Globale KI im Telekommunikationsmarkt – Größe nach Technologie (Maschinelles Lernen und Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)), Komponente (Lösungen, Dienste), Anwendung (Kundenanalyse, Netzwerksicherheit, Netzwerkoptimierung, Selbstdiagnose, virtuelle Unterstützung) und Region für 2024–2031

Bewertung von KI im Telekommunikationsmarkt – 2024–2031

Das weltweite Wachstum von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, die zunehmende Anzahl KI-fähiger Smartphones mit erweiterten Funktionen und die schnell wachsende 5G-Technologie fördern das Wachstum von KI im Telekommunikationsmarkt. Laut dem Analysten von Market Research hat der KI-Markt im Telekommunikationsbereich einen Wert von 1.419,42 Millionen USD und wird im Jahr 2031 voraussichtlich bei etwa 22.029,38 Millionen USD liegen.

Die steigende Anzahl KI-fähiger Smartphones mit verschiedenen Funktionen wie Bilderkennung, robuster Sicherheit, Spracherkennung und vielem mehr im Vergleich zu herkömmlichen Telefonen fördert das Wachstum von KI im Telekommunikationsmarkt. Dieser Nachfrageschub ermöglicht dem Markt ein Wachstum von CAGR von 45,10 % von 2024 bis 2031.

KI im TelekommunikationsmarktDefinition/Überblick

Künstliche Intelligenz ermöglicht es der Telekommunikationsbranche, Erkenntnisse aus ihren riesigen Datensätzen zu gewinnen, das Tagesgeschäft zu verwalten, Probleme effizienter zu lösen und einen verbesserten Kundenservice und eine höhere Kundenzufriedenheit zu bieten. Künstliche Intelligenz ist eine fortschrittliche Technologie, die Entscheidungen wie menschliche Intelligenz treffen kann. Diese Technologie konzentriert sich auf die Schaffung einer intelligenten Maschine mit Fortschritten in Funktionen wie Spracherkennung, visueller Erkennung, Bilderkennung und Übersetzung zwischen Sprachen, die für das Vorantreiben des Marktwachstums verantwortlich sind.

Darüber hinaus hat KI in der Technologie auch das Potenzial, die Funktionsweise und den Betrieb verschiedener Industriezweige, insbesondere in der Telekommunikation, zu verändern. In der Telekommunikation bietet sie ein breites Anwendungsspektrum im Kundendienst oder in der Netzwerkleistung.

Welche Faktoren fördern die Einführung von künstlicher Intelligenz in der Telekommunikation?

Die Einführung von künstlicher Intelligenz (künstlicher Intelligenz) auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Telekommunikation wird von mehreren Schlüsselfaktoren bestimmt. Computergestützte Intelligenztechnologien bieten in erster Linie die Möglichkeit, die Effizienz der Arbeitsabläufe zu steigern und die Kosten für Telekommunikationsbetreiber zu senken. Durch die Automatisierung langweiliger Aufgaben und die Verbesserung der Netzwerkleistung hilft computergestützte Intelligenz Telekommunikationsunternehmen, ihre Aufgaben zu optimieren und die Ressourcennutzung weiter zu steigern. Die zunehmende Komplexität von Telekommunikationsunternehmen, insbesondere mit der Einführung der 5G-Technologie und des Internets der Dinge (IoT), erfordert fortgeschrittene Forschung und dynamische Fähigkeiten. Eine KI-gestützte Analyse kann große Mengen an Unternehmensdaten in Echtzeit verarbeiten und ermöglicht es Telekommunikationsbetreibern, den Netzwerkverkehr besser zu verwalten, Hardwareausfälle vorherzusehen und die Bereitstellung von Dienstleistungen zu verbessern.

Darüber hinaus kann KI das Kundenerlebnis in der Telekommunikationsbranche verändern. Durch den Einsatz natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und KI-Algorithmen können Telekommunikationsunternehmen virtuelle Assistenten und Chatbots entwickeln, die personalisierten Kundenservice bieten und Fragen effizienter lösen. Dies verbessert die Kundentreue und -treue und verringert gleichzeitig die Notwendigkeit menschlicher Vermittlung bei routinemäßigen Kundendienstaufgaben.

