Il 51% delle grandi imprese utilizza già sistemi di intelligenza artificiale capaci di prendere decisioni e intervenire autonomamente sulle reti informatiche. L‘84% prevede di adottare entro dodici mesi un modello operativo guidato dall’AI, mentre il 75% ha già introdotto strumenti di intelligenza artificiale nella gestione delle infrastrutture digitali. Sono i principali risultati di The Impact of Agentic AI on Network Operations, il rapporto pubblicato da Cisco a settembre 2026, sulla base di una ricerca condotta da Omdia.
L’indagine ha coinvolto mille responsabili informatici e della gestione delle reti di aziende con almeno 500 dipendenti, distribuite tra Nord America, Europa occidentale e Asia-Pacifico. I risultati descrivono un’accelerazione nell’adozione dell’AI agentica, una tecnologia che supera i sistemi tradizionali di monitoraggio perché può individuare problemi, formulare soluzioni ed eseguire interventi entro limiti prestabiliti.
Per le imprese il cambiamento ha una dimensione economica diretta. La disponibilità delle reti condiziona le vendite online, i pagamenti, la produzione industriale, i servizi finanziari e l’accesso alle applicazioni aziendali. Ogni interruzione può tradursi in ricavi perduti, costi aggiuntivi e peggioramento del servizio ai clienti.
L’automazione promette di ridurre i tempi di intervento e rendere più produttivi i gruppi informatici. Richiede però nuovi investimenti in software, infrastrutture, competenze e sicurezza. E trasferisce una parte delle decisioni operative dagli specialisti umani a sistemi che devono poter essere controllati, verificati e, quando necessario, fermati.
Indice degli argomenti:
Quattromila allarmi al giorno, l’automazione diventa una necessità economica
Il primo ostacolo alla gestione delle reti è il volume delle segnalazioni. Secondo Omdia, un’organizzazione riceve mediamente 4.100 avvisi ed eventi di monitoraggio al giorno. Il 51%, circa 2.100, riguarda direttamente le infrastrutture di rete.
Un tecnico riesce a esaminare, analizzare e risolvere in media 21 segnalazioni quotidiane. Per gestire manualmente l’intero flusso servirebbero quindi circa cento specialisti dedicati esclusivamente a questa attività.
Le conseguenze emergono dai comportamenti operativi. Il 46% degli allarmi viene chiuso senza approfondimenti, anche a causa dei falsi positivi e della carenza di personale. Il 45% del tempo dedicato alle indagini viene assorbito proprio da segnalazioni che non corrispondono a problemi reali.
Il 65% dei responsabili indica l’affaticamento provocato dagli allarmi come una causa significativa di insoddisfazione dei dipendenti. Il 67% sostiene che l’eccessivo volume di notifiche impedisce ai gruppi informatici di occuparsi di attività più importanti.
A complicare la situazione interviene la frequenza degli aggiornamenti. Il 59% delle imprese modifica le reti di produzione almeno quotidianamente e circa il 29% esegue più interventi al giorno. Per il 57% degli intervistati, le procedure attuali non riescono a sostenere questa velocità.
Le reti frammentate allungano i tempi di ripristino
La complessità delle infrastrutture dipende anche dalla distribuzione di applicazioni, servizi cloud, dispositivi e sistemi di sicurezza.
Il 92% delle organizzazioni segnala problemi di prestazioni che coinvolgono contemporaneamente più ambiti tecnologici. Una connessione lenta può dipendere dal cloud, da una configurazione di sicurezza o da un’applicazione, mentre l’anomalia viene rilevata in un altro punto della rete.
Per ottenere una visione completa, le aziende utilizzano mediamente quasi dieci strumenti differenti. I tecnici devono ricostruire manualmente le relazioni tra eventi, registrazioni e sistemi.
Il risultato è un aumento dei tempi di risoluzione. Omdia rileva una mediana di 12,5 ore per incidente, mentre la media raggiunge 88 ore. La differenza indica che una parte dei guasti particolarmente complessi richiede interventi molto lunghi.
Il 46% delle imprese dichiara che la risoluzione di un incidente richiede abitualmente più di un giorno. Per una su dieci i tempi superano normalmente una settimana.
