Sommario
La spinta verso l’automazione avanzata delle reti è oggi espressa dall’adozione di soluzioni come il Dark NOC (Network Operation Center completamente autonomo), che nel 2025 ha ottenuto un riconoscimento di eccellenza da TM Forum grazie al progetto congiunto tra Huawei e China Mobile. Questo sistema sfrutta modelli fondativi specifici per il settore telecom e agenti intelligenti suddivisi tra Copilot basati su ruoli e agenti specifici per scenari, gestendo autonomamente casi d’uso ad alto valore come il fault management e la risoluzione dei reclami. I risultati ottenuti nelle implementazioni pilota in Guangdong e Zhejiang sono rilevanti: l’efficienza delle attività di manutenzione è migliorata del 30%, mentre il tempo medio di ripristino guasti (MTTR) si è ridotto dello stesso valore percentuale. L’applicazione commerciale della soluzione abbraccia oggi tutte le principali tipologie di rete – mobile, core, wireless e broadband domestico – e viene progressivamente estesa ad altri operatori, fungendo da riferimento pratico per il raggiungimento del livello 4 di automazione secondo le metriche internazionali.
5G-Advanced, AI e monetizzazione dell’esperienza: nuovi modelli di business per carrier
L’ecosistema delle telecomunicazioni nel 2025 si trova al centro di una trasformazione guidata dall’adozione congiunta di 5G-Advanced (5G-A) e applicazioni di intelligenza artificiale di nuova generazione, in particolare AI agent verticali e Copilot specifici per servizi e scenari. Durante MWC Shanghai 2025, Huawei ha presentato soluzioni orientate alla monetizzazione delle esperienze premium, alla gestione intelligente delle reti e alla creazione di servizi AI-to-X, consolidando la posizione della Cina come mercato trainante con oltre 10 milioni di utenti 5G-A attivi e oltre 300 città già coperte. Le reti AI-centriche si distinguono per la capacità di orchestrare servizi, infrastrutture e operation attraverso agenti autonomi che abilitano sia la personalizzazione dei servizi consumer sia l’automazione di processi industriali, grazie anche al supporto di piattaforme AI Ultra-Broadband che integrano potenza di calcolo, automazione end-to-end e ottimizzazione delle performance su tutti i livelli di rete.
Il paradigma operativo dei carrier si sposta così dalla semplice fornitura di traffico dati all’offerta di esperienze garantite e servizi contestuali, aprendo nuovi flussi di ricavi grazie a modelli di monetizzazione basati sulla qualità percepita e sulla differenziazione di prodotto. Le best practice emerse nel campo dell’home broadband intelligente, dei servizi in-vehicle abilitati da V2X e della gestione delle risorse computazionali per l’AI, confermano l’efficacia di un approccio che integra cloud, network, intelligenza e computing in un’unica piattaforma orchestrata.
Convergenza tra 5G-Advanced e intelligenza artificiale: nuove prospettive per reti, industria e servizi
La convergenza profonda tra 5G-Advanced e intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente i modelli operativi, produttivi e commerciali in molteplici settori industriali. Nel comparto manifatturiero, la combinazione tra bassa latenza e ampia banda tipica delle reti 5G-A, unita a sistemi di AI embodied, consente di implementare cicli decisionali rapidi e precisi basati su sensori avanzati, minimizzando rischi di produzione e massimizzando l’efficienza. Le applicazioni nel settore logistico e della supply chain dimostrano come l’adozione di 5G-A e AI per la pianificazione intelligente dei percorsi migliori la puntualità delle consegne e riduca i costi operativi, ottimizzando le risorse su scala estesa.
Dal punto di vista tecnologico, la vera evoluzione di 5G-Advanced consiste nella capacità della rete di agire non solo come infrastruttura di connettività ma come piattaforma di esperienza in grado di supportare l’interazione in tempo reale tra miliardi di agenti AI mobili. L’architettura deve essere ripensata su nuovi standard per garantire connessioni deterministiche, scheduling elastico delle risorse e interconnessione affidabile tra cloud, edge e device, secondo modelli di orchestrazione che favoriscono flessibilità e scalabilità. In questo scenario, l’integrazione di modelli di AI nei nodi di rete rappresenta il presupposto per l’automazione dei processi di O&M, il miglioramento dell’efficienza energetica e la massimizzazione dello spettro disponibile.
Esperienza utente, monetizzazione e nuovi modelli di business nell’era della connettività intelligente
Il valore aggiunto delle nuove reti 5G-A risiede nell’abilitare esperienze utente avanzate, quali il cloud gaming a bassa latenza, lo streaming immersivo multi-view e i servizi mission critical per la produzione industriale o la guida autonoma. La monetizzazione passa dalla vendita di traffico dati alla proposizione di livelli di servizio differenziati e garantiti, a cui gli utenti sono disposti a riconoscere un premium per l’affidabilità, la qualità e la personalizzazione offerta. Questo approccio experience-first stimola la crescita di modelli di pagamento innovativi e incrementa la propensione degli utenti a riconoscere valore alle offerte dei carrier.
Gli operatori di telecomunicazioni sono oggi in grado di costruire e mantenere un brand forte grazie alla capacità di fornire esperienze intelligenti, integrate e on demand a una platea diversificata composta da individui, famiglie, imprese e utenti mobili. La simbiosi tra 5G-A, AI agent e modelli cloud-edge favorisce la nascita di ecosistemi digitali nei quali la continuità di servizio, la sicurezza dei dati e la capacità di adattamento in tempo reale alle condizioni di traffico diventano asset fondamentali per la competitività sul mercato globale.
Approfondimento tecnico: architetture AI-centriche e standard di rete per la nuova era della mobilità
Dal punto di vista tecnico, l’evoluzione delle infrastrutture richiede lo sviluppo e l’adozione di nuovi standard AI-centrici per la costruzione di reti 5G-A wide-area lossless, capaci di assicurare accesso deterministico, scheduling adattivo ed elasticità su richiesta tra cloud, edge e device. Le strategie di orchestrazione devono includere algoritmi di automazione, strumenti predittivi per la gestione proattiva delle risorse e modelli di intelligenza distribuita in grado di scalare rapidamente secondo le esigenze di business emergenti.
In particolare, il Dark NOC costituisce una best practice a livello globale per la gestione completamente autonoma dei processi critici di fault handling e supporto agli utenti, riducendo drasticamente i tempi di intervento e migliorando la resilienza complessiva della rete. La sua implementazione pratica rappresenta un riferimento per tutti gli operatori che puntano a raggiungere il livello 4 di automazione, riducendo costi, aumentando la qualità percepita dal cliente e accelerando la trasformazione digitale del settore.
