Die Telekommunikationsbranche tritt in eine neue Ära ein. KI beschränkt sich nicht mehr auf isolierte Anwendungsfälle oder die Automatisierung einzelner Abteilungen. Stattdessen wird sie unternehmensweit integriert und verbindet Netzwerke, Betriebsabläufe, Finanzen, Lieferketten, Projektabwicklung, Anlagenmanagement und Kundenbindung miteinander.

Das Autonomous Enterprise in der Telekommunikation beschreibt eine neue Art der Unternehmensführung, bei der KI-Agenten geschäftsbereichsübergreifend in Echtzeit koordinieren und die Organisation bei sich ändernden Rahmenbedingungen als ein einziges vernetztes System agiert. Für eine Branche, die Milliarden von Transaktionen, komplexe Partner-Ökosysteme, massive Infrastrukturinvestitionen und den wachsenden Druck zur Monetarisierung von 5G und digitalen Diensten bewältigen muss, ist dieser Wandel nicht schrittweise. Er ist strukturell.

Die Herausforderungen, die die Telekommunikationsbranche neu gestalten

Führungskräfte in der Telekommunikationsbranche sehen sich einer Reihe von Herausforderungen gegenüber, die schneller zusammenkommen, als traditionelle Betriebsmodelle sie bewältigen können.

Die Nachfrage nach Konnektivität steigt weiter an, doch die Monetarisierung bleibt eine Herausforderung. Mobile Technologien und Dienste trugen im Jahr 2025 7,6 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft bei und werden bis 2030 voraussichtlich 11,3 Billionen US-Dollar beitragen, da sich 5G, KI und die digitale Transformation beschleunigen. Gleichzeitig bezeichnen 45 % der Telekommunikationsbetreiber die Monetarisierung von KI als strategische Priorität, was den branchenweiten Fokus auf die Schaffung neuer Einnahmequellen unterstreicht, anstatt sich ausschließlich auf Effizienzsteigerungen zu verlassen.¹

Die Einführung von 5G schafft erhebliche geschäftliche Chancen, erfordert aber auch eine beispiellose operative Agilität. Die GSMA prognostiziert, dass bis 2030 80 % der weltweiten Mobilfunkanschlüsse 5G nutzen werden, was von den Betreibern verlangt, ihre Technologiepark zu modernisieren und gleichzeitig auszubauen.¹

Kundenerwartungen verändern sich ebenso rasant. Laut einer PwC-Studie sind 70 % der Führungskräfte der Meinung, dass sich die Kundenerwartungen schneller ändern, als sich ihre Unternehmen anpassen können, während 29 % der Verbraucher angeben, eine Marke aufgrund eines schlechten Kundenerlebnisses nicht mehr zu nutzen.² In stark umkämpften Märkten wird das Kundenerlebnis ebenso wichtig wie die Netzwerkleistung.

Unterdessen investieren die Betreiber weiterhin massiv in die Infrastruktur der Zukunft. Es wird erwartet, dass Mobilfunkbetreiber zwischen 2024 und 2030 mehr als 1,3 Billionen US-Dollar für die Netzinfrastruktur ausgeben werden, was einen enormen Druck auf die Unternehmen ausübt, ihre Kapitaleffizienz zu verbessern und die Kapitalrendite zu maximieren.^{3 6}

Das Ergebnis ist ein Geschäftsumfeld, in dem Netzwerkleistung, Kundenzufriedenheit, Projektabwicklung, Anlagenauslastung, betriebliche Effizienz und finanzielle Leistung zunehmend miteinander verflochten sind. Herkömmliche Automatisierung kann einzelne Aufgaben optimieren. Das Autonomous Enterprise vernetzt das gesamte System.

Was macht ein Unternehmen autonom?

Ein Autonomous Enterprise geht über die traditionelle Automatisierung hinaus. Es vereint KI-Assistenten, KI-Agenten, Geschäftsprozesse und Unternehmensdaten zu einem Betriebsmodell, das in Echtzeit wahrnehmen, Schlussfolgerungen ziehen, handeln und sich anpassen kann.

Eine von Ericsson unter Kommunikationsdienstleistern durchgeführte Studie ergab, dass führende Telekommunikationsunternehmen davon ausgehen, dass KI-gestützte Abläufe eine Senkung der Netzwerk- und IT-Betriebskosten um 5 % bis 10 % bewirken und gleichzeitig die Servicequalität und Reaktionsfähigkeit verbessern.⁴

Drei Merkmale unterscheiden ein Autonomous Enterprise von einer stark automatisierten Organisation.