Was sind die Herausforderungen der KI im Telekommunikationsmarkt?

Die Komplexität der Integration von KI-Lösungen in die bestehende Telekommunikationsinfrastruktur ist eine der größten Herausforderungen. Telekommunikationsnetzwerke erzeugen riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Netzwerkhardware, Kundenkommunikation und Betriebszyklen. Die kontinuierliche Verwaltung und Verarbeitung dieser Daten erfordert leistungsstarke KI-Algorithmen und leistungsstarke Rechenressourcen. Eine weitere Herausforderung ist die Notwendigkeit talentierter Lehrkräfte, um Systeme künstlicher Intelligenz in Telekommunikationsunternehmen zu entwickeln, zu vermitteln und auf dem Laufenden zu bleiben. Der Aufbau künstlicher Intelligenzmodelle und -algorithmen, die telekommunikationsspezifische Anwendungsfälle abdecken, erfordert Kenntnisse in den Bereichen Datenwissenschaft, KI und Rundfunkkommunikation. Die Aneignung und Aufrechterhaltung solcher Fähigkeiten kann eine Herausforderung sein, insbesondere angesichts der Popularität künstlicher Intelligenzexperten in Unternehmen, was sich auf das Marktwachstum auswirkt.

Darüber hinaus stellen Datenschutz- und Sicherheitsbedenken auch erhebliche Herausforderungen für computergestützte Intelligenz im KI-Markt im Telekommunikationsbereich dar. Telekommunikationsmanager verarbeiten sensible Kundendaten, einschließlich persönlicher Daten und Korrespondenzdateien. Die Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und der Wahrung der Kundensicherheit bei der Verwendung künstlicher Intelligenztechnologien zur Datenanalyse und -personalisierung ist eine komplexe Aufgabe. Jeder Informationsverstoß oder jede Sicherheitsverletzung führt zu Verwaltungsstrafen, Rufschädigung und Vertrauensverlust der Kunden und begrenzt somit das Marktwachstum.

Kategorienspezifische Kenntnisse

Wie trägt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Wachstum des Marktes bei?

Analysen zufolge wird die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Prognosezeitraum voraussichtlich den Markt dominieren und die Entwicklung künstlicher Intelligenz im Markt für Medienübertragung vorantreiben, indem sie erweiterte Kommunikations- und Kollaborationsfunktionen ermöglicht. Eine Möglichkeit, wie NLP zum Marktwachstum beiträgt, ist die Verbesserung der Kundenbetreuung und der emotional unterstützenden Netzwerke. Telekommunikationsunternehmen nutzen NLP-gestützte Chatbots und Remote-Assistenten, um Kundenanfragen zu automatisieren, Probleme zu untersuchen und kontinuierlich maßgeschneiderte Vorschläge zu unterbreiten. Indem sie die üblichen Spracheingaben der Kunden erfassen und verarbeiten, können diese computergestützten, intelligenzgesteuerten Systeme produktiven und personalisierten Service bieten und so die Kundentreue und -bindung weiter steigern.

Darüber hinaus arbeitet NLP mit der Analyse unstrukturierter Datenquellen wie Kundenfeedback, Online-Unterhaltungsdiskussionen und Anruflisten. Telekommunikationsbetreiber verwenden NLP-Algorithmen, um aus diesen Datenströmen wichtige Informationen zu extrahieren, darunter Gefühle, Vorlieben und Muster der Kunden. Durch die Analyse großer Mengen von Textdaten können Telekommunikationsunternehmen wichtige Erkenntnisse gewinnen, um Produktverbesserungen, Marketingbemühungen und Servicebeiträge zu beleuchten. Dies ermöglicht es ihnen, informationsgesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien anzupassen, um den wachsenden Kundenbedürfnissen und Marktanforderungen gerecht zu werden.

Welche Faktoren beeinflussen das Wachstum der Netzwerkoptimierung auf dem Markt?

