C’è un paradosso è evidente che investe le telco ogg: il loro ruolo come driver di crescita e progresso resta indispensabile, mentre la crescita delle reti tradizionali, fisse e mobili, si è stabilizzata. La connettività continua a essere la base del sistema, tuttavia il valore si sposta verso gli strati software e di “intelligenza” costruiti sopra la rete, dove nascono servizi più differenzianti e più redditizi. L’infrastruttura rimane necessaria, ma non basta più a presidiare la catena del valore. E’ questo l’assunto da cui parte l’analisi di BGC “Turning AI Disruption into Telcos’ Growth Engine”.
Nonostante decenni di investimenti e un modello storicamente robusto, pochi operatori hanno trasformato il vantaggio infrastrutturale e la ricchezza dei dati clienti in nuovi motori di crescita. I primi segnali di reinvenzione, però, sono già visibili, evidenzia BCG. In Corea del Sud SK Telecom sta costruendo una “società di piattaforma” potenziata dall’AI. A Singapore Singtel sta sviluppando strutture regionali pronte per l’AI. Negli Stati Uniti Verizon e AT&T stanno estendendo la GenAI ai processi operativi e al customer care. Sono mosse che indicano una direzione precisa: superare il perimetro della mera connettività.
La sfida, però, non riguarda la sperimentazione di singoli casi d’uso ma piuttosto la capacità di ripensare cosa significhi essere una telco in un mondo guidato dall’AI e di scalare quella visione in modo coerente: restare fermi non è un’opzione.
Indice degli argomenti
Un settore sotto pressione: perché il mercato “sconta” le telco
Negli ultimi cinque anni, le telco hanno sottoperformato quasi tutti gli altri segmenti tecnologici sia per crescita dei ricavi sia per ritorno complessivo per gli azionisti. Il mercato, di conseguenza, tende a penalizzare il comparto, attribuendogli multipli inferiori rispetto a data center e cloud provider, percepiti come nuovi pilastri dell’infrastruttura digitale. In questo scenario – secondo BCG – senza un cambiamento strutturale, gli operatori rischiano di restare ai margini della catena del valore, mentre hyperscaler e piattaforme catturano domanda e marginalità.
Anche il modello operativo tradizionale mostra segni di fatica. Il controllo di spettro, rete e relazione commerciale, che per anni ha garantito barriere all’ingresso, viene oggi messo in discussione da tecnologie e modelli di business che ridisegnano i confini del settore.
L’AI riscrive il cuore della rete
Contestualmente l’intelligenza artificiale si sta affermando come sistema di controllo delle reti moderne. Gli operatori più avanzati stanno introducendo sistemi autonomi capaci di auto-ottimizzare il traffico, prevedere guasti e gestire i consumi energetici in tempo reale. Ne deriva un cambio di paradigma dove gli investimenti si orientano sempre più verso automazione e capacità di decisione, perché l’intelligenza, più della sola capacità, diventa la nuova “valuta” della performance.
Il cambiamento investe anche l’esperienza del cliente. “L’AI sta rimodellando l’esperienza del cliente mentre gli operatori integrano modelli GenAI negli assistenti digitali e nei canali di servizio intelligenti“, si legge nel report. L’obiettivo consiste nel passare da un approccio reattivo a uno anticipatorio, nel quale sistemi e rete intercettano bisogni e criticità prima che si trasformino in disservizi.
Data center, cluster AI e cloud sovrani: la nuova dorsale del calcolo
Nel nuovo ecosistema, il baricentro infrastrutturale non coincide più soltanto con rete e accesso. Data center, cluster AI e programmi di cloud sovrano stanno diventando la dorsale della capacità di calcolo globale, spinti dalla domanda di computing ad alta densità e workload AI. Gli hyperscaler, tra cui AWS, Microsoft e Google, investono per costruire data center ottimizzati per l’AI. Attori come OpenAI e Nvidia concentrano invece l’attenzione su cluster specializzati, progettati per l’addestramento e l’inferenza su larga scala.
La competizione, però, non riguarda solo la scala: riguarda la sovranità. Le misure di localizzazione dei dati si moltiplicano e i governi chiedono residenza, trasparenza e conformità, insieme ad ambienti affidabili per l’inferenza AI. In questo scenario, le telco dispongono di leve distintive: gestiscono infrastrutture critiche, operano in contesti regolati e possiedono una presenza fisica capillare, che può trasformarsi in vantaggio industriale.
Network-as-a-Service e partita delle API
L’evoluzione verso architetture software-defined e cloud-native apre un ulteriore fronte: rendere la connettività programmabile. L’idea è esporre capacità di rete, come identità, sicurezza e qualità del servizio, attraverso API standardizzate, così che le imprese possano consumarle on demand e integrarle nelle applicazioni. “L’obiettivo è rendere la connettività programmabile e consumabile su richiesta per gli utenti enterprise. I principali hyperscaler si stanno muovendo rapidamente“, avverte la società di consulenza.
