agenten wird diese Fähigkeit nun noch weiter ausgebaut, sodass Netzwerkteams Felddaten nicht nur verstehen, sondern auch in großem Maßstab über Arbeitsabläufe, Systeme und Entscheidungsprozesse hinweg umsetzen können.

In diesem Artikel wird erläutert, was visuelle KI-Agenten sind, wie sie funktionieren und warum sie für den modernen Telekommunikations- und Versorgungsbetrieb immer unverzichtbarer werden.

Visuelle KI optimiert die Prozesse der Qualitätskontrolle und der Bestandserfassung von Netzwerkressourcen

Unter „Visual AI“ versteht man den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse von Bildern und Videos, die vor Ort aufgenommen wurden. Mithilfe von Computer Vision ermöglicht sie es Systemen, Objekte zu erkennen, Muster zu identifizieren und visuelle Daten automatisch zu interpretieren.

In der Telekommunikations- und Versorgungsbranche bedeutet dies, Tausende von Fotos zu analysieren, die von Außendienstteams aufgenommen wurden, um die Fertigstellung der Arbeiten und die Einhaltung von Qualitätsstandards zu überprüfen sowie die Infrastruktur zu inspizieren. So kann visuelle KI beispielsweise fehlende Komponenten bei der Installation eines intelligenten Stromzählers erkennen, überprüfen, ob Glasfaser-Verlegearbeiten den Spezifikationen entsprechen, Mängel oder Risiken in der Infrastruktur identifizieren und strukturierte Daten wie Anlagenkennungen, Beschriftungen und Installationsmerkmale aus Bildern extrahieren.

Computer-Vision-Systeme können große Mengen an Bildern schnell analysieren und detaillierte Informationen extrahieren, die andernfalls eine manuelle Überprüfung erfordern würden.

In der Vergangenheit haben Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen auf manuelle Qualitätssicherungsprozesse wie Vor-Ort-Prüfungen oder die Überprüfung von Fotos im Backoffice gesetzt. Angesichts des damit verbundenen Zeit- und Kostenaufwands können die meisten Betreiber nur etwa 10–15 % der Außeneinsätze überprüfen, was zu Unsicherheiten hinsichtlich der Genauigkeit und Vollständigkeit der in ihrem System erfassten Außendienstdaten führt. Diese Qualitätssicherungsansätze sind langsam, kostspielig und schwer skalierbar. Sie führen oft zu kostspieligen erneuten Besuchen vor Ort, um Fehler zu korrigieren, oder – schlimmer noch – zu Problemen, die erst bei der Dienstaktivierung entdeckt werden und zu Verzögerungen, Strafzahlungen oder Kundenabwanderung führen.

Visuelle KI bewältigt diese Herausforderungen, indem sie Folgendes ermöglicht:

• Echtzeit-Überprüfung der Feldarbeit

• Einheitliche Qualitätskontrollen in allen Betriebsbereichen

• Automatisierte Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Eingaben

Dadurch können die Bediener sicherstellen, dass die Arbeit auf Anhieb korrekt erledigt wird, was Nacharbeiten reduziert und die Gesamteffizienz verbessert.

Führende Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen wie Swisscom und SFR haben visuelle KI bereits in ihre Betriebsabläufe integriert. Swisscom hat beispielsweise mithilfe visueller KI die Qualitätskontrolle kosteneffizient auf 100 % der Betriebsabläufe ausgeweitet und die „First-Time-Right“-Quote deutlich gesteigert, während SFR durch Echtzeit-Feedback und automatisierte Validierung die Einhaltung von Vorschriften im Aussendienst sowie die Leistung von Auftragnehmern verbessert hat.

Visuelle KI-Agenten: Von der Fotoanalyse bis zur operativen Intelligenz

Visuelle KI hilft Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen dabei, die Vorgänge vor Ort zu erfassen und zu überprüfen. Visuelle KI-Agenten erweitern diese Funktionen, indem sie die automatisierte Fotoanalyse in Echtzeit um Schlussfolgerungen und Maßnahmen ergänzen. Ein Visual-AI-Agent lässt sich über Eingabeaufforderungen konfigurieren. Er kombiniert visuelle Eingaben, wie beispielsweise ein Foto aus dem Außendienst, mit benutzerdefinierten Anweisungen und nutzt ein multimodales großes Sprachmodell, um Informationen zu analysieren, den Kontext zu bewerten und geeignete Maßnahmen zu ermitteln. Anschließend liefert er strukturierte Ergebnisse, wie beispielsweise „Bestanden“- oder „Nicht bestanden“-Prüfungen, numerische Werte oder standardisierten Text, die direkt in betriebliche Arbeitsabläufe eingespeist werden können. Visual-AI-Agenten arbeiten als Teil eines kontinuierlichen Kreislaufs zwischen Außendienstaktivitäten, KI-Analyse und Betriebssystemen:

• Datenerfassung vor Ort: Der Prozess beginnt vor Ort, wo Techniker oder Ingenieure im Rahmen ihres Arbeitsablaufs Bilder aufnehmen. Dabei kann es sich um Fotos von Glasfaserverlegearbeiten, von der Installation eines intelligenten Stromzählers oder von einer Mastinspektion handeln. Visuelle KI-Agenten verknüpfen diese Bilder mit bestimmten Anlagen, Arbeitsaufträgen und Standorten.

• Fotoanalyse: Nach der Aufnahme werden die Bilder in Echtzeit analysiert. Visuelle KI-Modelle erkennen automatisch Objekte und Komponenten, bewerten Qualität und Konformität und identifizieren Anomalien oder Mängel in großem Umfang. Die KI gibt den Außendienstmitarbeitern sofortiges Feedback, sodass Korrekturen noch vor Abschluss der Arbeiten vor Ort vorgenommen werden können.

