Digitales Leben nach dem Lockdown: „Gekommen, um zu bleiben“

Drei-CEO Jan Trionow präsentierte Zahlen zur Internetnutzung nach dem Corona-Lockdown.
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Jan Trionow, CEO von Drei Austria, auf der virtuellen Pressekonferenz.
Jan Trionow, CEO von Drei Austria, auf der virtuellen Pressekonferenz. (c) Drei
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  • Anfang Mai, als sich Österreich noch im Corona-Lockdown befand, präsentierten die heimischen Telcos Studien und Daten zum veränderten Online-Nutzungsverhalten der Österreicher – Quintessenz: Der Traffic schoss in die Höhe, vor allem Videoconferencing war dafür ein starker Treiber und nebenbei verzeichnete auch die gute alte Sprachtelefonie eine Renaissance.
  • Nun hat der Anbieter Drei Austria im Rahmen einer Online-PK Daten dazu präsentiert, wie diverse Online-Dienste nach dem Lockdown in Österreich genutzt werden.
  • Auf dem Höhepunkt der Krise haben die Drei Kunden um fast zwei Drittel (63 %) mehr telefoniert und das Internet um ein Drittel intensiver genutzt.
  • Auch die Unternehmenskunden haben sich in vielen Bereichen sprunghaft weiterentwickelt, heißt es weiter: So wurde Internettelefonie nach einem Anstieg Mitte März um das Dreizehnfache auch im Juli noch um 138 % stärker verwendet als im Vorjahr.
  • Auch der Transfer von Dateien blieb mit einem Plus von 40 Prozent auf einem hohen Niveau.

Anfang Mai, als sich Österreich noch im Corona-Lockdown befand, präsentierten die heimischen Telcos Studien und Daten zum veränderten Online-Nutzungsverhalten der Österreicher – Quintessenz: Der Traffic schoss in die Höhe, vor allem Videoconferencing war dafür ein starker Treiber und nebenbei verzeichnete auch die gute alte Sprachtelefonie eine Renaissance. Nun hat der Anbieter Drei Austria im Rahmen einer Online-PK Daten dazu präsentiert, wie diverse Online-Dienste nach dem Lockdown in Österreich genutzt werden.

Social Media-Nutzung zum Vorjahr verdoppelt

Demnach haben die Drei-Kunden im gesamten ersten Halbjahr um ein Drittel mehr Daten verbraucht und um knapp ein Fünftel mehr telefoniert, und auch nach dem ersten Höhepunkt der Coronakrise werden Handy und Internet deutlich intensiver als bisher genutzt.

Auf dem Höhepunkt der Krise haben die Drei Kunden um fast zwei Drittel (63 %) mehr telefoniert und das Internet um ein Drittel intensiver genutzt. Während in vielen Lebensbereichen Normalität einkehrt, sind die meisten neuen Online-Gewohnheiten geblieben, heißt es in der begleitenden Presseaussendung. So blieb die Nutzung selbst im Juli dieses Jahres deutlich über dem Verbrauch im Vorjahreszeitraum:

  • Social Media +135 %
  • Messaging +36 %
  • Gaming +30 %
  • Streaming-Nutzung +15 % (Bei Fernsehen via Drei TV stieg die Nutzung um ein Drittel)

Videotelefonie: „Gekommen, um zu bleiben“

Auch die Unternehmenskunden haben sich in vielen Bereichen sprunghaft weiterentwickelt, heißt es weiter: So wurde Internettelefonie (Voice-over-IP) nach einem Anstieg Mitte März um das Dreizehnfache auch im Juli noch um 138 % stärker verwendet als im Vorjahr. „Wir können jetzt schon sagen, dass Video- und Internet-Telefonie gekommen sind, um zu bleiben. Fast alle Drei Business Kunden haben in den vergangenen Monaten einen sichtbaren Digitalisierungssprung vollzogen,“ sagt dazu Jan Trionow, CEO von Drei.

Auch der Transfer von Dateien blieb mit einem Plus von 40 Prozent auf einem hohen Niveau. Viele Betriebe haben nicht nur bei der technischen Infrastruktur aufgerüstet, auch Sicherheit sowie Cloud-Produkte spielten bei dem Umstieg auf Homeoffice eine große Rolle.

Kaum Auswirkung auf Umsatz im Lockdown

Da übrigens die meisten Kunden über Flatrate-Tarife verfügen, hat sich das Mehr an Verkehr kaum auf den Umsatz des Unternehmens ausgewirkt: Der Gesamtumsatz lag im ersten Halbjahr 2020 mit 417 Mio. Euro um 1,9 Prozent unter dem Vorjahresergebnis.

Der praktisch vollständige Wegfall der Roaming-Einnahmen konnte durch zusätzliche Inlandsumsätze nur teilweise kompensiert werden. Das Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBITDA) erhöhte sich – primär aufgrund bilanzieller Einmal-Effekte nach der Übernahme von Tele2 – um 5,1 Prozent auf 189 Mio. Euro, das Betriebsergebnis (EBIT) wuchs um 1,0 Prozent auf 114 Mio. Euro.

Die Zahl der Drei-Mitarbeiter blieb mit rund 1.500 Beschäftigten im ersten Halbjahr konstant. Auf Kurzarbeit hat Drei trotz Roaming-Wegfall und teilweiser Shop-Schließungen verzichtet.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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