L’AI per le tlc, a lungo considerata una promessa futuristica, è oggi al centro della strategia dei principali operatori globali. Come rivela la nuova survey di Heavy Reading, realizzata in collaborazione con Viavi, Google Cloud e VeloCloud by Broadcom, i Communication Service Provider (Csp) non solo hanno scommesso sull’adozione dell’intelligenza artificiale, ma stanno rapidamente progredendo nell’implementazione di soluzioni avanzate e nella costruzione di partnership mirate all’automazione e all’intelligenza artificiale applicata alla rete.
In un contesto sempre più competitivo, dove l’efficienza operativa e la qualità del servizio sono leve strategiche, i Csp stanno riconfigurando le proprie architetture di monitoraggio e assurance, puntando su piattaforme AI-driven per garantire livelli di performance e sicurezza più elevati. Il quadro che emerge dalla ricerca di Heavy Reading è quello di un’industria in fermento, dove la capacità di integrare l’AI nelle operations di rete diventa un fattore critico di successo nel breve e medio termine.
Indice degli argomenti
Performance monitoring: QoS sotto la lente dell’AI
Secondo i risultati raccolti su un campione di 115 operatori internazionali, il principale beneficio attribuito all’AI riguarda il miglioramento del performance monitoring, con particolare attenzione agli indicatori di Quality of Service (QoS). Come spiegano gli analisti di Heavy Reading, “l’AI migliora il monitoraggio delle prestazioni in tempo reale, consentendo ai Csp di tenere sotto controllo la performance complessiva della rete, la latenza, il throughput e la qualità del segnale”.
Questo approccio consente di superare i limiti dei sistemi tradizionali di monitoraggio, offrendo una visibilità più granulare e una capacità di intervento proattivo. Gli strumenti basati su AI non si limitano a rilevare anomalie, ma possono intervenire in autonomia ottimizzando i parametri di rete in base alle condizioni operative e alle priorità di traffico. Questo si traduce in una gestione dinamica della QoS, capace di garantire la miglior esperienza utente per servizi mission-critical e di modulare l’allocazione di risorse in funzione della domanda reale. L’automazione introdotta dall’AI nel monitoraggio delle prestazioni si configura così come una leva fondamentale per l’efficienza operativa dei Csp, riducendo tempi di intervento e migliorando l’affidabilità dei servizi erogati.
Sicurezza di rete: l’AI per le tlc come scudo proattivo
Accanto al performance monitoring, un altro ambito in cui l’AI per le tlc sta dimostrando il suo potenziale è quello della network security. Come evidenziato dalla survey, il miglioramento delle capacità di rilevamento delle minacce è considerato il secondo beneficio più importante derivante dall’adozione dell’AI.
Attraverso l’analisi dei pattern di traffico e il rilevamento di anomalie, i sistemi AI sono in grado di identificare precocemente segnali di attacchi informatici, malware o tentativi di intrusione. Non solo: l’intelligenza artificiale consente di attivare risposte automatizzate agli incidenti, adeguando dinamicamente le impostazioni di rete o isolando i segmenti compromessi, senza la necessità di intervento umano immediato.
Il risultato è una maggiore resilienza delle infrastrutture di rete, in un contesto in cui le minacce diventano sempre più sofisticate e difficili da intercettare con strumenti tradizionali.
Edge computing e access network: opportunità ancora sottovalutate
Nonostante l’attenzione crescente verso l’AI per le tlc, la survey di Heavy Reading mette in luce una certa reticenza da parte dei Csp nel considerare il Multi-Access Edge Computing (Mec) e le reti di accesso come priorità immediate per l’integrazione dell’intelligenza artificiale.
Solo il 17% e il 25% degli operatori, rispettivamente, riconoscono questi ambiti come aree chiave per l’implementazione dell’AI. Una dinamica che, come spiegano gli analisti, si era già manifestata nella precedente edizione della survey focalizzata sull’edge computing. La scarsa attenzione verso Mec viene in parte attribuita al fatto che non tutti i Csp gestiscono direttamente le piattaforme edge, e che spesso la fornitura dei relativi Sla viene delegata a partner hyperscaler, come i grandi provider cloud.
Eppure, nel medio termine, l’AI al bordo della rete si prospetta come uno dei campi più promettenti per le telco, sia per supportare le applicazioni AI delle imprese sia per migliorare la gestione distribuita delle risorse di rete.
I CSP più avanzati puntano sulla Ran
Una differenziazione interessante emersa dalla ricerca riguarda l’approccio dei Csp che hanno già implementato soluzioni AI operative. Questi operatori più avanzati non solo confermano il focus su QoS e sicurezza, ma attribuiscono una rilevanza crescente al miglioramento delle prestazioni della Radio Access Network (Ran).
La scelta non sorprende, considerando che la Ran rappresenta storicamente la voce principale negli investimenti in CapEx delle telco. Come sottolinea Heavy Reading, “l’AI può potenziare il rilevamento proattivo dei guasti e la risoluzione delle anomalie nella Ran, ottimizzare l’allocazione delle risorse in base alle condizioni di rete e regolare automaticamente parametri radio come frequenze, controlli di potenza e handover tra stazioni base”.
La possibilità di automatizzare e ottimizzare dinamicamente le risorse radio rappresenta un vantaggio competitivo cruciale in un mercato dove la qualità della connettività mobile è sempre più determinante per il successo commerciale.
Una roadmap complessa
Guardando al futuro, l’integrazione dell’AI nelle operation delle telco si preannuncia come un processo complesso ma imprescindibile. L’evoluzione continua dei modelli fondamentali, come DeepSeek, e lo sviluppo di nuove forme di agentic AI, renderanno necessarie capacità di adattamento rapido, aggiornamenti continui delle competenze interne e una revisione profonda dei modelli di gestione della rete.
Come ricorda Heavy Reading, “mantenere il passo con l’evoluzione dell’AI sarà una sfida continua per i Csp, poiché il paesaggio tecnologico si sta rapidamente sviluppando”. La capacità di gestire questa trasformazione non determinerà solo l’efficienza operativa delle telco, ma anche la loro capacità di innovare, differenziarsi e creare valore aggiunto in un mercato in rapido cambiamento.
La fotografia scattata dalla survey è chiara: l’intelligenza artificiale non è più un’opzione, ma un imperativo strategico per i Csp che intendono guidare la nuova era delle telecomunicazioni.
