12.11.2018

A1 CEO Marcus Grausam: 5G als Basis aller zukünftigen IoT-Innovationen

Vor dem 3G-Standard telefonierten wir und schrieben SMS, mit 3G hielten Bilder und mit 4G schließlich Videos Einzug in unsere mobile Kommunikation. Was wir von 5G erwarten dürfen, darüber spricht Marcus Grausam, CEO der A1 Telekom Austria.
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Marcus Grausam in Interview über die 5G-Technologie und das Internet der Dinge.
(c) A1. Marcus Grausam
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Mit 2019 startet die Einführung der 5G-Technologie in Österreich, die als Grundlage für das „Internet of Things“ (IoT) gilt. Wie vermitteln Sie Ihren Kunden die neuen Möglichkeiten? Was haben die Leute davon?

Wenn Dinge neu entstehen und man sie noch nicht angreifen kann, ist das natürlich immer schwierig. Aber der Mobilfunkbereich macht so ungefähr alle zehn Jahre einen großen Entwicklungssprung. Im Jahr 2000 war das von 2G auf 3G, als wir plötzlich nicht mehr nur telefonieren und Textnachrichten versenden konnten, sondern auch Bilder, weil das Mobiltelefon den Einstieg ins Internet ermöglicht hat. 2010 kam die LTE-Technologie, also 4G, die vom Standbild zu Bewegtbild führte und den Versand sowie das Streaming von Videos möglich machte. Und nun, ein gutes Jahrzehnt später, werden wir 5G einführen. Nachdem wir in der Vergangenheit via Mobilfunk Menschen mit Menschen verbunden haben, verbinden wir nun Maschinen bzw. Sensoren miteinander – und in deren Kommunikation bringen wir auch den Menschen ein. Damit entsteht die Basis für das „Internet der Dinge“ bzw. die nächste Welle der Digitalisierung im privaten wie auch im geschäftlichen Bereich.

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Bekommen wir damit den oft zitierten „intelligenten Kühlschrank“, der selbst nachbestellt, wenn die Butter aus ist? Oder ist IoT doch eher ein Netz für die Industrie? Welche Anwendungen erwarten uns?

Natürlich werden auch die Privatkunden Vorteile aus 5G ziehen, etwa durch eine massive Steigerung der Bandbreite. Es werden Videos in deutlich höherer Qualität übertragen, also in 4K oder künftig gar 8K. Das 5G-Netz bringt uns viel kürzere Latenzzeiten bzw. Verzögerungen, womit auch ernsthaftes Online-Gaming nicht mehr auf die Anbindung an ein Glasfasernetz beschränkt sein wird. Aber natürlich müssen wir auch unterscheiden zwischen „Consumer-IoT“ und „Industrie 4.0“-Anwendungen. Aktuell ist der Consumer-Bereich mit diversen Wearables und Trackern stark im Vormarsch, die mit dem Internet kommunizieren. Da wird noch vieles dazu kommen. Im Industriebereich wiederum geht es darum, Prozesse zu automatisieren. Und dann gibt es Zwischenbereiche wie die „Smart City“, von deren Entwicklung sowohl Consumer als auch die Industrie profitieren werden.

Stichwort Glasfaserkabel: Wird der Privathaushalt künftig völlig ohne diese Hardware-Anbindung auskommen?

Wann immer wir über 5G sprechen, brauche ich auch ein Glasfasernetz. Weil die 5G-Mobilfunkzelle am Glasfasernetz hängen sollte – ansonsten können wir die versprochenen Bandbreiten gar nicht übertragen.

Das 5G-Netz wird also durch die ans Glasfasernetz angebundenen 5G-Hot-Spots definiert, die wiederum entlang der vorhandenen Infrastruktur an Straßen und in Gebäuden installiert werden?

