L’intelligenza artificiale entra in una nuova fase per il settore delle telecomunicazioni. Dopo la stagione delle sperimentazioni su chatbot, assistenza clienti e automazione dei processi interni, il baricentro si sta spostando verso un terreno più strategico: infrastrutture, capacità di calcolo, gestione dei dati e servizi verticali per imprese e pubbliche amministrazioni. Nel primo trimestre 2026, rileva GSMA Intelligence, molte delle principali iniziative annunciate dagli operatori hanno avuto un filo conduttore comune: costruire capacità nazionali di intelligenza artificiale, in grado di rispondere a requisiti di residenza del dato, sicurezza, controllo del calcolo e utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Il tema non riguarda soltanto la tecnologia. La scelta di dove addestrare i modelli, dove eseguire l’inferenza e dove conservare i dati è ormai parte della competizione industriale tra Paesi. In un contesto geopolitico più instabile, il cloud e i data center diventano leve di politica economica, oltre che componenti dell’architettura digitale. Per questo gli operatori mobili tornano al centro della scena. Dispongono di infrastrutture distribuite, rapporti consolidati con governi e grandi imprese, competenze regolatorie e un posizionamento naturale come soggetti affidabili per servizi critici.
La sovranità, tuttavia, resta un concetto da definire con precisione. Può riferirsi alla protezione dei dati, alla localizzazione del calcolo, alla proprietà delle infrastrutture, alla disponibilità di modelli linguistici addestrati in una specifica lingua o giurisdizione. Può anche aprire interrogativi sul ruolo dei fornitori stranieri, chiamati a rispettare regole del Paese ospitante ma anche vincoli del Paese d’origine. Il rapporto sottolinea come Telenor, AT&T e KDDI si siano già mossi in questa direzione, mentre altri progetti di scala maggiore, come le cosiddette fabbriche di intelligenza artificiale, sono in preparazione.
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Dall’efficienza ai ricavi, cambia la traiettoria
L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle telco non nasce oggi. Finora, però, la componente più visibile è stata quella dell’efficienza. L’automazione del customer care resta l’ambito principale: il 46% dei deployment censiti da GSMA Intelligence riguarda l’assistenza clienti, seguita da vendite e marketing con il 27%, reti con il 16%, funzioni corporate con l’8% e data center con il 3%. È un quadro coerente con la ricerca di benefici rapidi e a basso rischio, dove agenti virtuali, filtri antispam, strumenti di supporto agli operatori e sistemi di personalizzazione possono ridurre i costi e migliorare la relazione con l’utente.
La novità è che il discorso sui ricavi sta guadagnando spazio. A livello globale, il 63% dei deployment ha ancora come obiettivo principale la riduzione dei costi o l’efficienza, mentre il 38% punta a generare fatturato. Ma guardando alle iniziative più recenti emerge una dinamica diversa. In Europa, circa il 60% dei nuovi progetti degli ultimi sei mesi ha un obiettivo di monetizzazione. Si tratta di servizi come GPU as a service, inferenza, addestramento di modelli, capacità di calcolo specializzata e cloud sovrano.
Questo passaggio è decisivo perché indica il tentativo degli operatori di non limitarsi a usare l’intelligenza artificiale per lavorare meglio, ma di trasformarla in un’offerta commerciale. Il rischio, altrimenti, è che la parte più ricca della catena del valore finisca nelle mani degli hyperscaler, mentre alle telco resterebbe il solo compito di trasportare traffico. La competizione con i grandi fornitori cloud è già intensa, ma gli operatori possono giocare una carta diversa: connettività, edge, sicurezza, conformità normativa e servizi gestiti integrati.
I data center diventano un fronte industriale
Nel rapporto, i data center rappresentano ancora una quota ridotta dei deployment complessivi, appena il 3%. Tuttavia, negli ultimi sei mesi il peso di reti e data center è salito sensibilmente, arrivando al 30% delle nuove iniziative. È qui che si misura l’evoluzione del mercato. Le telco guardano alle infrastrutture di calcolo non più soltanto come supporto interno, ma come base per nuovi servizi enterprise.
