L’intelligenza artificiale è ormai una priorità ai massimi livelli per l’industria delle telecomunicazioni. Gli operatori stanno aumentando gli investimenti, i vendor accelerano sull’innovazione e l’intero ecosistema si muove verso nuove applicazioni capaci di incidere su efficienza, qualità del servizio e ritorno sugli investimenti.
Il percorso resta però complesso. Le reti di telecomunicazioni sono ambienti multi-vendor, fortemente frammentati e basati su dati spesso organizzati in silos. A questo si aggiunge un margine di errore molto ridotto, perché le infrastrutture di rete sostengono servizi critici per cittadini, imprese e pubbliche amministrazioni. Per essere realmente utile, l’intelligenza artificiale deve quindi essere accurata, efficiente e affidabile fin dalle prime fasi di utilizzo.
È su questo terreno che si inserisce la collaborazione rafforzata tra GSMA e TM Forum, illustrata da Louis Powell, Direttore per le iniziative di AI in Gsma, e Andy Tiller, Evp di TM Forum. L’obiettivo è aiutare il settore a ridurre la frammentazione e ad accelerare l’adozione pratica dell’AI nelle telecomunicazioni.
Indice degli argomenti
I limiti dei modelli generalisti
I modelli di frontiera oggi disponibili non nascono per rispondere alle esigenze specifiche delle telecomunicazioni. Non sono addestrati su dati verticali di settore e spesso faticano a interpretare il linguaggio tecnico, le architetture e le dinamiche operative delle reti.
Questa distanza spiega perché molte implementazioni restino concentrate sulla customer experience e sulle funzioni enterprise, mentre la componente di rete procede più lentamente. Secondo i dati GSMA Intelligence, solo il 16% dei deployment di intelligenza artificiale riguarda casi d’uso network, nonostante le infrastrutture pesino per il 34% dell’Opex degli operatori.
Il divario evidenzia una delle principali sfide industriali per le telco. L’AI può generare valore anche nelle operations, nella gestione predittiva, nella manutenzione, nell’analisi delle anomalie e nell’evoluzione verso reti più autonome. Per farlo servono modelli addestrati su basi dati pertinenti, benchmark condivisi e strumenti interoperabili.
Una base comune per l’AI telco-grade
Attraverso l’iniziativa Open Telco AI, GSMA lavora alla costruzione di un’intelligenza artificiale pensata per le telecomunicazioni. Il focus è sui modelli, sui sistemi agentici e sugli strumenti necessari a sviluppare soluzioni considerate telco-grade, quindi adatte a contesti operativi complessi e critici.
Il lavoro comprende la creazione di una base condivisa di modelli addestrati su dataset specializzati, come la famiglia OTEL, e la definizione di benchmark capaci di misurare le performance su attività realmente legate al mondo delle reti. L’obiettivo è superare l’utilizzo di strumenti generici e mettere a disposizione dell’industria asset comuni, verificabili e riutilizzabili.
TM Forum interviene su un piano complementare. Il suo ruolo riguarda framework, standard e casi d’uso ad alto valore, con l’obiettivo di orientare il mercato su cosa costruire, come garantire l’interoperabilità e dove concentrare le prime implementazioni. Le missioni Autonomous Networks e Trustworthy AI and Data definiscono percorsi di sviluppo coerenti con l’Open Digital Architecture, mentre i Catalyst e gli Innovation Hub consentono di realizzare proof of concept e reference implementation.
Dal laboratorio al deployment industriale
La collaborazione tra GSMA e TM Forum punta a collegare l’intero stack dell’intelligenza artificiale, dai modelli condivisi ai framework comuni fino ai percorsi concreti di deployment. Per le reti, questo passaggio è decisivo perché permette di affiancare alla sperimentazione una traiettoria industriale più stabile.
Alcuni esempi mostrano già la direzione del lavoro. Globe Telecom, operatore mobile delle Filippine, sta esplorando l’analisi delle cause profonde nella RAN multi-vendor utilizzando i technical solution pack di TM Forum per esporre Api normalizzate tra vendor diversi. In parallelo, lavora con Open Telco AI sui modelli e sugli agenti necessari ad automatizzare l’analisi.
Anche i modelli OTEL di AT&T, specializzati per il settore telco, vengono adattati ad ambienti TM Forum come Model-as-a-Service e ODA Canvas. In questo modo, soluzioni già sperimentate da un operatore possono trasformarsi in asset interoperabili e standardizzati, utilizzabili dal resto dell’industria in ambienti multi-vendor e cloud-native.
Questi casi indicano un cambio di passo. La costruzione dei casi d’uso, lo sviluppo dei modelli e l’implementazione operativa vengono inseriti in un percorso unico, riducendo il rischio di iniziative isolate e difficili da scalare.
La rete come leva per l’economia dell’intelligenza artificiale
Le telecomunicazioni sono una componente essenziale dell’economia dell’intelligenza artificiale. Le reti sostengono cloud, dispositivi, edge computing e servizi digitali avanzati. Gli operatori, tuttavia, non hanno ancora catturato pienamente il valore dell’AI nelle proprie operations.
Per accelerare verso reti più autonome e AI-native, il settore deve convergere su asset condivisi, standard comuni e architetture capaci di sostenere implementazioni reali. La collaborazione tra GSMA e TM Forum nasce da questa esigenza. L’industria non può affidarsi soltanto a strumenti generalisti o a progetti disconnessi tra loro, ma deve costruire una base comune e affidabile.
Il lavoro dei prossimi mesi si concentrerà su dati, modelli, valutazioni e casi concreti sviluppati con i membri delle due organizzazioni. La prospettiva è trasformare l’intelligenza artificiale da leva sperimentale a componente strutturale delle reti, con benefici misurabili su efficienza, automazione e sostenibilità economica degli investimenti.
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