Agentic AI – die orchestrierte Zusammenarbeit autonomer KI-Agenten – gilt auch als potenzieller Gamechanger für den Ausbau von Telekommunikationsnetzen. Laut einer aktuellen Studie der Management- und Technologieberatung BearingPoint können durch den Einsatz dieser digitalen Helfer jährlich bis zu 50 Millionen Euro eingespart werden. Trotz dieser beeindruckenden Perspektive bleibt die tatsächliche Anwendung in der Praxis bislang begrenzt.

Effizienz durch KI-Agenten im Rollout

Telekommunikationsunternehmen in Europa stehen unter starkem Innovationsdruck: steigende Produktionskosten, Fachkräftemangel und veraltete Systemarchitekturen erschweren den Netzausbau. Klassische Maßnahmen zur Effizienzsteigerung stoßen an ihre Grenzen. Hier setzt Agentic AI an: Anders als klassische generative KI arbeiten die Agenten zielgerichtet, lernen fortlaufend und agieren im Team. Erste Pilotprojekte zeigen vielversprechende Ergebnisse – unter anderem eine Reduktion von Leerlaufzeiten um bis zu 75 Prozent sowie verkürzte Vorlaufzeiten bei Infrastruktur-Rollouts von über 30 Prozent.

Julius Hafer, Partner bei BearingPoint, betont: „Jede übernommene Aufgabe kann im großen Maßstab hundert- bis tausendfach skaliert werden. Die Wirtschaftlichkeit stellt sich oftmals bereits nach wenigen Wochen ein.“ In einem Pilotprojekt wurde eine durchschnittliche Einsparung von 175.000 Euro pro Agent und Jahr ermittelt. Hochgerechnet auf 300 Agenten ergibt sich ein jährliches Potenzial von 50 Millionen Euro – ein starker Hebel für die Profitabilität.

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Reifegrad der Branche noch niedrig

Trotz dieser Zahlen befinden sich viele Telekommunikationsanbieter noch im Pilotstatus. Die Studie zeigt, dass der durchschnittliche Reifegrad europäischer Unternehmen bei nur etwa einem Drittel des möglichen Potenzials liegt. Entscheidende Voraussetzungen wie klar definierte KI-Rollen, wiederverwendbare Agenten-Templates und strukturierte Innovationsprozesse fehlen häufig. Die Skalierung scheitert nicht selten an mangelnden Governance-Strukturen und der fehlenden Integration in bestehende Systeme.

Um diese Herausforderungen zu adressieren, schlägt BearingPoint ein Vier-Säulen-Modell zur strukturierten Einführung von Agentic AI vor. Dieses sieht unter anderem die schrittweise Einbettung in bestehende Prozesse und die Co-Creation mit Mitarbeitenden vor – mit dem Ziel, Produktivität zu steigern, ohne disruptiven Wandel zu erzwingen.