- AI verandert de telecomsector door netwerkbeheer te automatiseren, storingen te voorspellen en klantenservice te verbeteren, waardoor providers betrouwbaarheid behouden en operationele kosten verlagen.
- De toepassingen gaan veel verder dan chatbots en omvatten voorspellend onderhoud, digitale tweelingen voor netwerk-simulaties, fraudedetectie en gepersonaliseerde marketing, waarmee zowel technische operaties als klantcontact worden getransformeerd.
- AI levert aantoonbare ROI in telecom op door kostenbesparing, hogere netwerkbetrouwbaarheid, snellere probleemoplossing en slimmer gebruik van middelen, waardoor providers een concurrentievoordeel krijgen.
- Succesvolle telecom AI-agenten vereisen een duidelijke afbakening van het doel, sterke integraties met telecomsystemen en voortdurende tests en monitoring, zodat antwoorden accuraat en contextbewust zijn en de werking soepel verloopt.
Telecomproviders investeren fors in AI om hun bedrijfsvoering te verbeteren en in te spelen op veranderende klantbehoeften.
Zo wil Deutsche Telekom met AI ongeveer €1,5 miljard aan nieuwe inkomsten genereren en de kosten met €700 miljoen verlagen tegen 2027.
Hoewel grote telecomproviders vooroplopen, is AI niet alleen voor de grote spelers. Ook kleinere telecombedrijven profiteren, omdat enterprise chatbots helpen de netwerkbetrouwbaarheid en klantenservice te verbeteren.
Laten we bekijken hoe AI-agenten het telecomlandschap veranderen — en wat er nodig is om ze effectief te bouwen en in te zetten.
Wat is AI in telecom?
AI in telecom betekent het inzetten van AI om processen te automatiseren en de betrouwbaarheid van diensten te verhogen. Hiermee kunnen telecomproviders grote hoeveelheden netwerkdata analyseren en trends herkennen die op mogelijke problemen wijzen. Door deze patronen vroegtijdig te signaleren, helpt AI verstoringen te voorkomen en zorgt het voor betrouwbaardere dienstverlening.
- AI verwerkt real-time netwerkdata om afwijkingen te detecteren en mogelijke storingen te voorspellen, zodat providers problemen kunnen oplossen voordat ze de dienstverlening beïnvloeden.
- AI-assistenten helpen bij factureringsvragen en lossen verbindingsproblemen op.
- Intelligente automatisering optimaliseert netwerkprestaties door bandbreedte te herverdelen en middelen aan te passen op basis van de vraag.
Hoe werkt AI in telecom?
AI wordt geïntegreerd in telecomsystemen om de bedrijfsvoering en betrouwbaarheid van diensten te verbeteren. Door real-time data te verwerken, helpt het providers hun infrastructuur efficiënter te beheren en snel te reageren op netwerkbehoeften.
Monitoren en optimaliseren van netwerkprestaties
AI volgt continu de netwerkactiviteit en past middelen aan om stabiliteit te waarborgen. Bij toenemend verkeer in een bepaald gebied herverdeelt AI de bandbreedte om overbelasting te voorkomen. Als het signaal bij een zendmast zwakker wordt, signaleert AI het probleem en waarschuwt technici voor actie.
Voorspellen en voorkomen van storingen
Door historische data te analyseren, ontdekt AI patronen die op mogelijke storingen wijzen. Als een glasvezellijn tekenen van slijtage vertoont, adviseert AI preventief onderhoud. Bij een naderende storm kan AI alternatieve routeringsstrategieën voorbereiden om verstoringen te minimaliseren.
- AI-gestuurd voorspellend onderhoud signaleert vroegtijdig tekenen van uitval van apparatuur.
- Geautomatiseerde risicobeoordelingen helpen telecomproviders om storingen te voorzien en te beperken.
