KI im Telekommunikationsmarkt Größe und Anteil 2025 - 2034

AI in Telecommunication Market Size

Der globale AI-Markt im Telekommunikationssektor war im Jahr 2025 im Wert von 3,6 Milliarden USD. Der Markt wird voraussichtlich von 4,6 Milliarden USD im Jahr 2026 auf 45,1 Milliarden USD bis 2034 wachsen und registriert während des Prognosezeitraums eine CAGR von 33,1%, gemäß dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc.
 

Die wachsende Abhängigkeit von AI-gestützten Lösungen in der Telekommunikation verändert den Netzwerkbetrieb, die Kundenbetreuung und die Infrastrukturverwaltung. Beispielsweise deutete der Ericsson Mobility Report 2023 darauf hin, dass der Mobilfunkdatenverkehr zwischen 2025 und 2029 um das Dreifache ansteigen wird, was zu einem Bedarf an Automatisierung in der Netzwerkverwaltung führt und folglich die Nutzung von AI-Automatisierungstechnologie erhöht.

Die AI-Integration in Telekommunikationsnetzen sowie die Technologie der fünften Generation beinhaltet Automatisierung, Echtzeit-Analyse und Anomalieerkennung. Mit AI wird die Spektrumkontrolle verbessert, was zu einer besseren Bandbreitenverwaltung und reduzierten Verzögerungen in Hochverkehrszonen führt. Cybersicherheitsbedrohungen werden finanziell durch AI-gestützte Betrugserkennung abgemildert.
 

Zum Beispiel startete das Joint Venture von NVIDIA und Softbank in den Vereinigten Staaten im November 2024 sein erstes in AI und 5G integriertes Telekommunikationsnetz. Dieses als „Artificial Intelligence Radio Access Network" bezeichnete Telekommunikationssystem ist bemerkenswert fähig, autonome Fahrzeuge, Robotersysteme und viele andere fortschrittliche AI-Technologien effizient zu bedienen.
 

AI revolutioniert weiterhin den Aspekt der Telekommunikation, die direkt mit Kunden unter Verwendung von Chatbots und digitalen Assistenten interagiert. AI-Systeme wurden in Call-Centern eingesetzt, um Antworten auf wiederkehrende Interaktionen zu automatisieren und die Effizienz im Telekommunikationssystem zu erhöhen. Manuelle Kodierung von Bots zur Problembehebung unter Verwendung von Natural Language Processing. Diese Initiativen zielen darauf ab, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und gleichzeitig die Supportkosten erheblich zu reduzieren. Im Februar 2023 startete Bharti Airtel beispielsweise eine AI-Lösung in Zusammenarbeit mit NVIDIA, die automatisch auf eingehende Kontaktcenter-Anrufe antwortet.

AI in Telecommunication Market Trends

Die Branchentrends im AI-Telekommunikationsmarkt zeigen, wie künstliche Intelligenz die Servicebereitstellung transformiert und gleichzeitig die Betriebskosten im Telekommunikationssektor senkt. Telekommunikationsbetreiber nutzen AI-gestützte Predictive Maintenance, um Netzwerkprobleme proaktiv zu erkennen und zu beheben, was die Ausfallzeiten erheblich verringert und die Servicezuverlässigkeit verbessert. Darüber hinaus optimiert Machine Learning in Telekommunikationsnetzen die Verkehrsverwaltung und stellt unterbrechungsfreie Konnektivität auch bei Spitzenauslastungszeiten sicher. Im Januar 2024 beschleunigte die Partnerschaft zwischen der GSMA und IBM die Brancheneinführung durch den Start von zwei strategischen Initiativen: ein AI-Schulungskurs unter dem Advance Program und das Foundry-Generative-AI-Programm im Telekommunikationsmarkt, das Telekommunikationsleitern praktisches AI-Implementierungs-Know-how vermittelt.
 

