I prodotti Nokia per reti fisse si arricchiscono di nuove funzionalità di intelligenza artificiale agentica, con la promessa di un miglioramento della produttività e dell’intelligenza operativa per le reti domestiche e a banda larga, a tutto vantaggio dei clienti finali e delle telco.
Le funzionalità di agentic Ai di Nokia, infatti, si legge in una nota del vendor, “aiutano i fornitori di servizi di telecomunicazioni ad affrontare le sfide relative alla fibra e al wi-fi dalla progettazione e pianificazione fino all’implementazione e alla gestione operativa”. Progettato per “l’era della banda larga cognitiva, il portfolio di reti fisse di Nokia basato sull’Ai migliora l’esperienza dell’utente finale, aumenta l’efficienza operativa e accelera l’implementazione della fibra”.
Indice degli argomenti
Nokia, Ai agentica nelle reti fisse
Il settore delle telecomunicazioni investirà 6,2 miliardi di dollari in intelligenza artificiale agentica entro il 2030. I sistemi di agentic Ai, capaci di ragionamento e processo decisionale autonomi, saranno un fattore chiave dell’era della banda larga cognitiva, consentendo alle reti di evolversi dalla semplice connettività verso infrastrutture auto-ottimizzanti basate sull’Ai.
Nokia integra agenti Ai e interazione in linguaggio naturale nelle sue piattaforme Altiplano, Corteca e Broadband Easy, consentendo così alle telco di modernizzare le operazioni e ridurre i costi.
Banda larga cognitiva, i vantaggi per le telco
Gli operatori possono risolvere i problemi in modo proattivo, scalare le operazioni senza aumentare il personale e diagnosticare i problemi di rete utilizzando l’analisi automatizzata delle cause principali.
Secondo Nokia, gli agenti Ai apporteranno un cambiamento immediato e tangibile per gli operatori, tra cui un aumento del tasso di risoluzione al primo contatto dell’help desk oltre il 50%, la qualificazione degli incidenti di rete entro 5 minuti e una riduzione del 50% degli interventi nei cantieri e nelle case connesse.
L’approccio dietro l’Ai agentica di Nokia è “aperto e sicuro”: integra agenti Ai, dati in tempo reale e servizi esterni, garantendo al contempo conformità, sovranità dei dati e indipendenza dai fornitori. Gli operatori mantengono il pieno controllo e possono lavorare con un Llm più adatto al caso d’uso specifico, utilizzare le proprie interfacce o connettere fonti di dati man mano che scalano l’Ai in tutta la loro azienda.
Reti broadband intelligenti sull’intero ciclo di vita
Le nuove funzionalità Ai di Nokia coprono l’intero ciclo di vita della rete a banda larga. Aumentano la produttività dei team di assistenza clienti, ingegneria e gestione della rete e forza vendita sul campo. Anche l’esperienza dell’utente finale risulta migliorata.
Un assistente Ai con un’interfaccia conversazionale offre a tecnici e team di supporto accesso immediato alle informazioni sul prodotto, accelerando la formazione e la risoluzione dei problemi quotidiani.
La guida basata su testo, voce e immagini, supportata dall’intelligenza artificiale, assiste i tecnici sul campo durante sopralluoghi e installazioni, mentre la tecnologia di visione artificiale contribuisce a validare la qualità del lavoro svolto e a creare un gemello digitale in tempo reale della rete Ftth.
La diagnostica automatizzata rileva i degradi e previene le interruzioni, offrendo ai team di supporto in prima linea maggiore precisione operativa e capacità analitiche.
Un agente di risoluzione dei problemi migliora l’analisi delle cause principali e velocizza la risoluzione dei problemi nelle reti domestiche e di accesso, utilizzando un ragionamento avanzato per individuare più rapidamente i guasti, ridurre il volume delle richieste di assistenza e aumentare i tassi di risoluzione al primo contatto.
L’Ai riduce il tasso di abbandono e aumenta la produttività delle telco
“L’intelligenza artificiale riduce la probabilità di abbandono da parte degli utenti finali, aumenta la produttività dei team di ingegneri e di assistenza e consente ai team sul campo di connettere più abitazioni in tempi più brevi“, afferma Sandy Motley, Presidente Fixed Networks di Nokia. “L’intelligenza artificiale agentica di Nokia mette a disposizione di ogni tecnico sul campo, addetto all’assistenza e ingegnere di rete un’esperienza di oltre 600 milioni di linee a banda larga, risolvendo i problemi prima ancora che il cliente se ne accorga. Stiamo rivoluzionando il modo in cui le reti domestiche e a banda larga vengono implementate e gestite”.
