Verizon wird KI nutzen, um jährlich mehr als zehn Millionen Ausgrabungsanfragen zu durchsuchen und riskante Ausgrabungen zu identifizieren. Das Unternehmen setzt fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ein, um Schäden an seiner Glasfaserinfrastruktur durch versehentliche Schnitte bei Bauarbeiten und Ausgrabungen zu verhindern. Die eigene KI-Technologie von Verizon wird anhand des historischen und aktuellen Aktivitätsniveaus des Standorts sowie der bisherigen Leistung des durchführenden Unternehmens riskante Ausgrabungen identifizieren.
Laut Julie Slattery, SVP für Kerntechnik und Betrieb bei Verizon, wird KI und maschinelles Lernen proaktiv eingesetzt, um die Kunden miteinander zu verbinden und Unfälle zu verhindern, die zu kostspieligen Reparaturen führen. Es wird betont, dass das Einholen von Genehmigungen (über die nationale Rufnummer 811 in den USA) vor Beginn eines Projekts, das Grabarbeiten erforderlich macht, der “einfachste” Weg ist, um die Gefahr von Beschädigungen unterirdischer Fasern zu verringern.
Im April legte Verizon CEO Hans Vestberg drei Prioritäten für die umfassende KI-Strategie von Verizon während des Q1-Investorengesprächs des Unternehmens fest. Er erklärte, dass das Unternehmen seine internen Abläufe optimiert und KI bereits im Hinblick auf die Effizienz des Kraftstoffverbrauchs zentral ist. Zudem wird KI im Netzwerk von Verizon zur effizienten Nutzung von Kapazitätsbereitstellung und Energieverbrauch eingesetzt. Darüber hinaus werden KI-Fähigkeiten zur personalisierten Tarifempfehlung für Kunden genutzt, um gute Ergebnisse zu erzielen.
Insbesondere wird KI dabei helfen sicherzustellen, dass Verizon Geld und Ressourcen an die richtigen Kunden lenkt, um diese anzulocken und zu halten. Des Weiteren wird eine auf KI basierende Einnahmequelle durch die Kommerzialisierung der einzigartigen Merkmale des Netzwerks von Verizon wie geringe Latenzzeiten, hohe Bandbreiten und robuste mobile Edge-Computing-Fähigkeiten aufgebaut. Vestberg betonte, dass die Generierung von KI-Workloads eine langfristige Chance für das Unternehmen darstellt.