Automatiseren en stroomlijnen van klantenservice
AI-assistenten gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) om klantvragen te begrijpen en direct hulp te bieden. Klanten hoeven niet meer te wachten, maar krijgen meteen antwoord of stapsgewijze begeleiding bij het oplossen van problemen.
- AI-chatbots behandelen standaardvragen, zodat supportteams zich kunnen richten op complexere zaken.
- AI-agenten helpen bij installatie en technische ondersteuning, en schakelen door wanneer nodig.
Verbeteren en beveiligen van telecomoperaties
AI versterkt de beveiliging van telecomnetwerken door verdacht gedrag te detecteren. Het herkent ongebruikelijke patronen in belgegevens en dataverbruik om mogelijke fraude te signaleren. Door voortdurend te leren van nieuwe dreigingen helpt AI providers om gebruikersdata te beschermen en de netwerkintegriteit te waarborgen.
Naast beveiliging automatiseert AI taken zoals het activeren van accounts en het aanpassen van bandbreedte op basis van de vraag. Ook optimaliseert het netwerkconfiguraties, waardoor minder handmatige ingrepen nodig zijn en de dienstverlening verbetert.
AI-toepassingen in telecom
Bij AI in telecom denk je misschien eerst aan chatbots die klantvragen en support afhandelen.
Maar de rol van AI in telecom gaat veel verder. Dit zijn enkele van de vele toepassingen:
Voorspellend onderhoud met machine learning
AI-gestuurd voorspellend onderhoud verhoogt de betrouwbaarheid van telecomnetwerken door mogelijke storingen vroegtijdig te signaleren. Door real-time netwerkdata te analyseren, herkent AI patronen die op problemen wijzen, zodat er tijdig kan worden ingegrepen.
- AI monitort netwerkverkeer om onregelmatigheden te ontdekken, zoals onverwachte pieken in pakketverlies bij bepaalde zendmasten, zodat snel kan worden ingegrepen voordat klanten er last van hebben.
- Op basis van historische gegevens voorspelt AI wanneer onderdelen, zoals voedingen, kunnen verslechteren en adviseert het onderhoud om uitval te voorkomen en de dienstverlening te waarborgen.
Netwerkoptimalisatie met digitale tweelingen
Met digitale tweeling-technologie worden virtuele kopieën van telecominfrastructuur gemaakt, zodat providers netwerkprestaties kunnen simuleren en nieuwe configuraties kunnen testen. In plaats van direct aanpassingen te doen in het echte netwerk, kunnen technici parameters wijzigen in de digitale tweeling om te zien wat het effect is.
Zo kan een AI-chatbot voor telecom technici ondersteunen door een digitale tweeling te analyseren en aanpassingen aan te bevelen voordat deze in de praktijk worden doorgevoerd.
Als een provider de 5G-dekking wil uitbreiden, kan de chatbot:
- Netwerkdata verwerken om mogelijke knelpunten en dekkingsgaten te identificeren.
- Verschillende configuraties simuleren om het effect vooraf te testen en aanpassingen aan te bevelen.
In plaats van handmatig simulaties uit te voeren, kunnen technici met de AI-agent communiceren en vragen stellen als ‘Wat gebeurt er als we de bandbreedte in deze regio verhogen?’ of ‘Hoe beïnvloedt deze configuratie de vertraging?’ De AI geeft dan inzichten op basis van real-time simulaties.
Intelligente klantenservice
AI-assistenten helpen klanten met factureringsvragen en het oplossen van verbindingsproblemen.
Naast het afhandelen van standaardklantvragen spelen IT-chatbots een belangrijke rol in telecom door te ondersteunen bij technische hulp en netwerkstoringen. Ze stellen diagnoses bij verbindingsproblemen, bieden stapsgewijze oplossingen en bepalen wanneer complexe zaken moeten worden doorgezet naar medewerkers.
Fraudedetectie
In de telecomsector kunnen AI-tools ongebruikelijke patronen in belgegevens en transacties opsporen om fraude te herkennen.