Genau. Die Industriebetriebe sind heute schon gut an das Glasfasernetz angebunden, und der Privatkunde hat künftig die Wahl: Geht er über das Glasfaserkabel oder über das Mobilfunknetz? Die Zukunft wird zeigen, was sich durchsetzt. Wobei hier die Frage nicht ist, ob nun 5G besser ist – oder das Glasfaserkabel. Denn am Ende des Tages will der Kunde ein Service und Bandbreite konsumieren – und welche Technologie dahinter steht, ist egal. Wenn man die beiden Technologien einander gegenüberstellt, vergisst man nur gerne den Mobilitätsaspekt. Aktuell ist es wohl so, dass der höchste Bandbreitenbedarf für Privatnutzer daheim anfällt, wo oft mehrere Geräte am Glasfasernetz bzw. im eigenen WLAN hängen und audiovisuelle Inhalte gestreamt werden. Sobald die 5G-Technologie bereit ist, wird das anders aussehen. Früher hat man ja auch ortsgebunden, am Festnetz, telefoniert – und als die Mobilfunktechnologie erschwinglich wurde und sich etabliert hat, setzte sich der Mobilitätswunsch des Menschen durch und man hat von überall aus telefoniert. Auch der Internet-Zugang war anfangs stationär, also v.a. zu Hause, aber sobald die Technologie da war, wurde das überall genutzt. Mit 5G wird dasselbe passieren: Dinge, die jetzt nur stationär möglich sind – also riesige Bandbreiten zu übertragen oder viele Geräte zugleich mit dem Internet zu verbinden -, werden auf einmal in der Fläche möglich. Wenn man die laufende Entwicklung hin zum selbstfahrenden Auto mit denkt, dann ist klar: Künftig wird man im Auto viel Zeit haben, um Videos zu schauen oder auch zu arbeiten. Und entsprechend braucht man die Bandbreite in der Fläche, weil wir unser Auto nicht an ein Glasfaserkabel anbinden können.

Ab Ende der 90er-Jahre hat die Mobilfunkindustrie ihre Services gepusht und Gratis-Handys angeboten – das hat man später teils bereut. In diesem Sinn ist wohl auch nicht zu erwarten, dass A1 z.B. den Erwerb von selbstfahrenden Autos über Kooperationen unterstützt?

Autos werden wir sicher keine verschenken. Aber es gibt viele andere Anknüpfungspunkte, um den Wert der neuen Services zu vermitteln – etwa die Smart Citys. Beim autonomen Fahren verhält es sich so, dass vieles über die Sensorik der Autos passieren wird. Mittels IoT werden wir zusätzliche Informationen ins Auto bringen. Das kann das erwähnte Entertainment für die FahrerInnen und ihre Begleitung sein, oder auch Infos etwa zur Beschaffenheit der Fahrbahn aus den Verkehrsleitzentralen. Daten werden aber auch vermehrt aus dem Auto selbst ausgespielt, um Dritte über den eigenen Zustand und vielleicht erkannte Gefahrenquellen zu informieren. Damit ermöglicht das 5G-Netz künftig Services die jetzt zum Beginn – wie auch ein Teil der autonomen Steuerung – über Satellitenkommunikation laufen.

Wenn wir von der 5G-Etablierung ab 2020 ausgehen und dann fünf Jahre in die Zukunft denken – was wird dadurch für uns 2025 völlig normal sein?