Die Expansion von 5G-Telekommunikationsnetzen bietet erhebliche Möglichkeiten für die AI-Implementierung im gesamten Branchentrends im Telekommunikationssektor

Landschaft. Die KI-gesteuerte Automatisierung verbessert die Netzeffizient durch dynamische Ressourcenallokation und ermöglicht es Telekommunikationsunternehmen, die Kapazität in Echtzeit basierend auf schwankenden Nachfragemustern zu verlagern. Ericsson, ein führendes Telekommunikations- und Netzwerk-Unternehmen, berichtete, dass globale Mobilfunkabos 8,46 Milliarden 2023 erreichten und bis 2029 9,21 Milliarden erreichen werden. Dieses Abonnentenwachstum erhöht die Notwendigkeit von KI-gestützten Netzwerkverwaltungssystemen, die zunehmende Komplexität und Umfang bewältigen können.
 

Wie kann maschinelles Lernen bei der Nachfrageprognose für Telekommunikationsdienste eingesetzt werden?

ML-Algorithmen analysieren historische Nutzungsmuster, saisonale Schwankungen und Echtzeitdaten, um Kapazitätsanforderungen mit beispielloser Genauigkeit vorherzusagen. Durch das Erkennen von Korrelationen zwischen Nachfrageschwankungen und verschiedenen Faktoren—einschließlich Tageszeit, geografischem Standort und externen Ereignissen—ermöglicht maschinelles Lernen es Betreibern, Netzwerkressourcen proaktiv statt reaktiv bereitzustellen. Dieser datengesteuerte Ansatz reduziert Investitionsausgaben durch Vermeidung von Überinvestitionen in unnötige Infrastruktur und gewährleistet gleichzeitig ausreichende Kapazität zur Aufrechterhaltung der Servicequalität während Spitzenlastzeiten.

 

KI im Telekommunikationsmarkt – Analyse

Nach Komponente

Der Markt ist nach Komponente in Lösungs- und Servicekategorien segmentiert, wobei das Lösungssegment besonders starkes Wachstumsmomentum zeigt. 2025 generierte das Lösungssegment Markteinnahmen, die 2,4 Milliarden USD überstiegen, und wird bis 2034 voraussichtlich 26,3 Milliarden USD übersteigen, was beschleunigte Unternehmensadaption von KI-gestützter Telekommunikationsinfrastruktur und -anwendungen widerspiegelt.
 

Telekommunikationsunternehmen setzen KI in Telekommunikation Lösungen in verschiedenen Geschäftsfunktionen ein, von Geschäftsprozessautomatisierung und Betrugserkennung bis hin zu Netzwerkleistungsüberwachung und -optimierung. Im Februar 2024 erweiterten ServiceNow und NVIDIA ihre strategische Partnerschaft zur Entwicklung von Lösungen für generative KI speziell für die KI in der Telekommunikationsindustrie, mit dem Ziel, die Effizienz der Servicebereitstellung zu verbessern und komplexe operative Prozesse zu automatisieren. Diese KI-gestützten Tools ermöglichen es Betreibern, zunehmende Netzwerkkomplexität zu bewältigen und gleichzeitig manuelle Interventionsanforderungen und operative Kosten zu reduzieren.
 

Die Telekommunikationsinfrastruktur verlässt sich zunehmend auf KI-basierte Betrugserkennung und Cybersicherheitstools zum Schutz vor sich entwickelnden Bedrohungen. Diese Lösungen wenden Algorithmen des maschinellen Lernens an, um betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern, und ermöglichen es Telekommunikationsanbietern, die regulatorische Compliance aufrechtzuerhalten und finanzielle Verluste durch Sicherheitsvorfälle zu minimieren. Die Dringlichkeit einer robusten Betrugserkennung hat sich erheblich verschärft—der Messaging-Lösungsanbieter Tuvis berichtete von einem 177% Anstieg von Ransomware-Angriffen auf die Telekommunikationsindustrie im Sommer 2024, was die entscheidende Bedeutung von KI-gestützter Sicherheitsinfrastruktur zum Schutz von Netzwerkoperationen und Kundendaten unterstreicht.