Door afwijkingen te analyseren helpt AI providers problemen zoals het klonen van simkaarten te voorkomen voordat ze uit de hand lopen.
AI-tools helpen telecombedrijven financiële schade te voorkomen door continu te leren van nieuwe data.
Gepersonaliseerde marketing
AI maakt gepersonaliseerde marketing mogelijk in telecom door klantgegevens te analyseren en te voorspellen welke aanbiedingen het meest relevant zijn. In plaats van algemene promoties stemt AI aanbevelingen af op basis van real-time inzichten uit klantgedrag en gebruik van diensten.
Een manier waarop providers dit toepassen is via AI-agenten voor digitale marketing. Als een klant bijvoorbeeld vaak video’s streamt, kan een AI-agent een passend data-abonnement voorstellen. Een provider kan ook generatieve AI inzetten om persoonlijke kortingen op internationaal bellen te maken op basis van belgeschiedenis.
Intelligente automatisering voor servicelevering
AI stroomlijnt bedrijfsprocessen door handmatige taken zoals netwerkconfiguratie en toewijzing van middelen te automatiseren. Het versnelt ook de activatie van diensten en verkleint de kans op menselijke fouten.
AI kan het volgende vergemakkelijken:
- Nieuwe klanten onboarding – Wanneer een klant zich aanmeldt voor een internetabonnement, configureert AI automatisch de bandbreedte en wijst netwerkbronnen toe, waardoor handmatige installatie overbodig wordt.
- Dynamische toewijzing van middelen – Als de vraag in een bepaald gebied toeneemt, detecteert AI de drukte en past de verdeling van middelen aan om de servicekwaliteit te behouden.
- Automatisch omleiden van netwerkverkeer – Bij een storing leidt AI het netwerkverkeer om om verstoringen te minimaliseren terwijl technici het probleem oplossen.
Voordelen van AI in Telecom
Hoger rendement en kostenbesparing
Met een verwachte marktwaarde van $38,8 miljard in 2031 voor AI in telecom, kunnen aanbieders die nu AI inzetten zich positioneren voor langdurige groei.
- AI-automatisering verlaagt operationele kosten door minder handmatig werk en meer efficiëntie.
- Voorspellende analyses helpen kostbare uitvaltijd te voorkomen door potentiële problemen vroegtijdig te signaleren.
- AI-klantinteracties, zoals chatbots, verlagen de supportkosten doordat er minder personeel nodig is.
- AI maakt het mogelijk voor telecomaanbieders om hun diensten op te schalen zonder dat de kosten evenredig stijgen.
Opvallend is dat 74% van de telecombedrijven die Gen AI in productie gebruiken, een rendement op investering zien bij ten minste één toepassing.
Geoptimaliseerde, intelligente netwerken
Telecomaanbieders vertrouwen op AI om netwerken soepel te laten draaien door continu de prestaties te monitoren. Wanneer het verkeer in een bepaald gebied toeneemt, signaleert AI deze verschuiving en past de bandbreedte aan om overbelasting te voorkomen.
Verbeterde netwerkbetrouwbaarheid
Onverwachte netwerkstoringen kunnen de dienstverlening onderbreken en klanten frustreren. AI minimaliseert uitvaltijd door vroegtijdige tekenen van hardwareproblemen te herkennen. Als een basisstation minder goed presteert, adviseert AI onderhoud voordat dit tot een storing leidt.
- Detecteert onregelmatige signaalsterkte in glasvezelkabels en plant preventief onderhoud in
- Signaleert hardwareproblemen voordat ze tot verstoringen leiden
- Verkleint het risico op grootschalige storingen door problemen vooraf te voorspellen
Sterkere klantenservice
Lange wachttijden en trage oplossingen frustreren telecomklanten. AI-assistenten geven direct antwoord via IVR-systemen, chatplatforms en selfserviceportalen. Bij complexe problemen verzamelt AI relevante informatie en draagt het dossier soepel over aan een medewerker, zodat klanten sneller en efficiënter geholpen worden.