• Datenstrukturierung und -anreicherung: Visuelle KI-Agenten wandeln die Ergebnisse der Bildanalyse in strukturierte Daten um. So können sie beispielsweise Objekte kennzeichnen, wichtige Attribute extrahieren und die Ergebnisse mit dem Netzwerkmodell verknüpfen. Anstelle von isolierten Bildern verfügen Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen nun über durchsuchbare, standardisierte und strukturierte Informationen. Diese Funktion verbessert die Datenqualität und gewährleistet Konsistenz im gesamten Betrieb.

• Integration in Arbeitsabläufe: Die wahre Stärke visueller KI-Agenten liegt in ihrer Integration in Arbeitsabläufe. Die strukturierten Daten werden mit Arbeitsaufträgen verknüpft, in Betriebssysteme eingespeist und schließlich zur Entscheidungsfindung genutzt – beispielsweise zur automatischen Validierung von Arbeiten für die Abnahme, zur Auslösung von Folgeaufgaben bei festgestellten Problemen oder zur Aktualisierung des Netzwerkbestands. Diese Integration wandelt visuelle Erkenntnisse in operative Ergebnisse um.

Das Ziel visueller KI-Agenten besteht daher darin, Erkenntnisse aus der Praxis zu interpretieren und die Daten zu strukturieren, um diese Erkenntnisse mit den Stammdaten von Telekommunikations- und Versorgungsanlagen sowie mit operativen Maßnahmen zu verknüpfen. Anstatt lediglich ein Problem zu identifizieren, helfen visuelle KI-Agenten dabei, die entsprechenden Maßnahmen umzusetzen. Dies ist ein entscheidender Wandel von einer KI, die lediglich beobachtet, hin zu einer KI, die die Umsetzung unterstützt.

Vorteile visueller KI-Agenten für Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen

Die Auswirkungen visueller KI-Agenten auf Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen sind sowohl operativer als auch strategischer Natur.

Betriebliche Vorteile

• Ausführung auf Anhieb richtig: Fehler werden vor Ort in Echtzeit erkannt und behoben, wodurch kostspielige Nacharbeiten vermieden werden.

• Umfassende Qualitätsvalidierung: Die Bediener können 100 % der Feldarbeiten validieren, anstatt nur einen kleinen Prozentsatz stichprobenartig zu überprüfen.

• Automatisierte Arbeitsabläufe: Qualitätskontrolle, Berichterstellung und Validierungsprozesse werden einheitlich und skalierbar.

• Zuverlässige Felddaten: Fotos und Erkenntnisse werden in strukturierte, verwertbare Daten umgewandelt und in Entscheidungssysteme integriert.

Strategische Vorteile

Visuelle KI-Agenten spielen zudem eine entscheidende Rolle beim Wandel der Branche hin zu autonomen Netzwerken. Indem sie sicherstellen, dass die Felddaten die realen Bedingungen genau widerspiegeln, Änderungen direkt am Einsatzort validieren und zuverlässige Daten in die Netzwerkmodelle einspeisen, schaffen visuelle KI-Agenten eine solide Grundlage für:

• Intelligente Entscheidungsfindung

• Durchgängige Workflow-Automatisierung

• Kontinuierliche Betriebsoptimierung

Diese Funktionen sind für den Aufbau selbstaktualisierender, intelligenter Netzwerksysteme, die mit minimalem manuellem Eingriff betrieben werden können, von entscheidender Bedeutung.

Vorteile für IT- und KI-Teams

Für IT- und KI-Teams vereinfachen visuelle KI-Agenten die Bereitstellung erheblich, da sie die Abhängigkeit von komplexen, maßgeschneiderten KI-Projekten verringern und den Bedarf an spezialisierten Data-Science-Ressourcen reduzieren. Dies demokratisiert den Zugang zu fortschrittlichen KI-Fähigkeiten und ermöglicht es Unternehmen, visuelle KI-Initiativen schneller und effektiver zu skalieren.

Der Weg in die Zukunft: Visuelle KI für Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen

Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen stehen unter zunehmendem Druck, den Netzausbau voranzutreiben, die Qualität zu verbessern und Kosten zu senken. Gleichzeitig müssen sie wachsende Mengen an Felddaten verwalten, die für die Netzwerkleistung von entscheidender Bedeutung sind. Visuelle KI-Agenten stellen einen großen Fortschritt dar.

Durch die Kombination der Analysefähigkeiten visueller KI mit Workflow-Automatisierung und operativer Intelligenz wandeln sie Fotos aus dem Außendienst in Echtzeit in umsetzbare Erkenntnisse um, die die Umsetzung vorantreiben. Sie stellen sicher, dass jede Aktivität im Außendienst zu einem genaueren, intelligenteren und sich kontinuierlich verbessernden Netzwerkmodell beiträgt. Dieser Wandel ist von grundlegender Bedeutung für den Übergang der Branche hin zu einem KI-orientierten, autonomen Netzwerkbetrieb.

Erfahren Sie, wie visuelle KI es Circet Ireland & UK, einem führenden Anbieter von Telekommunikations- und Energieinfrastrukturdienstleistungen, ermöglicht hat, zu einem Vorreiter im Bereich KI-gesteuerter Außendienstabläufe zu werden.

Erfahren Sie, wie visuelle KI-Agenten dazu beitragen , den Betrieb zu skalieren, die Datenqualität zu verbessern und den Weg zu autonomen Netzwerken zu beschleunigen.