 

Nach Bereitstellungsmodell

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der AI-Markt in der Telekommunikation in cloudbasiert und lokal gehostet unterteilt. Das cloudbasierte Segment hielt im Jahr 2025 einen großen Marktanteil von etwa 66,92% und wird voraussichtlich während des Prognosezeitraums erheblich wachsen.
 

• Private AI-Implementierungen bleiben die bevorzugte Option für Telekommunikationsanbieter, die mit sensiblen Kunden- und Betriebsdaten umgehen. Solche Implementierungen bieten höhere Kontrolle über Sicherheit, Compliance und Datenschutzbestimmungen, da Telekommunikationsunternehmen ihre Daten innerhalb branchenspezifischer regulatorischer Grenzen sichern.
   
• Dell Technologies gab die Freigabe von Dell AI for Telecom im September 2024 bekannt. Die Anwendung wurde entwickelt, um Dienstleistern bei der Einführung von AI durch private Bereitstellungen zu helfen, die die Netzwerk- und Kundenservicefunktionen verbessern könnten.
   
• Der Telekommunikationssektor führt schnell Cloud-basierte AI-Lösungen ein, da diese Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneinsparungen bieten. Durch die Eingliederung von Cloud Computing konnten Telekommunikationsanbieter AI in ihre Geschäftstätigkeiten einbinden, ohne in eine umfangreiche Basis-Infrastruktur investieren zu müssen, was eine Einführung auf breiterer Ebene erheblich vereinfachte.
   
• AI as a Service (AIaaS) gewinnt bei Telekommunikationsbetreibern zunehmend an Bedeutung, da es den Zugang zu datengesteuerten Business-Intelligence-Lösungen für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen ermöglicht. Solche Unternehmen verfügen nicht über die erforderlichen internen Entwickler, um ihre Anforderungen zu erfüllen. Spezialisierte AI-Produkte für Telekommunikationsdienstleister rationalisieren den Entwicklungsprozess weiter und minimieren die Kosten. AI-as-a-Service (AIaaS) Der Markt wurde mit 9,7 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich mit einer CAGR von über 33% von 2024 bis 2032 wachsen.
   
• Die Netzwerkleistung wurde mit neuen Edge-AI-Lösungen erheblich verbessert, die eine Echtzeitdatenverarbeitung am Netzwerkrand ermöglichen. Solche Lösungen haben sich als wirksam erwiesen, um Latenz zu reduzieren, die Bandbreitenkontrolle zu verbessern und Telekommunikationsvorgänge bei hohen Verkehrslasten zu optimieren, was eine bessere Leistung für Mobile- und Breitbanddienste gewährleistet.
   

 

 

Nach Anwendung

Basierend auf der Anwendung wird der AI-Markt in der Telekommunikation in Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und andere segmentiert. Das Machine-Learning-Segment dominierte den Markt und machte im Jahr 2025 über 1,4 Milliarden USD aus.
 

• Machine Learning ist eine Technologie, die Predictive Maintenance, Netzwerkoptimierung und Betrugserkennung für AI-gestützte Telekommunikationslösungen ermöglicht. Telekommunikationsdienstleister nutzen Netzwerk-ML-Algorithmen, um die Servicebereitstellung zu verbessern, indem sie die Möglichkeit von Netzwerkausfällen minimieren.
   
• Darüber hinaus analysieren Machine-Learning-basierte Technologien Muster und Diskrepanzen in Aktivitäten, Mechanismen und administrativen Kontrollen und verbessern die bestehenden Betrugserkennung und reduzieren folglich die Verluste, die durch Identitätsdiebstahl entstehen.
   
• Die Automatisierung des Kundenservices in der Telekommunikationsbranche durch erweiterte Chatbots und AI-virtuelle Assistenten, unterstützt durch NLP-Technologie, ist innovativ. AI-Systeme optimieren Kundeninteraktionen, indem sie Antworten auf der Grundlage früherer Interaktionen mit dem Kunden anpassen und Probleme schneller lösen, was das Benutzererlebnis verbessert. Gleichzeitig nutzen Telekommunikationsdienstleister NLP, da sie eine breitere Palette von Verbraucherfragen beantworten können und somit höhere Kundenbindungsquoten erreichen. Ab 2023 war der globale Markt für Natural Language Processing (NLP)  hat einen Umsatzwert von 5,5 Milliarden USD erreicht und wird voraussichtlich von 2024 bis 2032 um mehr als 25 Prozent wachsen.
   
