Luiz Domingos, CTO und Leiter der Forschung und Entwicklung für große Unternehmen bei Mitel – Interviewreihe

Luiz Domingos, der Chief Technology Officer und Leiter der Forschung und Entwicklung für große Unternehmen bei Mitel, hat eine beeindruckende Karriere von über zwei Jahrzehnten aufgebaut. Bekannt für seinen innovativen Ansatz und seine tiefen technischen Kenntnisse, hat Luiz stets hochwertige Lösungen für Unternehmenskommunikation, Kontaktcenter-Systeme, Netzwerkmanagement und Cloud-Dienste geliefert.

In seiner aktuellen Rolle bei Mitel legt Luiz die strategische Richtung für die Technologie fest, wobei er Innovation und Zuverlässigkeit betont. Er leitet die Einführung von cutting-edge-Technologien und stellt sicher, dass das Unternehmenportfolio an der Spitze der Branche bleibt. Bevor er zu Mitel kam, war Luiz Chief Product und Technology Officer bei Unify, wo er das gesamte Produktportfolio erfolgreich verwaltete und die Entwicklung von disruptiven Cloud-Angeboten vorantrieb.

Mitel ist ein globaler Marktführer im Bereich der Unternehmenskommunikation und bietet eine umfassende Palette von Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, sich zu verbinden, zusammenzuarbeiten und ihre Kunden effektiver zu bedienen. Von On-Premises-Systemen bis hin zu cloudbasierten Kommunikationsplattformen liefert Mitel zuverlässige, skalierbare und innovative Produkte, die die vielfältigen Bedürfnisse von Unternehmen aller Größen erfüllen. Mit einem Fokus auf nahtlose Integration und einem Engagement für hochwertige Benutzererfahrungen hilft Mitel Unternehmen, in den sich schnell verändernden Arbeitsumgebungen von heute verbunden und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Viele Unternehmen setzen noch immer auf veraltete Kommunikationstools. Aus Ihrer Perspektive, welche sind die größten Hindernisse, die veraltete Systeme Unternehmen heute bieten?

Viele Unternehmen setzen auf veraltete Private Branch Exchange (PBX)-Systeme, Kontaktcenter und fragmentierte Kollaborationstools. Die Verwendung solcher Legacy-Tools kann zu einem Mangel an Integration und Interoperabilität führen, da sie mit geschlossenen Architekturen arbeiten und keine geeigneten SW-Schnittstellen haben. Dies macht es schwieriger, sie mit modernen AI-getriebenen Lösungen, CRM-Plattformen und cloudbasierten Anwendungen zu integrieren.

Wenn Organisationen fragmentierte, veraltete Tools verwenden, kann die Benutzererfahrung (UX) und die Produktivität leiden, da die Anwendungsimplementierungen nicht an moderne, flexible Arbeitsmodi – Remote, Büro oder Mobil – angepasst sind und keine Omnichannel-Fähigkeiten bieten. Darüber hinaus erhöhen sich die Sicherheitsrisiken, wenn zu viele veraltete Systeme verwendet werden, was zu erhöhten Verletzlichkeiten und Compliance-Lücken aufgrund von sich entwickelnden Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO führt. Schließlich verursachen diese Legacy-Tools auch höhere Produktions- und Wartungskosten oder Betriebskosten, was die Gesamtkosten erhöht.

Wie wirken sich diese Kommunikationsengpässe auf die Fähigkeit eines Unternehmens aus, AI-getriebene Lösungen effektiv umzusetzen?

AI-Anwendungen benötigen Echtzeit-Datenverfügbarkeit, nahtlose Integration über mehrere Medienkanäle und Automatisierungsmechanismen. Legacy-Systeme tendieren jedoch dazu, Daten in internen, proprietären Formaten zu speichern, die AI nicht zugänglich machen oder darauf zugreifen kann, was das wahre Potenzial von AI beeinträchtigt und in einigen Fällen zu Fragmentierung führt. Um korrekt zu funktionieren, benötigt AI sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Da die Datenstrukturen von Legacy-Systemen nicht für diesen Ansatz geeignet sind, limitieren diese Systeme die Fähigkeit von AI, Gespräche zu analysieren, Geschäftswert zu extrahieren und Kommunikationsaktivitäten zu personalisieren.