Grotere operationele effectiviteit
AI stelt telecomaanbieders in staat om middelen te optimaliseren en kosten te verlagen door routinetaken te automatiseren. Door onderhoudsbehoeften te voorspellen en storingen te voorkomen, vermindert AI uitvaltijd en dure reparaties.
- Automatiseert het oplossen van veelvoorkomende netwerkproblemen
- Deelt bandbreedte dynamisch in om overbelasting te voorkomen
- Vereenvoudigt het onboarden van klanten en het activeren van diensten
Verbeterde beveiliging en fraudepreventie
Fraude zoals SIM-swapping en het vervalsen van oproepen kost telecomaanbieders jaarlijks miljoenen. AI detecteert onregelmatigheden in accountactiviteiten en signaleert mogelijke bedreigingen voordat ze escaleren. Door te leren van eerdere fraudegevallen verbetert AI de nauwkeurigheid, waardoor het aantal foutieve meldingen afneemt en legitieme transacties niet onterecht worden geblokkeerd.
Groei van de verkoop
Klanten behouden en de omzet maximaliseren vereist nauwkeurige, datagedreven marketingstrategieën.
AI-verkoopagenten helpen telecomaanbieders om klanten te identificeren die waarschijnlijk hun abonnement willen upgraden of verlengen. Door eerder gebruik van diensten te analyseren, doet AI gepersonaliseerde promotievoorstellen die aansluiten bij individuele behoeften, wat de betrokkenheid en conversie verhoogt.
Hoe bouw je een AI Telecom Agent
Klaar om een AI telecom agent te bouwen? Je kunt in slechts 6 stappen aan de slag. We lopen ze samen door.
1. Bepaal je scope
Bepaal waar jouw AI telecom agent verantwoordelijk voor wordt, bijvoorbeeld:
- Klantenservice
- Netwerkdiagnose
- Service-activatie
- Fraudedetectie en beveiliging
De agent kan zich richten op één taak of meerdere functies combineren voor een bredere oplossing.
Door de rol van de AI-agent duidelijk te definiëren, zorg je ervoor dat deze aansluit bij specifieke bedrijfsbehoeften en de klantervaring verbetert.
2. Kies een platform
Kies een AI-platform dat NLP en automatisering ondersteunt, en dat real-time data kan ophalen en integreren.
Er is geen gebrek aan AI-agentplatforms om uit te kiezen. Zoek je inspiratie? Onze samengestelde lijst van de beste AI-platforms is een goed startpunt.
Voor AI-agents specifiek voor telecom bieden platforms zoals Botpress geavanceerde tools, waaronder Autonomous Nodes. Hiermee kunnen AI-agents bepalen wanneer ze een gestructureerde flow volgen en wanneer ze large language model (LLM) agents inzetten. Ontwikkelaars kunnen de node eenvoudig in gewone taal aansturen, waardoor het makkelijker wordt om dynamische, contextbewuste telecom-assistenten te bouwen die zich aanpassen aan klantbehoeften en netwerkcondities.
3. Maak instructies en variabelen
Jouw AI telecom agent wordt volledig uniek — alles hangt af van jouw use case en doelstelling. Een deel van het proces is het platform leren kennen en die kennis toepassen op jouw specifieke doelen.
Begin met een Autonomous Node
Met Autonomous Nodes kunnen AI-agents bepalen wanneer ze een gestructureerde flow volgen en wanneer ze een LLM gebruiken. In plaats van strakke scripts kunnen ontwikkelaars gedrag in gewone taal definiëren. Een telecom AI-agent kan gebruikers bijvoorbeeld via een gestructureerde flow door facturatievragen leiden, maar een LLM inzetten voor het oplossen van onvoorspelbare netwerkproblemen.