• Die Nutzung von Deep-Learning-Algorithmen für Spracherkennung und selbstbediente automatisierte Anrufweiterleitung nimmt bei Telekommunikations-Outlets und Kontaktzentren zu. Diese Fähigkeit der KI klassifiziert und leitet Anrufe automatisch weiter, sodass Kundenanrufe sofort an relevante Abteilungen weitergeleitet werden und keine Anleitung durch Vermittler benötigen.
   
• Der Einsatz von KI in Sprache-zu-Text-Diensten verbessert die Benutzerinteraktion mit Telekommunikationssystemen bei Menschen mit Behinderungen. Die Anwendung von KI in Transkription und Übersetzung hat neue Kommunikationsmöglichkeiten für Menschen aus verschiedenen Kulturen geschaffen, was Vielfalt und Inklusion fördert. Darüber hinaus haben Sprache-zu-Text-Dienste die Indexierung von Telekommunikationsinhalten verbessert und erleichtern den Abruf relevanter Informationen aus Voicemail- und Anrufprotokollen.
   
• Automatisierung durch KI ist auch sehr wichtig bei der administrativen Kontrolle eines Telekommunikationsnetzes. Mit dem Einsatz von KI sind Algorithmen, die sich auf die Automatisierung bestimmter Aktivitäten im Zusammenhang mit der Steuerung von Systemressourcen spezialisieren, in der Lage, die Funktionsweise des Netzes zu beobachten, Ausfälle vorherzusagen und notwendige Ressourcen zuzuweisen, um die Effizienz zu erhöhen. Nach Angaben von Statista wird die Anzahl der mobilen Nutzer, die Smartphones verwenden, bis 2028 7,7 Milliarden erreichen, was die zunehmende Notwendigkeit von KI-gestützten Telekommunikationslösungen unterstreicht.
   

Der U.S. KI-Markt in der Telekommunikation zeigte ein starkes Wachstum und expandierte von 848,1 Millionen USD im Jahr 2024 auf 1,05 Milliarden USD im Jahr 2025. Dieses Wachstum spiegelt die beschleunigte Einführung von Künstliche-Intelligenz-Lösungen durch amerikanische Telekommunikationsbetreiber wider, die die Netzleistung optimieren, Betriebskosten senken und die Kundendienste verbessern möchten.
 

Große U.S.-Carrier wie AT&T, Verizon und T-Mobile haben KI in Telekommunikation Technologien für Netzoptimierung und vorausschauende Wartung implementiert, um mögliche Probleme proaktiv zu erkennen, bevor sie die Servicequalität beeinträchtigen. Die strategische Bedeutung von KI in der KI-Telekommunikationsindustrie wurde weiter demonstriert, als SK Telecom im Februar 2024 eine Partnerschaft mit dem U.S.-KI-Startup Perplexity einging und die KI-gestützten Suchfunktionen von Perplexity in SK Telecoms Serviceportfolio integrierte. Diese Zusammenarbeit zeigt, wie Telekommunikationsbetreiber fortschrittliche KI-Technologien nutzen, um ihre digitalen Dienstleistungen zu differenzieren und Wettbewerbsvorteile in zunehmend gesättigten Märkten zu schaffen.
 

Bundesstaaten wie Kalifornien und Texas bauen 5G-Netze auf, die mit KI-Technologien integriert sind, um die IoT-Gerätekonnektivität zu verbessern, die Netzzuverlässigkeit zu erhöhen und die Bandbreitenverwaltung zu optimieren. Diese 5G-KI-Integrationsmaßnahmen unterstützen Smart-City-Projekte und Industrial-IoT-Bereitstellungen und zeigen, wie regionale Infrastrukturinvestitionen die Gesamtexpansion des U.S. KI-Marktes in der Telekommunikation beschleunigen und technische Grundlagen für Telekommunikationsdienste der nächsten Generation schaffen.
 

