T-Mobile sta per lanciare una piattaforma di customer care basata sull’intelligenza artificiale agentica integrata – prima nel suo genere – direttamente in una rete core. Il servizio, che include una funzionalità di traduzione in tempo reale, partirà nei prossimi mesi – la commercializzazione ufficiale è prevista entro la fine dell’anno – ma la versione beta gratuita è già disponibile da un paio di giorni per i clienti con abbonamento postpagato.
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Lo use case sviluppato da T-Mobile
I dettagli sul nuovo servizio sono stati forniti da Srini Gopalan durante durante una conference call – la prima del manager in veste di ceo di T-Mobile – sui risultati del quarto trimestre della società. Gopalan ha spiegato che, poiché la traduzione in tempo reale è basata sulla rete, non necessita di un’app ad hoc per gestire più di 50 lingue in tempo reale.
“Ciò che mi entusiasma ancora di più è che questo è il primo caso d’uso su larga scala dell’intelligenza artificiale integrata direttamente nella rete principale”, ha confermato Gopalan, specificando grazie a questo livello di integrazione, T-Mobile sarà in grado nel prossimo futuro di offrire agli utenti servizi sempre più personalizzati. “Parliamo di alzare l’asticella delle aspettative che i clienti nutrono verso il proprio operatore”, ha detto Gopalan. “Questo è un ottimo esempio della direzione in cui ci stiamo muovendo”.
Il fornitore della tecnologia utilizzata da T-Mobile non è stato specificato: l’operatore di telefonia mobile può contare su una partnership in essere con OpenAI. Ma, secondo Mobile World Live, che cita un rappresentante di T-Mobile, l’azienda si avvale di diverse aziende per la traduzione in tempo reale, al fine di integrare il miglior modello di intelligenza artificiale disponibile in qualsiasi momento.
Il vero potenziale dell’AI agentica per le telco
D’altra parte l’utilizzo nell’ambito del customer care rappresenta solo la punta dell’iceberg di quello che possono fare gli operatori Tlc sfruttando l’AI agentica. La tecnologia costituisce infatti l’opportunità per introdurre un nuovo livello di automazione anche e soprattutto nei network. Invece di affidarsi a script rigidi o flussi di lavoro fissi, infatti, gli agenti di intelligenza artificiale si integrano direttamente nelle operations e sono così in grado di “comprendere” le intenzioni, ragionare su più sistemi e agire in autonomia.
Gli agenti analizzano le situazioni, pianificano flussi di lavoro multi-fase e apprendono dai risultati per prendere decisioni sempre più circostanziate nel tempo. Combinando l’intelligenza artificiale generativa, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’orchestrazione adattiva, l’intelligenza artificiale agentica consente di iniziare a costruire reti realmente autonome che, anziché reagire ad allarmi o eventi isolati, diventano proattive e inter-dominio, allineando le azioni direttamente agli obiettivi e ai risultati aziendali.
Una vera e propria rivoluzione, insomma, che aiuterà gli operatori a ridurre i costi operativi, migliorare la conformità agli SLA e rispondere più rapidamente alle nuove esigenze di rete.
Verso reti sempre più “self-healing”
Non stupisce dunque che, stando ai risultati di una nuova ricerca realizzata da Omdia, intitolata “Agentic AI: An Evolution with Transformative Potential for Telecom Operations”, l’intelligenza artificiale agentica stia diventando il fattore abilitante delle operazioni di rete autonome, spingendo i Communication Service Provider verso un modello di gestione sempre più automatizzato e “self-healing”.
Il dato di maggiore impatto riguarda la gestione della rete: il 41% dei Csp indica questo ambito come quello in cui l’Agentic AI avrà gli effetti più significativi.
Omdia evidenzia che non si tratta di un semplice affinamento degli strumenti esistenti, ma di una transizione strutturale verso diagnosi, ottimizzazione e risoluzione dei guasti in modalità autonoma e su larga scala.
Parallelamente, come dimostra anche il caso T-Mobile, il 48% degli operatori si aspetta che i primi benefici concreti emergano sul fronte della customer experience, a conferma di come la spinta all’adozione arrivi inizialmente dagli use case più vicini all’utente, per poi estendersi al cuore infrastrutturale delle telco.