Darüber hinaus basieren viele AI-getriebene Anwendungen, wie Sentiment-Analyse und Sprach-zu-Text, auf Echtzeit-Analytics. Veraltete Infrastrukturen fehlen oft an der notwendigen Verarbeitungsleistung und Echtzeit-Verbindung, die für solche Anwendungen erforderlich sind, was zu Latenz und Ineffizienzen innerhalb eines Unternehmens führt. Wahre AI-getriebene Automatisierung – virtuelle Assistenten, Workflow-Automatisierung usw. – erfordert eine tiefe Integration mit Kommunikationsplattformen. Regelmäßig verwendete Legacy-Systeme mit veralteter oder fehlender API-Unterstützung schaffen Barrieren und Engpässe für die Integration und behindern weitere Automatisierungsfähigkeiten.

Die Lösung dieser Kommunikationsengpässe kann Unternehmen helfen, das volle Potenzial von AI-getriebenen Lösungen zu erschließen, die Effizienz, Entscheidungsfindung und Benutzererfahrung zu verbessern.

Wie geht Mitel bei der Modernisierung von Kommunikationssystemen für große Unternehmen vor, die von Legacy-Systemen auf neue Systeme umsteigen?

Mitel verfolgt einen strategischen, hybriden Ansatz bei der Modernisierung von Unified-Communications-Tools (UC), um Unternehmen bei der Umstellung von ihren Legacy-Systemen zu helfen. Anstatt eine vollständige Überholung zu erzwingen, befürwortet und bietet Mitel hybride Lösungen, die aus On-Premises-Anwendungen und privaten und öffentlichen Cloud-Lösungen mit voller Interoperabilität bestehen. Dieses hybride Modell integriert Telefoni-Infrastruktur, SBC/Gateway-Equipment am Netzwerkrand, UC-Anwendungen und cloudbasierte Kollaborations-Apps, sodass Unternehmen ihre Modernisierung im eigenen Tempo vorantreiben können.

Als Lösungsorchestrator konzentriert sich Mitel auf die Schaffung der notwendigen Integrationen und Dienste über alle Kundenanwendungen hinweg. Die wichtigsten Prinzipien, die diesen Ansatz leiten, sind:

• Hybride Cloud-Bereitstellungen – Anstatt eines vollständigen Rip-and-Replace-Ansatzes behält Mitel bestehende On-Premises- und private Cloud-PBX/UC/Kontaktcenter-Systeme bei und integriert moderne Kollaborationstools in der öffentlichen Cloud, um sicherzustellen, dass Unternehmen ohne größere Unterbrechungen evolvieren können.
• APIs und SDKs – Mitel aktualisiert und entwickelt kontinuierlich APIs und SDKs, um die Lücke zwischen Legacy-Systemen und modernen Anwendungen in Kollaborations-, CRM- und ERP-Umgebungen zu überbrücken. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, allmählich neue Dienste zu adoptieren, ohne ihre täglichen Betriebsabläufe erheblich zu stören.
• AI-Integration mit Legacy-Systemen – Mitel verbessert bestehende Kommunikationsplattformen durch AI-getriebene Fähigkeiten wie visuelle Voicemails, virtuelle Assistenten/Agenten und Echtzeit-Transkription. Diese AI-Funktionen arbeiten mit Cloud-LLMs und nutzen auch kleine Sprachmodelle (SLMs), die ohne erhebliche Infrastrukturinvestitionen oder -upgrades betrieben werden können.
• Sicherheits- und Compliance-getriebene Upgrades – Mitel priorisiert Sicherheit und regulatorische Compliance, indem es Sicherheitsstandards wie End-to-End-Payload- und Signalisierungverschlüsselung und Datenverschlüsselung im Ruhezustand umsetzt. Es zertifiziert alle Produkte, um die Einhaltung der neuesten Vorschriften in bestimmten Branchen und regionalen Gesetzen und Vorschriften sicherzustellen.

AI verändert die Geschäftskommunikation. Was sehen Sie als die nächsten großen Fortschritte in AI-getriebenen Unified-Communication-Systemen?

AI wird verwendet, um UC-Systeme zu transformieren, indem sie Effizienz steigert, Aufgaben automatisiert und Unternehmenskommunikation verbessert. Sie wird auch verwendet, um die Sicherheit zu stärken. Dinge wie Benutzerauthentifizierung mit Voiceprint, kontinuierliche Vulnerabilitätsbewertungen und System-Sicherheitsaudits tragen zu stärkeren Schutzmaßnahmen für Unternehmen bei.

Gleichzeitig expandieren Agentic AI und virtuelle Assistenten. Organisationen verbessern diese AI-gesteuerten Assistenten mit multi-modalen Fähigkeiten, die verschiedene Kommunikationsfunktionen unterstützen, einschließlich der Behandlung komplexer Anfragen, der Automatisierung von Antworten, der Unterstützung bei der Terminplanung und der Informationsabruf.