Maak variabelen aan om informatie te verzamelen
Om klanten goed te helpen, moet de AI-agent belangrijke gegevens verzamelen. Een AI-agent voor netwerkdiagnose kan bijvoorbeeld vragen naar de locatie van de gebruiker en het probleem, terwijl een klantenservice-agent om accountgegevens kan vragen voor gerichte ondersteuning.
4. Integreer je AI-agent
Je telecom AI-agent moet geïntegreerd worden met de juiste tools en systemen om een soepele werking te garanderen.
Een flexibel AI-platform ondersteunt vooraf gebouwde telecom-integraties, zodat je AI-agent verbinding kan maken met essentiële systemen zoals klantdatabases en facturatieplatforms. Ontwikkelaars kunnen ook eigen integraties bouwen, zodat de AI-agent gekoppeld wordt aan interne tools en telecom-API’s voor realtime data.
Je wilt ook kennisbanken opzetten waar je AI-agent op kan terugvallen bij klantvragen. Denk aan:
- Stappenplannen voor het oplossen van verbindingsproblemen.
- Servicevoorwaarden met details over abonnementen, upgrade-opties en facturatieprocedures.
- Netwerkstatusrapporten waarmee de AI realtime updates over storingen kan geven.
5. Testen en bijstellen
Ook nadat je AI telecom agent is gebouwd en geïntegreerd, blijft continu testen essentieel om nauwkeurigheid en efficiëntie te waarborgen. De beste manier om de mogelijkheden te verbeteren is door echte interacties te analyseren en verbeterpunten te identificeren.
Testen omvat onder andere:
- Gesimuleerde gesprekken om te beoordelen hoe goed de AI de bedoeling van gebruikers begrijpt en relevante antwoorden geeft.
- Live inzet bij een kleine testgroep om feedback te verzamelen over nauwkeurigheid en bruikbaarheid.
- Voortdurende monitoring om antwoorden aan te passen op basis van gebruik in de praktijk.
Als gebruikers vaak naar een specifiek probleem vragen en de AI moeite heeft om een duidelijk antwoord te geven, kan het nodig zijn de kennisbank of het gespreksschema aan te passen.
6. Implementeer en monitor
Zodra je AI telecom agent is geoptimaliseerd, kun je deze inzetten op plekken waar klanten er het meest gebruik van maken — bijvoorbeeld via je website, mobiele app of berichtenplatforms zoals WhatsApp-chatbots en Facebook Messenger-chatbots.
De uitrol is pas het begin. Voortdurende monitoring is cruciaal om te zorgen dat de AI naar verwachting functioneert. Gebruik chatbot analytics om het volgende bij te houden:
- Containment rate
- Oplossingspercentages
- Antwoordnauwkeurigheid
- Klanttevredenheid
Door deze statistieken continu te analyseren via chatbot analytics kunnen telecomaanbieders verbeterpunten signaleren en de AI-agent verder verfijnen.
Toekomst van AI in Telecom
AI wordt een essentieel onderdeel van telecominfrastructuur, maar dienstverleners moeten hun digitale transformatie nog afronden voordat het volledige potentieel wordt bereikt. Veel providers werken aan het doorbreken van datasilo’s en het invoeren van virtualisatie, beide noodzakelijk voor AI-automatisering.
Zelfsturende netwerken en automatisering
AI zal een grotere rol spelen in netwerkbeheer, waardoor de noodzaak voor constante menselijke controle afneemt. In plaats van te reageren op verstoringen, zal AI prestatieproblemen vroegtijdig signaleren en direct corrigerende maatregelen nemen.
Als het verkeer in een bepaald gebied toeneemt, zal AI bandbreedte toewijzen om vertragingen te voorkomen. Wanneer apparatuur tekenen van slijtage vertoont, plant AI onderhoud in voordat de dienstverlening wordt beïnvloed.
AI in 6G en volgende generatie connectiviteit
De komst van 6G draadloze netwerken zal AI-oplossingen voor telecom versnellen. Er wordt al onderzoek gedaan naar AI-technieken die intelligente automatisering naar radio access networks (RAN) brengen, zodat providers hun netwerkprestaties kunnen verbeteren.