Questi ritardi incidono sull’operatività e sui costi dei servizi digitali, soprattutto quando il guasto interessa processi aziendali essenziali.
Dall’analisi dei problemi agli agenti che intervengono autonomamente
La principale novità tecnologica riguarda il passaggio dagli AIOps tradizionali agli AgenticOps.
I primi utilizzano algoritmi per individuare anomalie, collegare eventi e suggerire interventi. Il personale tecnico deve però interpretare le informazioni ed eseguire le modifiche.
Gli AgenticOps introducono agenti capaci di svolgere direttamente determinate operazioni. Possono analizzare il traffico, individuare la causa probabile di un malfunzionamento, modificare una configurazione e verificarne successivamente gli effetti.
Secondo il rapporto, il 51% delle imprese utilizza già questa tecnologia negli ambienti di produzione. L’80% degli intervistati è favorevole a concedere agli agenti un livello elevato o completo di autonomia.
Il 56% preferisce comunque mantenere l’approvazione umana per gli interventi, mentre il 24% accetterebbe operazioni pienamente autonome.
L’82% autorizzerebbe modifiche senza approvazione preventiva almeno per alcune categorie di azioni, come la redistribuzione del traffico o l’ottimizzazione delle connessioni wireless.
Le aspettative sono elevate: l’85% ritiene che entro cinque anni gli agenti gestiranno autonomamente la maggior parte delle attività operative.
L’intelligenza artificiale aumenta il traffico che deve gestire
L’espansione dell’AI contribuisce ad aumentare il carico sulle infrastrutture.
Il 67% degli intervistati sostiene che l’intelligenza artificiale generativa abbia incrementato sensibilmente la complessità delle reti. Il 70% riferisce un aumento del lavoro per i responsabili delle operazioni informatiche.
Cisco ha analizzato anche dati aggregati sul traffico diretto verso servizi di intelligenza artificiale nelle reti aziendali e nelle sedi periferiche.
Dalle rilevazioni emerge una crescita del 54% del traffico per dispositivo client. L’azienda stima che il traffico quotidiano verso l’AI possa raddoppiare ogni sei mesi, mantenendo la dinamica osservata.
La proiezione riguarda il traffico misurato verso specifici servizi, non l’intero volume di dati trasmesso su Internet.
Ulteriori test di Cisco indicano che un’attività eseguita da un agente può generare fino al 450% di traffico complessivo in più rispetto a un flusso operativo tradizionale.
In un approfondimento pubblicato il 21 settembre 2026, Bill Gartner di Cisco ha precisato che circa il 70% di questo traffico può riguardare l’inferenza, cioè l’elaborazione necessaria a produrre le risposte dei modelli.
Quanto costano i guasti: le nuove stime sul downtime
Il peso economico delle interruzioni emerge dalle rilevazioni di Uptime Institute.
Nel rapporto Annual Outage Analysis 2026, diffuso il 13 maggio, l’istituto rileva che il 57% delle organizzazioni coinvolte nella sua indagine del 2025 ha sostenuto costi superiori a 100.000 dollari per l’ultima interruzione importante.
Per un’impresa su cinque, le perdite hanno superato un milione di dollari.
Lo studio rileva una riduzione della frequenza delle interruzioni per sito per il quinto anno consecutivo, ma segnala anche l’aumento dei problemi legati alla connettività e alle infrastrutture esterne.
Un’ulteriore valutazione arriva da The Hidden Costs of Downtime 2026, realizzato da Splunk e Oxford Economics attraverso un’indagine su duemila dirigenti delle grandi imprese del gruppo Global 2000.
La ricerca stima in 600 miliardi di dollari annui il costo aggregato delle interruzioni e del deterioramento dei servizi per queste aziende, in aumento del 50% rispetto a due anni prima.
Il 43% degli episodi esaminati è collegato a problemi di rete o dell’ambiente informatico. Si tratta di stime su un campione di grandi aziende, non di una misurazione delle perdite dell’intera economia mondiale.