AI treibt auch Innovationen in Voice-to-Text-Fähigkeiten, Echtzeit-Mehrsprachentranslationen und Sentiment-Analyse voran. Diese Verbesserungen profitieren Kontaktcenter, indem sie die Produktivität der Mitarbeiter und die allgemeine Benutzerzufriedenheit verbessern.

Darüber hinaus steigt die Verwendung von GenAI für Content-Management, da LLMs integriert werden, um Analyseberichte, Zusammenfassungen, rechtliche und konforme Aufzeichnungen usw. zu generieren. Wir werden weiterhin mehr AI-Adoption sehen, um den UC-Raum voranzutreiben, da Unternehmen AI-getriebene Sprachmodelle verwenden, um Unternehmenswissen zu organisieren, abzurufen und zu teilen, um die Zusammenarbeit und die Optimierung des Daten-Sharings innerhalb von Organisationen zu verbessern.

Wie bereitet sich Mitel auf den Aufstieg von AI-gesteuerten virtuellen Assistenten, Automatisierung und prädiktiver Analytik in der Arbeitsplatzkommunikation vor?

Mitel begann seine AI-Reise mehrere Jahre vor dem Aufkommen von LLMs und setzt AI-Fähigkeiten in sein Produkt- und Technologie-Portfolio ein. Wenn anwendbar, integriert Mitel AI-Fähigkeiten in sein Portfolio, um Kundenlösungen zu verbessern, mit einem starken Fokus auf Agentic AI, einschließlich virtueller Assistenten und virtueller Kontaktcenter-Agenten. Darüber hinaus bietet Mitel AI-Fähigkeiten wie Natural Language Processing (NLP), Anruf- und Meeting-Analytics, System-Analytics und prädiktive Berichterstattung sowie Low-Code/No-Code-Workflow-Automatisierung, die alle UC- und Kontaktcenter-Anwendungen rationalisieren.

Wie nutzt Mitel AI und Large Language Models (LLMs), um die Kommunikation und Zusammenarbeit für Unternehmen zu verbessern?

Mitel nutzt AI und LLMs, um die gesamte Kommunikations- und Kollaborationserfahrung innerhalb eines Unternehmens zu verbessern. Wie bereits erwähnt, integriert Mitel AI- und LLM-Fähigkeiten in seine Produkte, indem es fortschrittliche Sprach- und Textanalyse (insbesondere NLP und Sprach-zu-Text), intelligente virtuelle Assistenten mit Kontextgedächtnis und Aufgabenautomatisierung nutzt. Mitel bietet auch eine Lösung für Selbsthilfe und Kundenunterstützung mit AI, indem es die Kundenwissensdatenbank über einen AI-Modell-Trainingsprozess integriert. Diese Technologien verbessern Echtzeit-Kommunikation, optimieren Kundeninteraktionen, gewährleisten System-Sicherheit und bieten kostengünstige, 24/7-Überwachung und -Unterstützung.

Was sind die größten Herausforderungen bei der Integration von LLMs in Unternehmenskommunikationssysteme, und wie geht Mitel diese an?

Es gibt einige Herausforderungen bei der Integration von LLMs in Unternehmenskommunikationssysteme, einschließlich Datenschutz, Sicherheit, Latenz und der Notwendigkeit flexibler AI-Integration. Als globale Organisation sind Datenschutzbedenken und regulatorische Compliance (DSGVO und Europäische AI-Verordnung) unsere oberste Priorität. Daher stellen wir sicher, dass unsere AI-Lösungen Kundendaten auf jeden Fall schützen. Um die Sicherheit zu erhöhen, untersucht Mitel die Verwendung von SLMs, die am Netzwerkrand des Kunden bereitgestellt werden, um Daten zu schützen, die durch öffentliche Cloud-LLMs exponiert werden könnten. In hybriden Cloud-Umgebungen ist es von entscheidender Bedeutung, dass alle Produkte die richtigen Schnittstellen/APIs haben, um AI sicher und sicher zu integrieren. Mitel hat seine Produkte modernisiert, um AI-Integrationen über On-Premises, Hosted und private und öffentliche Clouds zu ermöglichen. Wir entwickeln auch flexible Workflow-Erstellungsfähigkeiten, die einen “Bring-Your-Own-LLM”-Ansatz (BYO-LLM) ermöglichen, um eine Vendor-Lock-in zu vermeiden.