Il confronto con gli hyperscaler resta difficile. GSMA Intelligence ricorda che la spesa in conto capitale di Amazon, Google, Microsoft, Meta e Oracle è cresciuta del 50% nel 2025 rispetto al 2024. La scala degli investimenti è enorme e conferma che l’intelligenza artificiale richiede capacità di calcolo massiva. Ma il rapporto evidenzia anche uno spazio per il network edge, meno esteso dei grandi data center cloud ma cruciale per i carichi di lavoro che non possono essere gestiti interamente sul dispositivo o in cloud pubblico.
In questo scenario, l’offerta degli operatori non può basarsi solo sulla disponibilità di server o processori grafici. La differenza dovrà arrivare dalla capacità di orchestrare i carichi tra dispositivo, rete, edge e cloud, garantendo livelli di servizio misurabili. Per applicazioni industriali, pubblica amministrazione, manifattura avanzata, robotica e sanità, la prossimità del calcolo e la gestione della latenza possono diventare elementi di valore.
Reti native e ponte verso la sesta generazione
Il Mobile World Congress citato nel documento ha mostrato un’accelerazione sugli annunci legati ad AI RAN e reti native per l’intelligenza artificiale. Nokia, Ericsson e Huawei hanno presentato le rispettive visioni, mentre Nvidia si è posta tra i sostenitori più attivi di un’evoluzione delle reti mobili costruita attorno alle capacità delle Gpu. L’obiettivo di lungo periodo è la sesta generazione, attesa verso il 2028-2029, ma il percorso passa da una trasformazione già in corso delle reti di quinta generazione standalone.
GSMA Intelligence invita però alla cautela. La ricerca e sviluppo è ancora in evoluzione e non è scontato che la visione guidata dalle Gpu si realizzi nella forma oggi immaginata. Nel breve periodo, il dossier più concreto resta il completamento del 5G standalone, che può abilitare servizi come slicing, garanzie di latenza, fixed wireless access più performante e trasmissioni live. Queste funzionalità possono anche preparare parte della transizione futura, rendendo il passaggio verso la nuova generazione più vicino a un aggiornamento software che a una sostituzione completa dell’infrastruttura.
La rete diventa così una piattaforma di coordinamento. Non solo trasporta dati, ma decide dove conviene processarli, con quali priorità e con quali garanzie. È un’evoluzione importante perché porta gli operatori dentro la logica dell’orchestrazione intelligente, dove la qualità del servizio non dipende soltanto dalla banda disponibile ma dalla combinazione tra connettività, calcolo e applicazione.
L’intelligenza artificiale fisica apre il dossier industriale
Un altro capitolo rilevante riguarda la cosiddetta intelligenza artificiale fisica. Il rapporto include in questa definizione macchine, droni, automobili, robot e asset industriali dotati di capacità autonome o semi-autonome. Per le telco il razionale è chiaro: monetizzare la connettività necessaria a governare questi sistemi e, dove possibile, salire nella catena del valore offrendo servizi di calcolo, inferenza, piattaforme verticali e soluzioni specifiche per settore.
La questione non è soltanto tecnica. Molte tecnologie abilitanti esistono già o sono in fase avanzata di sviluppo. Il nodo è commerciale. Gli operatori devono capire quali segmenti hanno reale disponibilità a pagare per servizi premium, garanzie di latenza, sicurezza, continuità operativa e gestione dei dati. La manifattura intelligente, la logistica, la robotica e il settore pubblico sono tra gli ambiti più promettenti. Ma per cogliere questa domanda serve un approccio verticale, lontano dalla semplice vendita di traffico dati.
In questo senso, l’intelligenza artificiale fisica può essere letta come una prova generale dei servizi della sesta generazione. Robotica, sensing integrato, automazione industriale e sistemi autonomi richiederanno reti più intelligenti, più distribuite e più programmabili. Non basterà aumentare la velocità. Occorrerà garantire che i carichi di lavoro siano eseguiti nel punto più adatto dell’architettura digitale.