Es wird erwartet, dass das Segment der Netzwerkoptimierung im Prognosezeitraum das höchste Wachstum innerhalb des Marktes aufweisen wird. Das dramatische Wachstum der Datennutzung und die Vervielfachung der damit verbundenen Geräte sind die Haupttreiber der Geschäftsoptimierung mit computergestützter Intelligenz in der Telekommunikationsbranche. Mit der Zunahme der Bandbreite in Anwendungen wie Video-Echtzeit, Online-Gaming und IoT-Geräten stehen Telekommunikationsnetze unter zunehmendem Druck, den Kunden eine hohe Geschwindigkeit und Verfügbarkeit mit geringer Latenz zu bieten. Künstliche Intelligenz-gestützte Netzwerkoptimierungslösungen ermöglichen es Telekommunikationsbetreibern, Ressourcen effizient zu verteilen, die Verkehrssteuerung zu verbessern und Datenübertragungen auf der Grundlage konstanter Geschäftsbedingungen und Kundennachfrage zu konzentrieren. Durch die Verwendung künstlicher Intelligenzalgorithmen zur Analyse von Netzwerkdaten und zur Vorhersage von Verkehrsmustern können Telekommunikationsunternehmen ihre Infrastruktur proaktiv verbessern, um eine optimale Leistung und Servicequalität für Endkunden zu gewährleisten.

Außerdem treiben die zunehmende Komplexität von Telekommunikationsunternehmen und die Notwendigkeit automatisierter Verwaltung und Wartung die Einführung künstlicher Intelligenz-gestützter Netzwerkoptimierungslösungen voran. Aktuelle Telekommunikationsnetze umfassen eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien, darunter 5G, LTE, Wi-Fi und Glasfaser, die zahlreiche Schichten und Bereiche durchqueren. Die manuelle Verwaltung und Optimierung dieser heterogenen Netzwerke ist zeitaufwändig und fehleranfällig, was zu Ausfällen und Verwaltungsstörungen führt.

Darüber hinaus nutzen auf künstlicher Intelligenz basierende Netzwerkverbesserungsphasen KI-Algorithmen, um Netzwerkaufgaben wie die Quantifizierung des Umfangs, die Aufteilung der Ressourcen und die Lokalisierung von Mängeln zu automatisieren. Durch die kontinuierliche Überprüfung von Netzwerkleistungsmessungen und die Analyse verifizierbarer Daten können künstlich intelligente Lösungen mögliche Probleme identifizieren, Netzwerkausfälle vorhersehen und umsichtig Abhilfemaßnahmen durchführen, wodurch die Netzwerkzuverlässigkeit, Flexibilität und Betriebszeit verbessert werden.

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Länder-/Regionenspezifische Erkenntnisse

Welche Region hat das größte Wachstumspotenzial auf dem Markt?

Die Region Asien-Pazifik erlebt einen schnellen digitalen Wandel und technologische Fortschritte, die durch die zunehmende Internetdurchdringung, den Mobilfunkempfang und die Verbreitung verbundener Geräte vorangetrieben werden. Mit einer großen und unterschiedlichen Bevölkerung in Ländern wie China, Indien, Japan und Südkorea besteht eine wachsende Nachfrage nach schnellen Internetnetzwerken, digitalen Diensten und mobilen Anwendungen. Die Telekommunikationsbetreiber in der Region stehen unter Druck, ihre Dienste auszubauen und zu modernisieren, um den Datenverkehr auszubauen und Metropolen und ländlichen Gebieten ein stabiles Netzwerk bereitzustellen. Computergestützte Intelligenztechnologien bieten innovative Lösungen zur Verbesserung der Netzwerkleistung, zur Bewältigung von Staus und zur Verbesserung der Servicequalität, um den steigenden Anforderungen von Verbrauchern und Unternehmen gerecht zu werden.

