Künstliche Intelligenz im Telekommunikationssektor – Bedeutung, Entwicklungsperspektiven und regulatorische Implikationen

Martin Lundborg, Christian Märkel, Lisa Schrade-Grytsenko and Peter Stamm

No 453, WIK Discussion Papers from WIK Wissenschaftliches Institut für Infrastruktur und Kommunikationsdienste GmbH

Abstract: Gegenstand der vorliegenden Studie ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in den Netzsektoren und sich daraus ergebene regulatorische Fragestellungen. Für die Untersuchung wurden Desk Research und Experteninterviews von März bis November 2019 durchgeführt. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass es bereits heute viele potenzielle Anwendungsfelder für KI im Telekommunikationssektor gibt. Der deutsche Telekommunikationsmarkt beschäftigt sich jedoch bisher erst mit einigen ausgewählten Maschine Learning/KI-Anwendungen. Dies liegt vor allem an einem hohen Bedarf an Fachkräften, Know-how und (aufbereiteten) Daten sowie stellenweise noch Unklarheit über den Nutzen dieser Anwendungen. Die Haupttreiber von KI in Telekommunikationsnetzen sind Kosteneinsparungen (OPEX und CAPEX) und Ressourceneffizienz, insbesondere Energieeffizienz. Primäres heutiges Einsatzfeld für Maschine Learning bzw. KI bei den Telekommunikationsunternehmen ist der Kundenservice. Für die Anwendung von KI im Netzsektor wurden in der Studie potenzielle Diskriminierungs- und Transparenzproblematiken identifiziert. Zudem werden Skalenerträge durch KI verstärkt. Ein erhöhtes Marktkonzentrations- und Disruptionspotenzial sind hier die Folge. Es konnten weitere thematische Schnittmengen ausgemacht werden, welche vor dem Hintergrund der Regulierung anknüpfender Forschung bedürfen. Hierzu zählt zum Beispiel die Rolle von KI bei 5G (QoS/Network Slicing) oder bei neuen Cloud Services.

Date: 2019
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