L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l’intero panorama tecnologico e il settore delle telecomunicazioni non fa eccezione. Con l’aumento esponenziale della domanda di dati e la crescente complessità delle reti, gli operatori stanno puntando sull’Edge AI per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e sviluppare nuovi modelli di business. Secondo un recente rapporto di Gsma Intelligence, il 50% degli operatori considera l’AI un fattore chiave per la crescita dei ricavi, mentre un’indagine Nvidia mostra che il 97% dei player del settore sta adottando o valutando soluzioni AI.
Un aspetto fondamentale di questa evoluzione è il crescente utilizzo dell’AI distribuita, che sposta parte dell’elaborazione dai data center centralizzati verso il margine della rete. L’Edge AI consente di ottimizzare i tempi di elaborazione, ridurre il consumo di banda, migliorare l’efficienza energetica e garantire una maggiore sicurezza e sovranità dei dati.
Dove e perché l’AI si integra con la rete
L’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle telecomunicazioni avrà un impatto significativo sulla gestione del traffico dati. Si prevede che il volume di dati mobili triplicherà entro il 2030 rispetto ai livelli attuali, con l’AI che potrebbe contribuire a un ulteriore incremento del 20-80%, a seconda degli scenari.
L’aumento del traffico sarà trainato sia da applicazioni AI dirette, come assistenti virtuali e sistemi di sicurezza, sia da servizi influenzati dall’AI, come l’ottimizzazione dello streaming video e le raccomandazioni sui social media. Per far fronte a questa crescita, gli operatori stanno implementando soluzioni avanzate di automazione della rete, gestione intelligente dei carichi di lavoro e partnership strategiche con fornitori di piattaforme AI.
L’IA può essere distribuita lungo tutta la rete per offrire vantaggi specifici a seconda del caso d’uso. Sul lato utente, AI Edge consente a smartphone, sensori IoT e veicoli autonomi di elaborare dati in tempo reale, riducendo al minimo i tempi di latenza. Più vicino alla rete, l’integrazione dell’AI nei siti Ran permette una distribuzione intelligente dei carichi tra cloud ed edge, migliorando l’efficienza del traffico dati. Infine, nei data center aziendali, l’AI può supportare applicazioni di automazione industriale, sicurezza, monitoraggio e AR/VR, garantendo la protezione dei dati e la conformità normativa.
Vantaggi e nuove opportunità di business
L’Edge AI offre vantaggi tangibili agli operatori, a partire dalla riduzione dei costi. Elaborando i dati in prossimità della loro origine, si riduce la dipendenza dalle infrastrutture cloud centralizzate, con un abbattimento dei costi di larghezza di banda e una gestione più efficiente delle risorse computazionali. Inoltre, l’ottimizzazione del traffico di rete permette di ridurre il consumo energetico complessivo del 50-60%, con risparmi significativi per aziende e operatori.
L’AI distribuita garantisce anche maggiore sicurezza e resilienza. Con la crescente attenzione alla sovranità digitale, molte nazioni stanno investendo in infrastrutture locali per assicurare che i dati sensibili rimangano nei confini nazionali. Questo approccio non solo facilita la conformità alle normative, ma riduce anche i rischi legati a interferenze esterne, garantendo la continuità operativa di settori critici come sanità, trasporti e smart cities.
Infine, l’Edge AI apre nuove prospettive di monetizzazione per gli operatori. Oltre al miglioramento dell’efficienza, l’intelligenza artificiale applicata alle reti offre opportunità di revenue attraverso servizi innovativi. Soluzioni di AI-as-a-Service, automazione industriale, manutenzione predittiva e smart retail sono solo alcune delle aree in cui gli operatori possono sviluppare nuovi modelli di business, creando valore per aziende e consumatori.
Il prossimo passo per l’Edge AI
Per approfondire le potenzialità dell’IA distribuita, Gsma Intelligence ha sviluppato un framework di analisi e lancerà a breve un calcolatore interattivo in collaborazione con Nvidia e Dell Technologies. Questo strumento consentirà ad aziende e operatori di valutare i benefici dell’Edge AI in termini di costi, efficienza e prestazioni.
Parallelamente, il Gsma Foundry sta lavorando a nuovi progetti con i principali attori del settore per misurare e pubblicare l’impatto dell’AI sui casi d’uso più critici. L’obiettivo è fornire dati concreti per guidare le scelte strategiche delle aziende di telecomunicazioni e accelerare l’adozione dell’AI lungo tutta la rete.