Erstens kann das Unternehmen reagieren, noch bevor Teams zusammentreten. Wenn ein Netzwerkfehler auftritt, ein Problem in der Lieferkette entsteht oder ein Abrechnungsstreitfall auftritt, können KI-Agenten die Reaktionen systemübergreifend in Echtzeit koordinieren, anstatt auf manuelle Eingriffe zu warten.

Zweitens konzentrieren sich die Mitarbeiter auf die Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Routinetätigkeiten wie Rechnungsbearbeitung, Prognosen, Wartungsplanung, Projektberichterstattung, Streitbeilegung und Serviceverwaltung werden zunehmend automatisiert, sodass sich die Mitarbeiter auf Innovation, Kundenbeziehungen und strategische Entscheidungsfindung konzentrieren können.

Drittens: Geschwindigkeit und Governance greifen ineinander. Jede KI-gesteuerte Aktion bleibt transparent, nachvollziehbar, überprüfbar und steht im Einklang mit Unternehmensrichtlinien und regulatorischen Anforderungen.

So funktioniert es entlang der Wertschöpfungskette in der Telekommunikation

Das Autonomous Enterprise für die Telekommunikationsbranche umfasst vier zentrale Wertbereiche: Planung, Aufbau und Betrieb; Akquise und Kundenbindung; Erfüllung und Bereitstellung; sowie Abrechnung und Abwicklung.

Der Bedarf an diesem vernetzten Ansatz nimmt weiter zu. Nokia prognostiziert für das kommende Jahrzehnt ein erhebliches Wachstum des Netzwerkdatenverkehrsvolumens und der Komplexität, angetrieben durch die Nachfrage der Verbraucher, die Digitalisierung von Unternehmen, IoT-Implementierungen und durch KI erzeugte Datenverkehrsmuster.[5] Da Netzwerke immer dezentraler und Dienstleistungsportfolios immer komplexer werden, führen isolierte Prozesse zu betrieblichen Engpässen, die durch autonome Systeme beseitigt werden können.

KI kann die Planung und den Netzwerkbetrieb unterstützen, die Kundeninteraktion personalisieren, die Abwicklung in der Lieferkette rationalisieren, Fulfillment-Prozesse optimieren, Aktivitäten im Ertragsmanagement automatisieren und die finanzielle Performance verbessern. Für Telekommunikationsanbieter liegen die größten Chancen jedoch möglicherweise in zwei Bereichen, die das Herzstück der Branche bilden: Anlagenmanagement und Projektabwicklung.

Autonomes Anlagenmanagement: Die Netzwerkinfrastruktur in ein intelligentes System verwandeln

Telekommunikationsanbieter betreiben einige der komplexesten Anlagenumgebungen der Welt. Netzwerke bestehen aus Sendemasten, Glasfasertrassen, Funkgeräten, Antennen, Stromversorgungssystemen, Edge-Infrastruktur, Rechenzentren, Fahrzeugen und Kundenendgeräten, die geplant, bereitgestellt, gewartet, aufgerüstet und schließlich außer Betrieb genommen werden müssen.

In der Vergangenheit war die Verwaltung dieser Anlagen durch fragmentierte Systeme, manuelle Koordination, reaktive Wartungsverfahren und unzusammenhängende Arbeitsabläufe zwischen Betrieb, Finanzen, Beschaffung und Außendienst gekennzeichnet. Das autonome Anlagenmanagement verändert dieses Modell, indem es Betriebsdaten, Wartungshistorie, Bestandsverfügbarkeit, Personalinformationen und Finanzdaten zu einem kontinuierlich lernenden System verknüpft.

Anstatt darauf zu warten, dass Geräte ausfallen, können KI-Agenten Leistungsmuster im gesamten Netzwerk analysieren, aufkommende Risiken erkennen, potenzielle geschäftliche Auswirkungen bewerten und vorbeugende Maßnahmen automatisch koordinieren. Instandhaltungsmaßnahmen lassen sich proaktiv planen, Techniker können anhand ihrer Fähigkeiten und Verfügbarkeit eingeteilt werden, benötigte Ersatzteile können vor dem Einsatz reserviert werden, und Arbeitsaufträge lassen sich mit minimalem manuellem Aufwand erstellen und nachverfolgen.

