Con qualsiasi tecnologia possiamo fare di più, risparmiare di più, ma soprattutto fare qualcosa di nuovo. Con l’intelligenza artificiale (AI), in particolare, per raggiungere questo obiettivo, è necessario allontanare sia chi la descrive come un rischio esistenziale, sia chi la propone come soluzione universale ai problemi delle imprese, soprattutto nel settore delle telecomunicazioni, che affronta sfide competitive globali e regolamentazioni stringenti.
L’AI non è uno strumento autonomo, ma una disciplina basata sui dati, che deve essere integrata profondamente nei processi aziendali e nelle infrastrutture esistenti.
Indice degli argomenti
L’importanza del dato in una strategia data-driven
Nell’era data-driven, la strategia di una compagnia di telecomunicazioni si basa su una profonda trasformazione organizzativa, dalla gestione operativa alla definizione del modello di business, con il dato al centro di ogni decisione e iniziativa. Questo processo inizia con la raccolta e l’integrazione di informazioni provenienti da fonti molteplici: dati generati dalla rete, interazioni con i clienti, operazioni interne e informazioni di mercato. La centralizzazione di tali dati è fondamentale per analizzarli a fondo e trasformarli in asset strategici.
L’approccio vincente consiste nell’incorporare queste capacità nei prodotti, nei servizi e nelle operazioni quotidiane per generare valore. Tuttavia, la sfida principale per le aziende di telecomunicazioni è identificare con precisione le aree in cui applicare l’AI per ottenere i massimi benefici: migliorare l’esperienza del cliente, ottimizzare i processi interni, creare nuove fonti di ricavo o aumentare l’efficienza operativa.
Dati e conoscenza strategica: un binomio vincente
La capacità di tradurre i dati in conoscenza strategica rappresenta un elemento distintivo per le telco. L’analisi di grandi volumi di dati consente di individuare tendenze di consumo e segnali precoci di cambiamento nelle dinamiche di mercato, facilitando la pianificazione degli investimenti e la definizione di nuovi modelli di business. Questo approccio fornisce ai decision maker informazioni tempestive e affidabili, fondamentali per orientare le risorse in modo efficace e innovativo.
Una gestione intelligente e proattiva delle reti migliora la qualità della connessione e la soddisfazione degli utenti, consolidando la posizione competitiva di una telco nel panorama digitale globale.
Governance e sicurezza dei dati: pilastri di fiducia
La trasformazione data-driven richiede un adeguamento delle infrastrutture tecnologiche e l’implementazione di sistemi di governance dei dati conformi alle normative sulla privacy e sulla sicurezza informatica. La creazione di un ambiente “on-premise”, in cui i dati vengono raccolti, trattati e analizzati in modo etico e sicuro, è essenziale non solo per rispettare le regolamentazioni, ma anche per instaurare un rapporto di fiducia con clienti e stakeholder.
Un esempio significativo è rappresentato dalla tecnologia edge, che consente di progettare e gestire reti più agili, efficienti e innovative. Applicazioni sensibili alla latenza, resilienza operativa e scalabilità dei servizi sono solo alcune delle opportunità offerte dall’edge.
Il ruolo della cultura aziendale e delle competenze
L’implementazione di una strategia basata sull’AI non può prescindere dalla cultura aziendale e dalle competenze tecniche. La mancanza di personale qualificato spesso porta a un eccessivo affidamento sulla tecnologia, con conseguenti fallimenti progettuali. Per differenziare un progetto autentico basato sull’intelligenza artificiale dalla propaganda, è necessario verificare l’esistenza di dati di addestramento, algoritmi di apprendimento e modelli validi per rappresentare i fenomeni osservati.
Conclusioni
Il futuro non risiede nella contrapposizione tra esseri umani e tecnologia. Nessun ceo è passato alla storia per aver semplicemente adottato una tecnologia, ma per aver innovato coinvolgendo, emotivamente ed eticamente, le persone nel plasmare il futuro.