Il dispositivo non cancella la rete
La crescita dell’intelligenza artificiale on-device potrebbe sembrare, a prima vista, una minaccia per gli operatori. Se una quota maggiore di elaborazione avviene direttamente su smartphone, sensori o apparati industriali, la dipendenza dal cloud e dalla rete potrebbe ridursi. GSMA Intelligence ridimensiona questa lettura. Il documento evidenzia che molti carichi saranno gestiti in modalità ibrida, con una parte dell’elaborazione sul dispositivo e una parte su edge o cloud.
Il sondaggio condotto tra produttori di dispositivi e vendor di chipset indica che, nel mercato consumer, i casi d’uso iniziali più promettenti sono la ricerca basata su intelligenza artificiale, indicata dal 46% del campione, e la protezione dei dati, al 42%. Nel segmento enterprise, il 56% indica l’analisi predittiva nell’Internet of Things come principale caso d’uso on-device, seguita da analisi di immagini e video al 54% e gestione energetica al 52%.
Le prestazioni dei chip stanno migliorando rapidamente, ma non tutti i casi d’uso possono essere eseguiti interamente in locale. Servizi always-on, assistenti in tempo reale, realtà aumentata, robotica industriale e traduzione vocale istantanea richiedono spesso un equilibrio tra calcolo locale, edge e cloud. Per le telco, la proposta di valore non consisterà nel possedere il silicio, bensì nel rendere efficiente questo equilibrio attraverso ottimizzazione network-aware, offload adattivo e integrazione della qualità del servizio.
Il traffico diretto resta minimo, ma la partita è appena iniziata
Uno dei dati più significativi del rapporto riguarda il peso attuale dell’intelligenza artificiale sul traffico cellulare. La quota diretta è ancora pari allo 0,2% del totale. Il video domina con il 68%, seguito dai social media al 12%, dalla navigazione all’8%, da altre applicazioni al 6%, dallo streaming audio al 3% e dalla messaggistica al 2%. Questo significa che, almeno oggi, l’intelligenza artificiale non sta ancora generando un’ondata misurabile di traffico diretto sulle reti mobili.
Ma il dato non va interpretato come un segnale di irrilevanza. Gli effetti indiretti potrebbero essere molto più importanti. Generazione video, automazione, robotica, digital twin, assistenti intelligenti e applicazioni industriali possono produrre domanda aggiuntiva nel medio-lungo periodo. Il punto, secondo GSMA Intelligence, è che gli operatori non possono limitarsi ad aspettare l’aumento del traffico. La crescita dei volumi, da sola, difficilmente sarà sufficiente a sostenere nuovi investimenti.
Servono modelli di monetizzazione più proattivi. Tariffe specifiche per applicazioni di intelligenza artificiale, garanzie di servizio sull’edge, pricing basato sull’uso, accordi con le imprese e offerte verticali possono trasformare la rete da costo infrastrutturale a piattaforma di ricavi. È qui che si gioca la capacità delle telco di evitare una nuova commoditizzazione.
Per le telco si apre una finestra, ma non resterà aperta a lungo
Il rapporto GSMA Intelligence descrive un mercato in movimento, nel quale le telecomunicazioni cercano una collocazione più ambiziosa nella catena del valore dell’intelligenza artificiale. La sovranità digitale offre un’occasione concreta, perché governi e imprese chiedono infrastrutture affidabili, conformi e localizzate. Le reti native, l’edge computing, le fabbriche di intelligenza artificiale e i servizi per l’industria possono diventare nuovi pilastri di crescita.
La finestra competitiva, però, non è garantita. Gli hyperscaler hanno capacità finanziarie superiori, ecosistemi software consolidati e rapporti sempre più profondi con imprese e sviluppatori. Le telco dovranno quindi scegliere con attenzione dove competere e dove allearsi. Il vantaggio non sarà nella scala pura del calcolo, ma nella capacità di combinare infrastruttura locale, fiducia regolatoria, prossimità al cliente e gestione intelligente della rete.
Per gli operatori mobili, l’intelligenza artificiale non è più soltanto un progetto di automazione interna. È un banco di prova per il futuro del settore. Chi riuscirà a trasformare sovranità, edge e reti programmabili in servizi misurabili potrà intercettare nuove fonti di ricavo. Chi resterà fermo alla logica del traffico rischierà invece di vedere passare ancora una volta il valore sopra le proprie infrastrutture.