Il mercato, tuttavia, resta in una fase iniziale. Molti operatori stanno ancora definendo percorsi di monetizzazione, modelli di ingaggio degli sviluppatori e regole di ownership commerciale. L’ampiezza delle stime sui ricavi potenziali evidenzia un punto: il risultato non è garantito, ma lo spazio di crescita è significativo per chi riesce a costruire ecosistemi e standard.
La nuova linea del fronte: chi possiede la relazione con l’utente
L’AI sta cambiando il modo in cui le persone comunicano, scoprono servizi e prendono decisioni digitali. La diffusione dell’intelligenza “on-device” accelera e gli assistenti diventano un’interfaccia primaria. Questi sistemi filtrano richieste, suggeriscono opzioni e selezionano brand, influenzando attenzione e fiducia. In prospettiva, gli assistenti possono trasformarsi in intermediari tra utente e telco, riducendo la capacità degli operatori di presidiare la relazione.
Per limitare la disintermediazione, le telco devono andare oltre la vendita di accesso, puntando su esperienze intelligenti e contestuali. Recuperare rilevanza significa presidiare i “momenti di intento”, non soltanto la fatturazione della linea.
Quattro strade per tornare rilevanti
Per riagganciare crescita e centralità BGC elabora una “strategia d’attacco” destinata agli operatori centrata su un approccio AI-first.
Questo approccio AI-first” nel core prevede una trasformazione profonda di rete, assistenza e processi decisionali. Si tratta di usare modelli predittivi e assistenti virtuali per gestire richieste ricorrenti, applicare logiche di “next best action” nella gestione proattiva del cliente, costruire automazione intelligente e analytics a ciclo chiuso per una rete auto-apprendente e auto-riparante, arrivando a un impiego dinamico di capacità ed energia. Il punto non è aggiungere AI in modo episodico ma far funzionare la telco come un sistema che apprende e migliora. BGC indica un beneficio potenziale rilevante, con incrementi di EBITDA nell’ordine di 5–15 punti percentuali e primi risultati anche in 12–18 mesi, in funzione di scala e perimetro.
Su questa base si innestano tre “scommesse” di crescita.
La prima è la monetizzazione consumer tramite esperienze AI-native: iper-personalizzazione, nuovi add-on, assistenti personali e servizi costruiti con partner. Il valore atteso riguarda ARPU, churn e soddisfazione, ma l’obiettivo più strategico è la fedeltà. “Il vero premio per le telco è l’aumento della fedeltà del cliente e una maggiore rilevanza di lungo periodo, man mano che diventano compagni digitali intelligenti profondamente intrecciati nei percorsi digitali quotidiani dei consumatori.” Il caso citato è SK Telecom, il cui assistente AI “A.” (pronunciato A-dot) ha superato 10 milioni di utenti attivi mensili, segnalando la possibilità di possedere interazioni e intenzioni.
La seconda traiettoria è l’enterprise come motore di crescita. La domanda B2B si sposta verso soluzioni sicure e abilitate dall’AI, che combinano connettività, edge, cloud e cybersecurity. L’esempio riportato è Orange, che ha affiancato partnership, acquisizioni mirate (come Orange Cyberdefense) e sviluppo di piattaforme, rafforzando il posizionamento come partner end-to-end per le imprese.
La terza strada riguarda il ruolo di partner infrastrutturale “sovrano”: data center AI-ready, GPU-as-a-Service, connettività fidata e API di compliance, edge per inferenza a bassa latenza. È una strategia adatta a operatori con scala nazionale e capacità di investimento, perché richiede capitale e disciplina operativa. Singtel viene indicata come caso di riferimento con Nxera e la partnership con Nvidia.
Dalla scelta all’esecuzione: cultura, competenze, credibilità
Le strategie differiscono per livello di rischio e tempi di ritorno. La sequenza, però, tende a essere comune: rafforzare il core con efficienza AI e selezionare una o due opzioni ad alto potenziale coerenti con contesto, ambizione e asset.
L’elemento decisivo rimane culturale. La trasformazione richiede una mentalità che integri l’AI in modo trasversale e la capacità di attrarre competenze. “Le telco dovranno investire nel posizionarsi come datori di lavoro tecnologici. Ciò significa creare un brand e un ambiente operativo che possano attrarre i migliori ingegneri AI, data scientist ed esperti di machine learning, e sviluppare una cultura AI-first“, spiegano gli analisti. Senza questo passaggio identitario, la strategia rischia di restare un esercizio di innovazione limitata.
Il 2030 come traguardo industriale
La prossima fase di creazione di valore non si vince con correzioni marginali. Richiede strategia e disciplina esecutiva, perché la finestra è rara e il cambio di scenario è profondo. Chi si muove per primo, riarchettando stack, operation e cultura attorno all’intelligenza, può imprimere direzione al settore.
Entro il 2030, le telco leader non saranno più definite soltanto dalle reti, ma dalla capacità di orchestrare intelligenza tra connettività, dati e cloud. Chi agisce adesso non parteciperà soltanto all’economia dell’AI: contribuirà a definirla.