Zukunftsprognosen sind bekanntlich sehr schwierig – oft gehen die Dinge sogar viel schneller, als man glaubt. Aber wenn wir mit 5G beginnen, bauen wir v.a. ein Ökosystem, auf dessen Basis viele neue Dienste erst entstehen werden. Und diese Zukunft wird stark von Partnerschaften geprägt sein. Wir als Netzanbieter werden nicht alle Services entwickeln, sondern das wird eine Co-Creation sein, wo man mit verschiedenen Branchen unterschiedliche Dienste entwickelt. Wir haben ein IoT-Lab aufgebaut, wo wir bereits mit großen Unternehmen aber auch Startups zusammenarbeiten bzw. diese zur Zusammenarbeit einladen. Wir stellen die Netzinfrastruktur und unser Know-how zur Verfügung, und diese Partner kommen mit ihren Sensoren und ihrer Software – und gemeinsam bringen wir das IoT voran. Der Consumer-Trend mit seinen Wearables und Smart Home-Services wird massiv verstärkt werden. Nicht nur im Bereich Security, sondern auch was die Energieeffizienz betrifft. Dafür braucht man das Internet der Dinge. Im Geschäftsbereich wiederum ist es eine Kombination aus der Digitalisierung von Abläufen mit der dafür notwendigen Sensorik bzw. „Advanced Analytics“: Man holt extrem viele Daten aus Prozessen, die analysiert werden und aus denen man – auch mittels Artificial Intelligence – bestimmte Schlüsse zieht und automatisiert die richtigen Entscheidungen trifft.

Beim Smart Home sind wir insofern recht weit, als es eine engagierte DIY-Bewegung gibt, die u.a. auf den Raspberry Pi aufbaut. Da können sich die Leute schon einiges vorstellen. Bei der Smart City ist das noch nicht so. Können Sie den Begriff etwas mit Leben füllen?

Erstens kann der Begriff natürlich auf das „Smart Village“ ausgeweitet werden. Es geht stets darum, unsere Wohnumgebung lebenswerter zu machen und schonender mit unseren Ressourcen umzugehen. Wir haben einige „Smart City Trials“ z.B. in Wien, Graz und Villach, und eigentlich steht jeder Ort, der „smart“ werden soll, vor einer anderen Herausforderung. Diese gilt es zu definieren und entsprechende Lösungen bzw. Services zu entwickeln. In Graz gibt es bekanntlich immer wieder Probleme mit der Luftqualität, und die lässt sich in unserem laufenden Projekt mit Sensoren messen, welche an öffentlichen Verkehrsmitteln angebracht sind und somit die ganze Stadt erfassen. Auf Basis dieser Daten lassen sich in Echtzeit Entscheidungen treffen und damit z.B. der Verkehr umleiten, um eine konzentrierte Luftverschmutzung zu vermeiden. Ein anderes Beispiel ist Villach, wo man vor dem Problem steht, dass es zu wenige Parkplätze gibt. Wir erfassen dort in einem Projekt, wie viele Autos in die Stadt fahren, wie diese sich bewegen und wie die Auslastung der Parkplätze ist. Und damit lassen sich ebenfalls in Echtzeit intelligente Vorschläge zur Umleitung des Verkehrs bzw. zur individuellen Information über die Parkplatzlage aussenden. Ein weiteres Anliegen ist, künftig überhaupt Fahrten zu vermeiden und damit effizienter zu werden. Ebenfalls in Villach erproben wir deshalb mittels Sensoren zu erkennen, wann ein Mistkübel voll ist. Und dann wird der halt von der Müllabfuhr nur angesteuert, wenn das der Fall ist, so dass keine unnötigen Wege zu leeren Mistkübeln gefahren werden. Das sind die einfachen Beispiele zu Beginn, aus denen sich weitere Anwendungen sowohl in der Qualität als auch in der Quantität entwickeln werden. Solche Entwicklungen werden wir mit 5G aber bald überall sehen, da die Technologie endlich eine ausreichende Bandbreite, die passende Sensorik und die notwendige Geschwindigkeit für die Echtzeitauswertung liefert.

Kann 5G damit auch einer Abwanderung vom Land in die Städte entgegen wirken, wenn Breitband leichter verfügbar wird?

Wir werden die Landflucht nicht mit 5G verhindern können, aber die Technologie kann in der Hinsicht wohl einen gewissen Beitrag leisten. Ich denke da an Erleichterungen im Bereich Mobile office bzw. Home working auch in ländlichen Gegenden.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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