Der Markt für Künstliche Intelligenz in der Telekommunikation in Europa wird von 2025 bis 2034 ein signifikantes und vielversprechendes Wachstum erfahren.
 

• Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der europäischen Telekommunikationsindustrie entwickelt sich durch die Mittel, die in die KI des europäischen Telekommunikationssektors fließen. Anbieter nutzen KI für Betrugschutz sowie für die Automatisierung mehrerer Netzwerkfunktionen und Verbesserung des Kundenservice. Bei der Vorhersageanalytik wird KI eingesetzt, um Geräte in einem Netz auszumachen, die eine hohe Ausfallwahrscheinlichkeit haben und Wartung erfordern, wodurch der Aufwand für Serviceressourcen reduziert wird. Statista berichtet, dass im Jahr 2023 die Mobilfunkabdeckung 99,2% der Bevölkerung in ländlichen Gebieten erreichte und damit eine sehr solide Grundlage für die Telekommunikationsindustrie schuf, die auf KI angewiesen ist.
   
• Darüber hinaus sind automatisierte Systeme mit KI-Antrieb, die den Bedarf an menschlicher Beteiligung bei der Verwaltung von Telekommunikationsnetzen verringern, auch sehr effizient und kosteneffektiv. Uswitch, ein Telekommunikationsvergleichsunternehmen, vermerkt, dass die aktiven Mobilfunkabonnenten im Vereinigten Königreich, ausschließlich M2M-Abonnements, Ende März 2022 83,25 Millionen erreichten, was auf einen stärkeren Anstieg der Nutzung von Automatisierung im Telekommunikationsgeschäft hindeutet.
   

Der KI-Markt in der Telekommunikation im asiatisch-pazifischen Raum wird voraussichtlich zwischen 2025 und 2034 ein lukratives Wachstum verzeichnen.
 

• China, Indien und Südkorea führen den Markt bei KI-Telekommunikationsinnovationen an und investieren stark in intelligente Städte und 5G-Infrastruktur. Die KI-gestützte Automatisierung optimiert Telekommunikationsprozesse und verbessert den Kundenservice. Im Februar 2024 beispielsweise schlossen sich ServiceNow und NVIDIA zusammen, um generative KI-Lösungen für den Telekommunikationssektor bereitzustellen und damit die KI-Einführung in der APAC-Region voranzutreiben.
   
• Im asiatisch-pazifischen Telekommunikationsmarkt werden KI-gestützte Vorhersagewartung und Cybersicherheitslösungen zum Standard, um die Integrität eines Netzes während der schnellen digitalen Transformation zu gewährleisten. Die zunehmende Einführung von KI bei der Telekommunikationsbetrugserkennung und beim Call-Routing verbessert weiter die Telekommunikationslandschaft der Region, steigert die Betriebseffizienz und verbessert die Servicequalität.
   

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Telekommunikation in MEA wird von 2025 bis 2034 voraussichtlich ein signifikantes und vielversprechendes Wachstum verzeichnen.
 

• Die MEA-Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien haben damit begonnen, KI in ihre Telekommunikationssysteme zu integrieren, um ihre Initiativen für intelligente Städte zu verbessern. Der Einsatz von KI zur Automatisierung der Servicebereitstellung sowie zur Optimierung des Netzwerkverkehrs hat die Effizienz des Netzes und die Erfahrung der Kunden verbessert.
   
• Die Einführung von KI wird auch durch den Einsatz von KI-gestützter Analytik vorangetrieben, um die Telekommunikationseinnahmen zu optimieren und gleichzeitig Betrug zu verhindern. Darüber hinaus unterstützen Vorhersagewartung und KI-gestützte Cybersicherheitslösungen die Zuverlässigkeit des Telekommunikationsservice und ermöglichen nahtlose Konnektivität und betriebliche Widerstandsfähigkeit in der Region.
   