Darüber hinaus steht die Region Asien-Pazifik an der Spitze des 5G-Sendens und -Empfangens. Mehrere Länder arbeiten mit 5G-Unternehmen zusammen und führen neue Anwendungsfälle und Anwendungen ein, die 5G-Funktionen nutzen. Die 5G-Technologie garantiert superschnelle Geschwindigkeiten, geringe Latenz und ein riesiges Netzwerk und ermöglicht außergewöhnliche Anwendungen wie erweiterte Realität, computergenerierte Realität, autonome Fahrzeuge und modernes IoT. Die Optimierung des Netzwerks mithilfe künstlicher Intelligenz ist für die Steigerung der Leistungsfähigkeit von 5G-Netzwerken von entscheidender Bedeutung. Sie gewährleistet eine effiziente Nutzung der Reichweite, intelligente Verkehrssteuerung für das Management und dynamische Ressourcenzuweisung, um eine herausragende Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Welche Region dominiert den Markt für KI im Telekommunikationsbereich?

Nordamerika wird voraussichtlich den Markt für KI im Telekommunikationsbereich dominieren. Mit einem hochentwickelten Rundfunkkommunikationssystem und einem florierenden biologischen System von Technologieunternehmen steht Nordamerika an der Spitze der Entwicklung computergestützter Intelligenz in der Wirtschaft. Zentrale Teile der Region, darunter Telekommunikationsgiganten, Technologieunternehmen und junge Unternehmen, entwickeln Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz, um die Netzwerkleistung zu verbessern, das Kundenerlebnis weiterzuentwickeln und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Darüber hinaus profitiert Nordamerika von leistungsstarker Innovationsarbeit, Stärken bei der Förderung von Strukturen und einer Kultur der Entwicklung, was seine Vorherrschaft auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Medienübertragungsbereich weiter festigt.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft im Markt für KI im Telekommunikationsbereich ist dynamisch und entwickelt sich weiter, getrieben von sich ändernden Kundenpräferenzen, technologischen Fortschritten und Marktdynamik. Die Anbieter entwickeln ihre Angebote ständig weiter und differenzieren sie, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Marktanteile in diesem schnell wachsenden Markt zu gewinnen.

Zu den führenden Akteuren auf dem Markt für KI im Telekommunikationsbereich gehören

• Huawei Technologies Co. Ltd
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Cisco Systems
• Nuance Communication
• ZTE Corporation
• Salesforce Infosys Limited
• Google LLC

Neueste Entwicklungen

• Im Juni 2023 kündigte Amdocs, ein amerikanischer Software- und Serviceanbieter für Kommunikations- und Medienunternehmen, Amdocs amAIz an, eine generative KI-Plattform für den Telekommunikationssektor. Dieser kreative Ansatz kombiniert riesige KI-Sprachmodelle mit Open-Source-Technologien und Carrier-Grade-Architektur. Auf diese Weise bietet Amdocs amAIz internationalen Telekommunikationsdienstleistern eine starke Plattform, auf der sie aufbauen können, um das enorme Potenzial generativer KI voll auszuschöpfen.
• Im Februar 2023 gab Bharti Airtel, ein indischer Telekommunikationsdienstleister, bekannt, dass er gemeinsam mit NVIDIA eine KI-Lösung entwickelt habe, um das Kundenerlebnis für sein Contact Center bei allen eingehenden Anrufen zu verbessern.
• Im September 2022 haben sich Amazon Web Capabilities (AWS), ein IT-Service-Management-Unternehmen, und SK Telecom, ein Telekommunikationskonzern, zusammengetan, um eine neue Reihe von Computer-Vision-Funktionen zu entwickeln. Durch diese Beziehung wird der Prozess der Entwicklung, Bereitstellung und Erweiterung von Computer Vision-Anwendungen einfacher und effizienter, was letztendlich die Produktivität steigert, die Kosten senkt und die Anlagensicherheit für Kunden sowie die Gerätewartung verbessert.

Berichtsumfang

KI im Telekommunikationsmarkt, nach Kategorie

Nach Technologie

• Maschinelles Lernen und Deep Learning
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Nach Anwendung

• Kundenanalyse
• Netzwerksicherheit
• Netzwerkoptimierung
• Selbstdiagnose
• Virtuelle Unterstützung

Nach Komponente

• Lösungen
• Dienste

Nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung

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Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Zeigt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum aufweisen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf die jüngsten Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern. Beinhaltet eine detaillierte Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf.

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