Auch der Außendienst wird intelligenter. Anstatt sich auf statische Zeitpläne und mehrere voneinander getrennte Tools zu verlassen, arbeiten Techniker in KI-gestützten Arbeitsabläufen, die Aktivitäten je nach Auswirkung auf das Netzwerk priorisieren, Anfahrtswege optimieren, kontextreiche Anlagenhistorien bereitstellen und sich kontinuierlich an die im Laufe des Tages wechselnden Bedingungen anpassen.

Im Laufe der Zeit entsteht so ein kontinuierlicher „Asset-Intelligence“-Kreislauf, in dem Netzwerkanlagen Betriebsdaten generieren, KI diese Daten in Echtzeit auswertet, Risiken automatisch identifiziert werden, Instandhaltungspläne sich dynamisch weiterentwickeln, Bestände proaktiv neu positioniert werden und finanzielle Auswirkungen unternehmensweit berücksichtigt werden. Das Netzwerk wird mehr als nur eine physische Infrastruktur. Es wird zu einem intelligenten System, das Betreibern dabei helfen kann, die Zuverlässigkeit zu verbessern, Kosten zu kontrollieren und die Leistung der Anlagen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu maximieren.

Autonome Projektabwicklung: Eine neue Vision für den Netzausbau von Telekommunikationsunternehmen

Die Telekommunikationsbranche ist zudem eine der projektintensivsten Branchen weltweit.

Ob beim Ausbau von Glasfaseranschlüssen bis zum Endkunden („Fiber-to-the-Home“), bei der Modernisierung der Funkinfrastruktur, der Erweiterung von Rechenzentren, dem Bau von Sendemasten, der Einführung von 5G-Diensten oder dem Aufbau von Edge-Computing-Kapazitäten – Betreiber sind auf komplexe Investitionsprogramme angewiesen, die eine Koordination zwischen den Bereichen Technik, Beschaffung, Finanzen, Betrieb, Lieferanten, Auftragnehmern und behördlichen Akteuren erfordern.

Herkömmliche Projektmanagementansätze haben oft Schwierigkeiten, mit dem Umfang und der Komplexität dieser Initiativen Schritt zu halten. Die autonome Projektabwicklung bindet KI direkt in die Planung, Durchführung und Verwaltung von Projekten ein und unterstützt Unternehmen dabei, den Übergang von der manuellen Koordination zur intelligenten Orchestrierung zu vollziehen.

KI-Agenten können Zeitpläne, Budgets, die Verfügbarkeit von Arbeitskräften, Beschaffungsaktivitäten, die Leistung von Auftragnehmern, Materiallieferungen und Projektmeilensteine kontinuierlich überwachen. Anstatt sich auf regelmäßige Statusaktualisierungen zu verlassen, erhalten Projektteams proaktiv Erkenntnisse über neu auftretende Risiken, mögliche Verzögerungen, Ressourcenengpässe und Budgetabweichungen, bevor diese die Projektergebnisse beeinträchtigen.

Im Verlauf der Projekte kann KI bei der Ressourcenzuweisung, der Koordination von Auftragnehmern, der Beschaffungsplanung, der Terminprognose, der Problemlösung, der Projektberichterstattung und dem Finanzmanagement unterstützen. Dadurch können Projektteams weniger Zeit mit der Informationsbeschaffung und mehr Zeit mit fundierten Entscheidungen verbringen.

Dieser Mehrwert ist besonders bedeutend, da die Telekommunikationsbranche weltweit nach wie vor zu den kapitalintensivsten Branchen zählt. Netzbetreiber müssen Infrastrukturinvestitionen konsequent mit der Rentabilität in Einklang bringen und gleichzeitig sicherstellen, dass neue Netzwerkfunktionen schnell auf den Markt kommen. Eine autonome Projektabwicklung trägt dazu bei, die Umsetzung zu beschleunigen, die Kapitaleffizienz zu verbessern, die Transparenz des Portfolios zu erhöhen und die Zeitspanne zwischen Investition und Wertrealisierung zu verkürzen.^{3 6}

Der größte Nutzen entsteht, wenn Projektabwicklung und Anlagenmanagement Hand in Hand gehen. Ein Glasfaserausbau, der Bau von Sendemasten oder ein Programm zur Netzmodernisierung endet nicht mit dem Abschluss der Bauarbeiten. Neu bereitgestellte Anlagen müssen aktiviert, dokumentiert, überwacht, gewartet, optimiert und schließlich erneuert werden. Indem Betreiber die Projektdurchführung direkt mit dem Lebenszyklusmanagement der Anlagen verknüpfen, schaffen sie einen durchgängigen digitalen Faden von der Planung über den Bau bis hin zum laufenden Betrieb. Dies beseitigt Verzögerungen bei der Übergabe, verbessert die Datenqualität und ermöglicht einen stärker integrierten Ansatz bei der Verwaltung von Infrastrukturinvestitionen.