Autonomia e sicurezza: le condizioni imposte dalle imprese
La disponibilità a delegare attività operative all’intelligenza artificiale è accompagnata da richieste precise sulla sicurezza.
Il 69% degli intervistati da Omdia considera necessaria una spiegazione dettagliata delle decisioni prese dagli agenti. Il 36% pretende una tracciabilità completa, comprendente motivazioni, registrazione degli interventi e controlli successivi.
Il 99% richiede almeno una protezione tra approvazione umana, limiti operativi, controllo degli accessi, meccanismi di arresto e registrazioni verificabili.
L’86% considera una piattaforma integrata la soluzione più efficace per coordinare reti, applicazioni, sicurezza e infrastrutture di calcolo.
L’automazione comporta infatti rischi specifici. Un agente con autorizzazioni troppo estese potrebbe propagare una configurazione errata o modificare servizi collegati tra loro. Un sistema compromesso potrebbe trasformare gli automatismi in strumenti di attacco.
Per questo le imprese chiedono strumenti che delimitino le operazioni consentite e consentano ai tecnici di intervenire immediatamente.
Le regole europee sulla sicurezza delle infrastrutture digitali
Per le aziende europee, l’adozione degli agenti deve confrontarsi anche con un quadro normativo più articolato.
La direttiva Nis2, entrata in vigore nel gennaio 2023, rafforza gli obblighi di gestione dei rischi informatici e di segnalazione degli incidenti per le organizzazioni appartenenti ai settori interessati.
Nel giugno 2025, l’Agenzia dell’Unione europea per la cybersicurezza, Enisa, ha pubblicato indicazioni tecniche per l’applicazione delle misure di sicurezza previste dal regolamento europeo 2024/2690, rivolto a specifiche categorie di fornitori di servizi digitali.
Anche l‘AI Act europeo introduce obblighi progressivi. Dal 2 agosto 2026 si applicano, tra le altre disposizioni, alcuni requisiti di trasparenza. Le norme relative ai sistemi ad alto rischio previsti dall’allegato III entreranno in applicazione il 2 dicembre 2027, secondo il calendario aggiornato della Commissione europea.
La classificazione dipende dalla destinazione e dalle caratteristiche del sistema: un agente utilizzato nella gestione delle reti non rientra automaticamente tra quelli ad alto rischio.
Le imprese devono quindi valutare responsabilità, autorizzazioni e documentazione degli interventi in relazione ai sistemi effettivamente impiegati e alle norme applicabili.
Il divario tra tecnici e manager rallenta gli investimenti
L’indagine Cisco-Omdia individua un problema organizzativo nella diversa percezione dell’intelligenza artificiale.
Tra i professionisti che gestiscono quotidianamente le reti, il 26% considera l’AI già prevalentemente uno strumento capace di decidere e agire.
Tra i dirigenti delle funzioni aziendali che influenzano i budget, la percentuale scende al 13%.
Il 53% di questi ultimi continua a considerare l’intelligenza artificiale soprattutto uno strumento di analisi e raccomandazione.
Questa distanza può incidere sulle decisioni di investimento. I responsabili tecnici conoscono i limiti delle procedure manuali, mentre chi approva le spese deve confrontare i benefici dell’automazione con altre priorità aziendali.
Le principali barriere dichiarate riguardano sicurezza e riservatezza dei dati, indicate dal 38% degli intervistati, difficoltà di integrazione tecnologica, al 34%, e rischi di conformità normativa, al 30%.
L’adozione richiede quindi una valutazione economica che comprenda costi di implementazione, formazione, manutenzione e supervisione.
Produttività superiore del 30% nelle aziende più avanzate
I risultati operativi descritti da Omdia indicano un vantaggio per le organizzazioni con maggiore maturità nell’impiego dell’intelligenza artificiale.
Gli specialisti delle aziende più avanzate esaminano e risolvono quasi il 30% di segnalazioni in più per persona rispetto ai colleghi delle organizzazioni meno mature.
Le imprese che utilizzano maggiormente AI e AgenticOps hanno inoltre una probabilità 3,2 volte superiore di disporre di una visibilità completa sulle infrastrutture e sui problemi di prestazione.