Er worden ook AI-standaarden ontwikkeld om edge computing te versterken, ter ondersteuning van de volgende generatie autonome en meeslepende diensten.
Wat staat er te gebeuren
AI zal verder gaan dan alleen ondersteuning bieden aan telecomproviders en actief hun netwerken beheren. Bedrijven die nu investeren in zelfoptimaliserende AI, leggen de lat voor betere netwerkbetrouwbaarheid en sterkere klantrelaties.
Implementeer een Telecom AI Agent
Nu telecomproviders blijven investeren in AI om inkomsten te verhogen en kosten te verlagen, wordt het een onmisbaar onderdeel van langetermijninfrastructuurstrategieën.
Botpress is een uiterst flexibel, enterprise-grade AI-platform dat speciaal is ontworpen voor telecom. Hiermee kunnen bedrijven aangepaste AI-agents bouwen die klantenservice verbeteren en operationele processen optimaliseren.
Dankzij naadloze integratie met factureringssystemen en netwerkmonitoringtools kan jouw AI-agent realtime ondersteuning bieden en essentiële processen automatiseren.
Ons uitgebreide beveiligingspakket zorgt ervoor dat klantgegevens en netwerkintelligentie beschermd blijven en volledig onder controle zijn van jouw team.
Begin hier met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
1. Wat zijn LLM’s (Large Language Models) en hoe verbeteren ze AI-agents in telecom?
LLM’s (Large Language Models) zijn AI-systemen die getraind zijn op enorme tekstverzamelingen om menselijke taal te begrijpen en te genereren. In telecom verbeteren LLM’s AI-agents doordat ze complexe, ongestructureerde klantberichten kunnen interpreteren en contextbewuste ondersteuning bieden in natuurlijke taal.
2. Wat is het verschil tussen AI-agents en traditionele automatisering in telecom?
Het verschil tussen AI-agents en traditionele automatisering is dat traditionele automatisering werkt met vooraf ingestelde, op regels gebaseerde workflows, die niet goed omgaan met onverwachte input. AI-agents gebruiken natuurlijke taalbegrip en adaptieve logica, waardoor ze uiteenlopende vragen aankunnen en interacties in realtime kunnen personaliseren.
3. Welke programmeervaardigheden zijn nodig om AI-agents voor telecom te bouwen en te implementeren?
Om AI-agents voor telecom te bouwen en te implementeren, is kennis van API’s en ervaring met no-code/low-code platforms zoals Botpress meestal voldoende. Voor geavanceerdere projecten kan kennis van JSON, webhooks of backend-integratie nuttig zijn, maar diepgaande AI- of ML-kennis is niet vereist.
4. Kunnen AI-agents worden geconfigureerd om te voldoen aan telecomspecifieke regelgeving (zoals FCC, GDPR, HIPAA)?
Ja, AI-agents kunnen worden geconfigureerd om te voldoen aan telecomspecifieke regelgeving zoals FCC, GDPR en HIPAA. Dit gebeurt door versleutelde gegevensverwerking, expliciete toestemmingsmechanismen, toegangsbeheer, auditlogs en implementatie op infrastructuur die aan de eisen voldoet (zoals SOC 2- of HIPAA-conforme cloud).
5. Wat is de gebruikelijke ROI-tijdlijn voor de inzet van AI-agents bij kleine of middelgrote telecombedrijven?
De gebruikelijke ROI-tijdlijn voor de inzet van AI-agents bij kleine of middelgrote telecombedrijven ligt tussen de 3 en 12 maanden. Dit hangt af van het gebruiksscenario – bedrijven die functies met een hoog volume automatiseren, zoals technische ondersteuning of provisioning, zien doorgaans sneller resultaat door directe efficiëntiewinst en lagere personeelskosten.
.webp)
