Con la quarta edizione del report “State of AI in Telecommunications” di Nvidia, il settore delle comunicazioni elettroniche entra in una nuova fase: la telco AI diventa piattaforma industriale, capace di riconfigurare infrastrutture, modelli di business e organizzazione interna.
La rete smette di essere un mero canale di trasporto dati per trasformarsi in ambiente cognitivo, in grado di orchestrare risorse e servizi con livelli crescenti di autonomia. Il baricentro si sposta dall’efficienza operativa alla capacità di generare valore attraverso intelligenza distribuita e automazione avanzata.
Indice degli argomenti:
Impatto economico: ricavi in crescita e costi in calo
I numeri indicano una svolta strutturale. Circa il 90% delle aziende coinvolte nel report segnala un aumento dei ricavi e una riduzione dei costi grazie all’adozione di sistemi intelligenti. Le reti autonome emergono come primo driver di ritorno economico, grazie alla riduzione di inefficienze, guasti e interventi manuali.
La fiducia si riflette nelle scelte di budget: l’89% delle imprese prevede di aumentare la spesa in AI nei prossimi dodici mesi, con oltre un terzo che ipotizza incrementi superiori al 10%. L’intelligenza artificiale passa così da progetto sperimentale a priorità industriale.
Sebastian Barros, managing director di Circles, parla di un cambiamento “sismico”: i fornitori di servizi di comunicazione evolvono verso un modello di “Aico”, aziende infrastrutturali dell’intelligenza, capaci di operare in prossimità della rete e in contesti regolamentati.
Architetture autonome e modelli agentici
La trasformazione investe direttamente le architetture. L’automazione delle reti supera i progetti focalizzati sulla customer experience e diventa la principale area di investimento. L’obiettivo è realizzare infrastrutture auto-configuranti, auto-diagnosticanti e auto-ottimizzanti.
Secondo la classificazione del TM Forum, l’88% delle organizzazioni si colloca ancora tra i livelli 1 e 3 di autonomia. Tuttavia, l’adozione crescente di modelli generativi e agentici promette di accelerare la transizione verso livelli più avanzati.
Chetan Sharma, ceo di Chetan Sharma Consulting, evidenzia come le reti autonome garantiscano ritorni più rapidi di altri casi d’uso AI, grazie alla riduzione diretta di consumi energetici, guasti e attività manuali. L’AI agentica segna un salto qualitativo: non si limita ad analizzare, ma agisce e coordina decisioni in tempo reale tra domini diversi.
Edge computing: l’intelligenza si avvicina all’utente
Parallelamente cresce l’investimento nell’edge computing. L’elaborazione dei modelli viene spostata verso i nodi periferici della rete, più vicini a utenti e dispositivi. Questo avvicinamento dell’intelligenza riduce la latenza, aumenta la resilienza e abilita servizi a requisiti stringenti, come applicazioni industriali mission-critical e streaming in tempo reale.
L’inferenza distribuita diventa così elemento strutturale della nuova architettura telco, integrando rete, calcolo e modelli AI in un ecosistema più reattivo e autonomo.
RAN AI-native e accelerazione verso il 6G
La trasformazione investe anche la radio. Gli operatori accelerano lo sviluppo di Radio Access Network AI-native, progettate per integrare modelli intelligenti direttamente nei processi di gestione dello spettro e delle risorse.
Il 77% degli intervistati prevede un ciclo di adozione del 6G più rapido rispetto alle generazioni precedenti. Le priorità includono maggiore efficienza spettrale, integrazione con ambienti edge e rafforzamento delle attività di ricerca e sviluppo sul nuovo standard.
La convergenza tra capacità radio avanzate, inferenza distribuita e governance dei dati apre la strada a reti capaci non solo di reagire alle condizioni operative, ma di anticiparle.
Produttività e riorganizzazione interna
L’impatto della telco AI non si limita alla rete. Quasi tutte le aziende segnalano un aumento della produttività grazie a strumenti generativi e agentici. Oltre un quarto evidenzia miglioramenti significativi nella qualità del lavoro e nella riduzione dei tempi operativi.
Le soluzioni generative supportano documentazione, ticketing e assistenza clienti, mentre i sistemi agentici intervengono nel cuore delle operazioni, orchestrando processi complessi in sequenze di decisioni autonome.
Il risultato è un modello operativo fondato sulla complementarità tra agenti intelligenti, competenze specializzate e governance dei dati.
Edge, RAN AI-native e automazione avanzata non rappresentano più traiettorie parallele, ma componenti integrate di una nuova partita industriale che prepara il settore al ciclo del 6G.
