Nel loro percorso verso le reti autonome le telco possono trovare strumenti di gestione aggiornati in AgenticOps di Cisco, ora rinnovato. Si tratta di un modello operativo It lanciato dall’azienda lo scorso anno e incentrato sugli agenti AI, in grado di compiere azioni autonome con supervisione integrata. Le nuove funzionalità presentate da Cisco si applicano in ambito networking, sicurezza e osservabilità e trasformano ulteriormente il modo in cui i team It operano.
Cisco parla di un nuovo modello operativo che consente un’esecuzione intelligente ma nel rispetto dell’affidabilità, dell’accuratezza e della governance richieste dalle organizzazioni. AgenticOps di Cisco è progettato per assorbire la complessità operativa e operare efficacemente su larga scala.
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Meno complessità nella gestione delle reti distribuite
“Per i team responsabili della gestione e della sicurezza di reti e infrastrutture distribuite, AgenticOps rappresenta un profondo e fondamentale allontanamento dalla complessità”, ha affermato Jeetu Patel, Presidente e chief product officer di Cisco. “Questa è la vera potenza di Cisco come piattaforma. Offrendo funzionalità di agentic allineate alle priorità critiche delle operazioni It, stiamo combinando l’esclusiva visibilità cross-domain di Cisco, i modelli specifici e la governance per potenziare i team”.
L’anno scorso, Cisco ha introdotto AgenticOps con l’obiettivo di ridefinire il modo in cui l’intelligenza artificiale viene applicata al networking per gestire la crescente complessità delle moderne operazioni It. Basate su intelligenza artificiale avanzata e dati di rete unificati, tra cui il Deep network model, soluzioni come Agentic Workflows e AI Canvas aiutano i team It a risolvere i problemi più rapidamente e ad automatizzare in modo sicuro.
AgenticOps, AI per le operazioni su reti e sicurezza
Ora, Cisco sta estendendo le operazioni basate su agenti a reti, sicurezza e osservabilità, offrendo AgenticOps a supporto delle operazioni It in ambienti cloud, on-premise, industriali air-gapped, aziendali, data center e service provider.
AgenticOps di Cisco, spiega il vendor, si basa sulla consapevolezza a livello di sistema, derivata da una delle più ricche fonti di telemetria cross-domain del settore, tra cui Cisco networking, Security cloud control, Cisco Nexus one, Splunk e altri.
Acquisendo segnali in tempo reale da reti, controlli di sicurezza, applicazioni e piattaforme di collaborazione, di proprietà e non, tra cui Cisco ThousandEyes, Secure firewall e Splunk observability, AgenticOps offre un’esecuzione agentica basata sul contesto su scala operativa reale. Il risultato è un’esecuzione affidabile e a ciclo chiuso che sposta le operazioni quotidiane dagli esseri umani alle macchine, mantenendo al contempo il controllo dei risultati da parte dei team.
La gestione di reti su scala AI: la customer experience
I nuovi strumenti, le competenze e i miglioramenti della piattaforma AgenticOps in ambito networking, sicurezza e osservabilità includono la gestione di reti su scala Ai con esecuzione intelligente.
Per esempio, indagini agentiche end-to-end su reti di sedi universitarie e industriali classificano i problemi di connettività e di esperienza, riducendo l’Mttr a pochi minuti.
Raccomandazioni degli agenti basate sul contesto prevengono il degrado delle prestazioni prima che gli utenti lo percepiscano e viene costantemente l’esperienza utente ottimizzando autonomamente Rf, QoS, percorsi e piani di controllo con una comprensione in tempo reale delle condizioni di rete end-to-end.
Supporto alle telco verso le reti autonome
Per i service provider, in particolare, Cisco spiega che, accelerando il percorso verso il networking autonomo, le funzionalità agentiche di Crosswork AI identificano, diagnosticano e risolvono problemi complessi e multi-vendor nelle reti dei service provider con maggiore velocità, precisione e sicurezza (attualmente questa funzionalità è in versione beta).
La spinta delle telco verso le reti autonome non nasce solo dall’innovazione tecnologica, ma da una necessità industriale sempre più pressante. Come evidenzia un’analisi di Bain & Company, la maggior parte degli operatori si trova intrappolata in un paradosso: reti sempre più complesse da gestire e margini operativi sempre più sotto pressione.
Il 5G ha aumentato in modo significativo il numero di configurazioni possibili, i casi d’uso, le dipendenze tra domini di rete. Continuare a governare questo ecosistema con processi manuali o semi-automatizzati significa accettare costi operativi crescenti, tempi di risposta più lunghi e una minore capacità di innovazione.
Le reti autonome rappresentano una delle poche leve realmente strutturali per invertire questa tendenza: maggiore automazione significa riduzione dell’Opex, miglioramento della qualità del servizio, maggiore resilienza e capacità di lanciare nuovi servizi più rapidamente.
Ma l’adozione è tutt’altro che semplice. Molti operatori restano bloccati nei livelli intermedi del modello di maturità dell’automazione, incapaci di passare da una logica di automazione reattiva a una vera autonomia decisionale della rete. Riuscire a superare la complessità è un passo importante e l’Agentic Ai può rivelarsi un prezioso alleato.
A differenza dei tradizionali sistemi di automazione basati su regole predefinite, infatti, l’Agentic Ai utilizza agenti intelligenti specializzati, ciascuno con obiettivi specifici, in grado di collaborare tra loro. Applicata alla Ran, questa architettura consente alla rete di auto-configurarsi, auto-ottimizzarsi e auto-ripararsi sulla base di obiettivi di business e condizioni operative in continuo cambiamento.
Le prospettive sono interessanti anche per i fornitori: non a caso, sul mercato sta prendendo corpo un’offerta crescente, come dimostra anche il recente ingresso di Aws in collaborazione con Ericsson.