KI im Telekommunikationsmarkt – Marktanteil

• Die 7 führenden Unternehmen der KI-Telekommunikationsindustrie sind IBM, Google, Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Nokia, Ericsson, Oracle und halten zusammen etwa 40% des Marktes im Jahr 2024.
   
• Infolge erhöhter Ausgaben für KI-Vorhersageanalytik und KI-Netzwerkautomatisierung arbeitet IBM mit Telekommunikationspartnern zusammen, um die automatisierte KI-Netzwerkanalyse und Servicebereitstellung zu verbessern.
   

• Google erweitert den Bereich der KI im Telekommunikationssektor durch die Bereitstellung von Cloud-KI-Diensten, die automatisierte Netzwerkoptimierung und Automatisierung von Kundenservicefunktionen ermöglichen. Das Unternehmen nutzt Machine-Learning-Modelle zur Verbesserung des Netzwerks und der Kundenzufriedenheit. Beispielsweise gingen Google Cloud und Bharti Airtel im Mai 2024 eine langfristige Zusammenarbeit ein, um Cloud-Lösungen für indische Unternehmen bereitzustellen. Die strategische Zusammenarbeit bietet eine Suite modernster Cloud-Lösungen von Google Cloud, um die Cloud-Adoption und Modernisierung für die Kunden von Airtel zu beschleunigen.
   

• AWS führt die KI-Services für Cloud Computing im Telekommunikationssektor für Predictive Analytics und Betrugserkennung an. Beispielsweise arbeitete AWS 2024 mit Telekommunikationsbetreibern an der Implementierung von KI-Selbstautomation für aktive Netzwerkleistungsüberwachung und Sicherheitsverwaltung.
   
• Microsoft verfolgt KI-gesteuerte Cybersecurity- und Telekommunikationslösungen, um Betreiber bei der Verbesserung der Netzwerkresilienz zu unterstützen. Das Unternehmen entwickelt KI-gesteuerte Kundenengagement-Tools sowie Vorhersage-Analysen zur Optimierung der Telekommunikationsinfrastruktur.
   
• Nokia integriert KI und 5G durch seine Produktsuite für Spektrumverwaltung und Netzwerkfreigabe. Das Unternehmen hat KI-Anwendungen für Telekommunikationsbetreiber entwickelt, die zur Verbesserung der Netzwertverfügbarkeit konzipiert sind. Beispielsweise kündigte Nokia im Dezember 2024 die Aktivierung seiner fortgeschrittenen KI-gesteuerten MantaRay SON (Self-Organizing Networks)-Technologie in Indiens Vodafone Idea (Vi) 4G- und 5G-Netzwerken an. Diese Initiative soll hochleistungsfähige und energieeffiziente Konnektivität für Vi-Kunden ermöglichen.
   
• Ericsson nutzt KI-Technologie zur Entwicklung neuer intelligenter Tools für Netzwerk- und Telekommunikationsserviceverwaltung, um deren Effizienz zu erhöhen und die Reaktionszeit zu verringern. Beispielsweise entwickelte Ericsson 2024 eine KI-basierte Plattform für RAN-Automatisierung, um die Echtzeitentscheidungsfindung in der 5G-Umgebung zu verbessern.
   
• Oracle entwickelt seine KI-Datenverarbeitungs- und Verwaltungssysteme für Telekommunikationsbetreiber, um ihnen die Verbesserung der Servicebereitstellung und regulatorischer Angelegenheiten zu unterstützen. Der Fokus des Unternehmens liegt derzeit auf KI-gesteuerten Kundenservices und der Automatisierung von Verfahren in Telekommunikationsunternehmen.
   