Grant Lenahan, Partner e Principal Analyst di Appledore Research, ha commentato: “La nostra recente analisi di mercato sull’Ai nell’automazione di rete ha sottolineato che il settore si sta rapidamente muovendo verso la creazione di infrastrutture in grado di abilitare un’Ai potente ed efficace. Fornitori come Nokia, che combinano una profonda competenza di settore con una solida esperienza sul campo, sono nella posizione migliore per fornire risultati affidabili. L’approccio di Nokia riflette molti dei principi architetturali corretti, tra cui cicli di controllo autonomi, modelli di dati strutturati e Api aperte, elementi fondamentali per semplificare l’automazione e garantire risposte accurate da parte dell’Ai”.
La trasformazione delle reti dall’automazione all’Agentic Ai
Negli ultimi anni il settore telecom ha investito massicciamente in automazione, analytics e Ai generativa. Ma, secondo molti analisti, il vero cambio di paradigma non sarà la semplice introduzione di chatbot o copiloti Ai nelle operations delle telco, bensì l’Ai agentica, ovvero quei sistemi intelligenti capaci non solo di analizzare dati, ma anche di prendere decisioni operative, eseguire azioni e apprendere dai risultati. Le reti evolvono così da infrastrutture automatizzate a sistemi autonomi e Ai-native, in cui agenti software collaborano tra loro per ottimizzare servizi, resilienza e customer experience.
La differenza fondamentale tra automazione tradizionale e agentic Ai è che quest’ultima non si limita a eseguire workflow predefiniti, ma opera attraverso un ciclo continuo Observe-Reason-Act-Verify. Questa evoluzione renderà le reti capaci di auto-ripararsi e ottimizzarsi, guidate dall’intento e orientate al risultato.
La vision della Gsma: reti cognitive interoperabili
La Gsma interpreta l’agentic Ai come il passaggio da “AI for networks” a “AI-native infrastructure”. L’obiettivo non è semplicemente automatizzare operazioni esistenti, ma costruire reti cognitive interoperabili.
La Gsma individua tre aree fondamentali di sviluppo. La prima è quella del deployment e dei test operativi su edge intelligence, sistemi multi-agent, orchestrazione Ai-native, servizi contestuali.
La seconda è quella delle architetture TAaaS (Telco Agent-as-a-Service): gli operatori potrebbero esporre agenti Ai come capability di rete standardizzate. Le telco non fornirebbero solo connettività, ma servizi agentici interoperabili utilizzabili da terze parti.
La terza area di sviluppo riguarda sicurezza e governance. La Gsma considera essenziali: sicurezza multi-agent, controllo degli accessi e auditabilità. L’organizzazione delle telco evidenzia anched la necessità di standard comuni e framework condivisi per evitare frammentazione dell’ecosistema.
La visione finale è quella di reti cooperative di agenti autonomi che collaborano tra operatori, vendor e cloud provider.
Gli agenti Ai nelle reti broadband
Questa trasformazione non è più teorica. Un’analisi di Light Reading ha evidenziato come gli Ai agent stiano iniziando a entrare nelle operations delle reti broadband e OSS/BSS.
Gli use case descritti comprendono: identificazione automatica dei guasti, remediation autonoma, correlazione ticket-rete-Crm, dispatch intelligente dei tecnici, gestione proattiva dei disservizi, customer care automatizzato, prevenzione del churn.
L’elemento innovativo è che l’agente non si limita a “suggerire” una soluzione: può eseguire direttamente azioni operative e verificarne l’efficacia.
C’è però un punto critico: l’Ai agentica amplifica anche i problemi strutturali delle telco. Se i dati OSS/BSS sono frammentati o incoerenti, gli agenti rischiano di prendere decisioni errate su larga scala. Per questo motivo diventano fondamentali la qualità del dati, l’osservabilità, lo human in the loop e la governance.
Verso l’Agentic internet: opportunità e problemi
Secondo alcuni osservatori, l’Agentic Ai nelle reti prefigura l’avvento di un “Agentic internet”, in cui gli agenti Ai diventeranno attori diretti dell’ecosistema digitale: consumeranno Api di rete, negozieranno risorse, orchestreranno servizi edge e cloud e ottimizzeranno la connettività in tempo reale.
Le reti tlc smetteranno quindi di essere infrastrutture passive e diventeranno piattaforme intelligenti programmabili. Questo scenario implica anche un cambiamento radicale del traffico, da human-to-human a machine-to-machine e agent-to-agent.
Gli agenti Ai potranno interrogare direttamente la rete per richiedere QoS dinamica, verificare reachability o modificare policy di connettività in funzione degli obiettivi applicativi.
La visione descritta è quella delle cosiddette “zero-touch networks”, reti completamente governate tramite intenti di business. Un operatore potrebbe, ad esempio, esprimere un obiettivo come, per esempio, garantire disponibilità 99.999% per un servizio di telemedicina, e lasciare agli agenti il compito di tradurre quell’intento in configurazioni di rete operative.
Maggiore autonomia implica anche una superficie di rischio più ampia, con problematiche quali l’interoperabilità e la vulnerabilità nella governance multi-agent da affrontare.