Modernes Kommunikation erfordert LLM-Antworten, die für Echtzeit-Kollaborationstools wie Sprache und Video sofort verfügbar sind, was Infrastrukturherausforderungen mit sich bringt. Mitels Vision ist es, auf Edge-AI zu setzen, um Echtzeit-Kommunikation zu verarbeiten und Latenz für eine natürliche Erfahrung und Interaktion mit AI-Assistenten zu reduzieren. Schließlich arbeitet Mitel an AI-Modellen, die für spezifische Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Hotellerie fein abgestimmt werden können, um vertikal relevantere und kontextbewusste AI-getriebene Kommunikation sicherzustellen.

Was sind die Anwendungen von AI-gesteuerter natürlicher Sprachverarbeitung, die Sie innerhalb des Mitel-Produktökosystems am meisten begeistern?

Angesichts der messbaren und sofortigen Rendite ist das Mitel-Kontaktcenter der aufregendste Bereich für AI-getriebene LLM- und NLP-Lösungen. AI-gesteuerte virtuelle Agenten mit Chat- und Sprachinteraktion können Kundenanfragen bearbeiten und Informationen sammeln, bevor sie an einen Live-Agenten eskalieren, wodurch die Arbeitsbelastung reduziert und die Reaktionszeiten verbessert werden. Funktionen wie Anrufaufzeichnungen mit Transkription, Zusammenfassung für Compliance, Sentiment-Analytics für Kundenzufriedenheit und Agenten-Training verbessern alle Betriebsabläufe. Mitels UC-Lösungen umfassen visuelle Voicemail, intelligente Suche, Wissensmanagement und Rauschunterdrückung für klarere Anrufe.

Wie sollten Unternehmen die ethischen Aspekte von AI-getriebenen Arbeitsplatzinteraktionen angehen?

AI verändert die Arbeitsplatzkommunikation und -zusammenarbeit erheblich und bringt neue Benutzer- und Kundenerfahrungen mit sich. Diese Veränderungen kommen jedoch nicht ohne ethische Herausforderungen. Ethische Aspekte sollten bei jeder Phase der AI-Implementierung berücksichtigt werden, einschließlich der Schulung von AI-Modellen auf vielfältigen Datensätzen, um Vorurteile zu vermeiden und faire Entscheidungsfindung sicherzustellen. Eine der größten Bedenken bei AI ist Transparenz und Erklärbarkeit, was klare Bedingungen und die Offenlegung der AI-Verwendung erfordert. Die Verwendung von AI sollte die menschliche Ergänzung und Ermächtigung erweitern, aber sie ist kein Ersatz.

Darüber hinaus sollten Sicherheit und AI-Missbrauchsprävention berücksichtigt werden, um vor Deepfakes und der Manipulation von Benutzerdaten und -anmeldeinformationen zu schützen.

Welche Schritte können Organisationen unternehmen, um einen reibungslosen Übergang für Mitarbeiter zu gewährleisten, wenn AI immer mehr in die täglichen Arbeitsabläufe integriert wird?

Unternehmen müssen Schritte unternehmen, um die Akzeptanz, das Vertrauen und die Produktivität zu fördern, um einen reibungslosen Übergang zu AI-basierten Lösungen sicherzustellen. Der erste Schritt für Organisationen ist es, AI-Richtlinien und Unternehmensregeln zu erstellen, um die Rolle von AI innerhalb des Unternehmens zu definieren und sich daran zu halten. Die Führungskräfte sollten auch die Botschaften und die Fürsprache für die Akzeptanz von AI ausrichten und Schulungen für alle Mitarbeiter anbieten, um zu erklären, wie AI funktioniert, seine Grenzen und wie es effektiv eingesetzt werden kann.

Gleichzeitig sollten Organisationen AI-Kollaborationstools und Integrationsframeworks einführen, die Mitarbeiter mit AI-Unterstützung ausstatten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, während die menschliche Aufsicht beibehalten wird. Die Führungskräfte sollten auch ethische und Arbeitsplatzsicherheitsbedenken ansprechen und Kanäle für die Sammlung von Mitarbeiter-Feedback und die Messung des inkrementellen Wertes, der durch AI eingeführt wird, bereitstellen.

Indem Unternehmen all diese Dinge früh im AI-Adoptionsprozess tun, werden die Mitarbeiter sich bei der Verwendung der Tools sicherer fühlen, und die Organisationen werden eine schnellere Rendite auf ihre Investitionen sehen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Mitel besuchen.