Il confronto documenta un’associazione tra maturità tecnologica e migliori risultati operativi. Non stabilisce però quanto del miglioramento dipenda esclusivamente dagli agenti e quanto da investimenti precedenti, competenze o organizzazione.
Dal punto di vista finanziario, l’aumento della produttività potrebbe permettere alle aziende di gestire volumi maggiori senza incrementare proporzionalmente gli organici.
Il beneficio dipenderà dal costo delle piattaforme, dall’efficacia dell’integrazione e dalla riduzione effettiva dei tempi di fermo. Il rapporto non quantifica un ritorno economico medio degli investimenti in AgenticOps.
Cisco investe nelle piattaforme autonome: i numeri del mercato
Il rapporto arriva mentre Cisco amplia la propria offerta tecnologica dedicata alla gestione automatizzata delle infrastrutture.
Il 10 febbraio 2026, durante Cisco Live Emea ad Amsterdam, il gruppo ha annunciato nuove funzionalità AgenticOps per reti aziendali, data center, sicurezza e osservabilità.
Il 2 giugno ha presentato Cisco Cloud Control, una piattaforma progettata per consentire a operatori umani e agenti di lavorare sulle infrastrutture attraverso una gestione unificata, integrabile con servizi di terze parti.
Gli investimenti si inseriscono in una fase di forte domanda di infrastrutture di rete. Gli ordini di infrastrutture per l’intelligenza artificiale provenienti dai grandi operatori cloud hanno raggiunto 9,3 miliardi di dollari nell’intero esercizio. Questa cifra riguarda infrastrutture AI e non rappresenta il fatturato dei servizi AgenticOps.
La convergenza tra apparati di rete, sicurezza informatica, osservabilità e software di automazione amplia le opportunità commerciali per i fornitori.
Per i clienti aumenta però l’importanza di verificare interoperabilità, condizioni contrattuali e possibilità di sostituire il fornitore senza ricostruire l’intera infrastruttura.
Il nuovo equilibrio tra investimenti, automazione e controllo
Nei prossimi dodici mesi le aziende intervistate da Omdia prevedono un’accelerazione dell’automazione, con una diffusione degli agenti destinata ad aumentare in numerose attività operative.
La convenienza economica dipenderà dalla capacità di ridurre il lavoro ripetitivo e le interruzioni, mantenendo sotto controllo i costi tecnologici e i rischi legati alle decisioni automatiche.
La gestione delle reti richiederà figure professionali capaci di progettare processi, stabilire limiti operativi, verificare le azioni degli agenti e intervenire nelle situazioni più complesse.
Per imprese e fornitori, il risultato da misurare sarà la riduzione del costo complessivo di gestione delle infrastrutture, insieme alla continuità e alla sicurezza dei servizi digitali.
La diffusione dell’AI agentica renderà quindi più importante valutare le prestazioni effettive dei sistemi, anziché misurare il progresso soltanto attraverso il numero di processi automatizzati.
Glossarietto
AIOps: è nato dal machine learning e dall’analisi dei dati, e oggi viene ampliato dall’ IA generativa. Rileva i problemi, mette in correlazione gli eventi tra i vari sistemi e suggerisce soluzioni, ma in genere è ancora necessario che un essere umano interpreti i risultati e agisca.
L’AI agentica fa un passo avanti agendo in autonomia, entro limiti definiti. Prende decisioni, agisce e si adatta alle condizioni mutevoli per raggiungere un obiettivo, con un essere umano che dirige gli agenti e ne definisce gli obiettivi, anziché eseguire ogni singolo passaggio. Gli esseri umani rimangono gli architetti, mentre l’agente si occupa dell’esecuzione.
Le operazioni agentiche, o AgenticOps, sono un modello operativo per l’IT guidato dall’uomo e basato sugli agenti, in cui le persone e gli agenti di AI collaborano per risolvere complesse problematiche operative. Gli agenti rilevano, ragionano trasversalmente ai domini e agiscono entro limiti definiti, mentre gli esseri umani stabiliscono l’intento, guidano le decisioni e mantengono la supervisione
Partecipa alla community