Joule: Ein Arbeitsbereich für das gesamte Unternehmen

Im Mittelpunkt des Autonomous-Enterprise-Erlebnisses steht Joule, die KI-Engagement-Ebene von SAP, die Daten, Workflows und Agenten über SAP- und Drittanbietersysteme hinweg zusammenführt.

Netzwerkingenieure, Außendiensttechniker, Projektmanager, Kundendienstmitarbeiter, Finanzteams, Beschaffungsspezialisten und Führungskräfte im operativen Bereich müssen sich nicht mehr durch isolierte Anwendungen kämpfen, um ihre Arbeit zu erledigen. Stattdessen können sie über eine einzige Benutzeroberfläche auf geschäftlichen Kontext, Erkenntnisse, Empfehlungen und mitarbeitergesteuerte Aktionen zugreifen.

Joule ist über Text- und Sprachinteraktionen auf Desktop- und Mobilgeräten zugänglich und hilft dabei, Menschen, Prozesse und KI-Agenten miteinander zu verbinden, damit die Arbeit im gesamten Unternehmen effizienter ablaufen kann.

Was führende Telekommunikationsunternehmen bereits erreichen

Unternehmen aus der gesamten Telekommunikationsbranche profitieren bereits von messbaren Vorteilen durch intelligente Automatisierung und KI-gestützte Betriebsmodelle.

Die Deutsche Telekom erzielte eine Personalreduktion von 12 % im Vergleich zum Vorjahr bei gleichzeitiger Erweiterung des Dienstleistungsangebots, erzielte durch SAP Business Network und SAP Ariba operative Einsparungen von mehr als 1 Million Euro und erreichte eine Zahlungspünktlichkeitsrate von 96,26 % bei einer zu 92,4 % automatisierten Rechnungsbearbeitung.

Telstra reduzierte Prognosefehler um 34 %, verbesserte die Produktverfügbarkeit an mehr als 600 Lagerstandorten und verkürzte die Vorlaufzeit für Ersatzteile zur Behebung von Netzwerkstörungen um 16 %.

PLDT verwaltete mehr als 2.800 Beschaffungsvorgänge im Wert von über 630 Millionen US-Dollar und wickelte über SAP Business Network Ausgaben in Höhe von 6,4 Milliarden US-Dollar ab.

Vodafone senkte die Betriebskosten um 20 % durch die Umstellung von einer lokalen Infrastruktur auf cloudbasierte Abläufe.

Diese Ergebnisse zeigen, dass die Grundlagen des Autonomous Enterprise bereits messbaren geschäftlichen Mehrwert in der gesamten Telekommunikationsbranche schaffen.

Anmerkung der Redaktion: Fügen Sie vor der Veröffentlichung für jedes Kundenergebnis Zitate aus SAP-Kundenberichten hinzu, um die SAP Insights-Standards für Beschaffungsberichte zu erfüllen.

Aufbruch in eine neue Ära

Das Autonomous Enterprise für die Telekommunikationsbranche ist keine Zukunftsvision. Die Grundlagen dafür sind bereits vorhanden.

Durch die Kombination von KI-Agenten, einheitlichen Geschäftsdaten, Branchenexpertise, autonomem Anlagenmanagement, autonomer Projektabwicklung und Governance auf Unternehmensebene können Telekommunikationsunternehmen Organisationen schaffen, die sich kontinuierlich an veränderte Bedingungen anpassen und gleichzeitig die operative Kontrolle behalten.

Für Führungskräfte in der Telekommunikationsbranche, die über das reine Management von Komplexität hinausgehen und diese in Wettbewerbsvorteile umwandeln möchten, bietet das Autonomous Enterprise ein grundlegend anderes Betriebsmodell. Netzwerke werden resilienter. Infrastrukturprojekte werden besser planbar. Das Kundenerlebnis wird proaktiver. Umsatzchancen werden schneller identifiziert und genutzt. Und Mitarbeitende können sich auf die Arbeit konzentrieren, die den größten Mehrwert schafft, da intelligente Systeme einen Großteil der operativen Koordination übernehmen.

Das Ergebnis ist ein Telekommunikationsunternehmen, das weniger wie eine Ansammlung von Funktionssilos und mehr wie ein einziges intelligentes Unternehmen agiert.