KI im Telekommunikationsmarkt Unternehmen

Wichtige Akteure in der KI-Telekommunikationsbranche sind:

• Amazon Web Services (AWS)
• AT&T
• Cisco Systems
• Ericsson
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• Nokia
• Oracle
   

Führende Unternehmen, die im KI-Telekommunikationsmarkt tätig sind, investieren in sowohl Anlagenoptimierung als auch Effizienzsteigerung der Dienstleistungen durch den Einsatz von KI-gesteuerten Netzwerkautomatisierung und Predictive Analytics. Es gibt eine Adoption von KI-Automatisierungslösungen durch Telekommunikationsbetreiber, um die Netzwertverfügbarkeit zu verbessern, Operationen zu optimieren und Kundeninteraktion sowie Kundenengagement zu verbessern.
 

Darüber hinaus stimuliert das wachsende Interesse an KI-gesteuerten Telekommunikationslösungen die Schaffung von benutzerdefinierten KI-Anwendungen für Betrugserkennung, Kundenservice und Netzwerksicherheit. Da Telekommunikationsanbieter operative Resilienz und höhere Servicequalität anstreben, wird sich die Verschiebung hin zu fortgeschritteneren KI-Lösungen und Cloud-basierten Analysen wahrscheinlich erhöhen und das Marktwachstum im kommenden Jahrzehnt vorantreiben.
 

KI in Telekommunikation Branchennachrichten

• Im Dezember 2024 implementierte Vodafone Idea (Vi) die Lösung gegen Spam-Nachrichten zusammen mit Bharti Airtel und BSNL durch die Einführung einer KI- und ML-gestützten Spam-Management-Funktion. Diese Funktion hat bereits 24 Millionen Spam-Texte gekennzeichnet und benachrichtigt Benutzer, indem potenzielle Spam-Nachrichten als verdächtiger Spam gekennzeichnet werden.
   
• Im Dezember 2024 stellte Tata Communications, ein Akteur in der globalen Kommunikationstechnologie, Kaleyra AI vor, ein KI-Portfolio zur Verbesserung der Kundeninteraktion. Diese neue Suite führt drei Funktionen ein, die über herkömmliche Kommunikationswerkzeuge hinausgehen. Kaleyra AI nutzt Generative AI (GenAI), um Benutzerinteraktionen zu verbessern, indem es mühelose, hocheffektive und äußerst ansprechende Erfahrungen durch die automatische Integration von Sprach- und Textkommunikationskanälen sowie Live-Agent-Benutzerschnittstellen bietet.
   
• Im November 2024 schloss Skyvera die Übernahme von CloudSense ab, einem Anbieter von cloudgestützten Configure, Price, Quote (CPQ) und Order-Management-Lösungen, die auf der Salesforce-Plattform für die Telekommunikations- und Medienindustrie entwickelt wurden. Diese Übernahme verstärkt Skyveras Position als Schlüsselakteur im Telekommunikationssoftware-Sektor.
   
• Im Oktober 2024 arbeitete Samsung mit dem japanischen Telekommunikationsanbieter NTT Docomo in der Forschung zur Anwendung von KI in der Mobilkommunikation zusammen, insbesondere in der Netzwerkoptimierung und dem Übergang zu 6G. Sie beabsichtigen, ihre gemeinsamen Kompetenzen, Marktpräsenz und tiefe Brancheninnovation zu kombinieren, um ein KI-Framework zum Ermöglichen neuer Mobiltechnologien mit der Erwartung zu konstruieren, 6G bis 2030 bereitzustellen.
   

Der Marktforschungsbericht „KI in der Telekommunikation" umfasst eine detaillierte Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Form von Umsatz ($Mn/Mrd) von 2021 bis 2034 für die folgenden Segmente:

Markt, Nach Komponente

• Lösung
• Dienstleistungen

Markt, Nach Bereitstellungsmodell

• On-Premises
• Cloud-basiert

Markt, Nach Technologie

• Machine Learning (ML)
• Natural Language Processing (NLP)
• Deep Learning
• Weitere

Markt, Nach Anwendung

• Netzwerkoptimierung
• Netzwerksicherheit
• Kundenanalysen
• Virtuelle Assistenten
• Betrugserkennung
• Prädiktive Wartung
• Weitere

Die obigen Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische Länder
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • ANZ
  • Südostasien
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• NAO
  • VAE
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika