L’ANALISI

Intelligenza artificiale, per le telco complesso scalare i casi d’uso



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Da una survey Bcg emerge che la spesa per l’AI e la GenAI da parte delle aziende prese in esame vale lo 0,16% dei ricavi, meno della media globale del settore (0,49%) e di quella cross-settoriale (0,42%). Ma il vero nodo da sciogliere è l’approccio: al momento l’AI è considerato un elemento “aggiuntivo” e non strategico

Pubblicato il 6 feb 2025



AI use case Tlc-BCG

L’intelligenza artificiale rende senz’altro più intelligenti ed efficaci le attività delle aziende delle telecomunicazioni, dal miglioramento della soddisfazione dei clienti al contrasto alle frodi. Ma le telco stanno davvero integrando l’Ai nella loro strategia? Non del tutto, secondo lo studio “Ai Makes telcos smart. But are telcos smart about Ai? TeBit 2024 Executive report” condotto da Etis (Community for telecom professionals) e Boston Consulting group (Bcg).

I risultati del TeBit, ovvero “Telco It benchmark” sviluppato da Etis e Bcg, sembrano puntare verso una carenza di maturità da parte degli operatori Tlc nell’utilizzo dell’Ai e della Gen Ai e nella capacità di estrarne il pieno valore. Le telco non sembrano fare i giusti investimenti e non stanno disegnando strategie a tutto tondo: procedono piuttosto “caso per caso”.

Infatti, se lo studio rivela che, complessivamente, le telco sono al di sopra della media dei vari settori industriali sulla “Ai maturity”, d’altra parte l’impiego di questa tecnologia non è capillare ed è spesso relegata a funzioni come il marketing e le vendite, mentre sfugge ancora il grande potenziale di migliorare la gestione della rete e le operazioni in generale. Le telco non stanno riuscendo ad applicare l’Ai su scala, specialmente nelle aree in cui non sono molto diffuse le soluzioni “out-of-the-box” e ci sono maggiori difficoltà ad accedere ai dati necessari.

Ai maturity, le telco a metà strada

In media, le aziende TeBit del sondaggio si sono classificate nella categoria “Ai scaling”, la terza più alta in fatto di maturità, mentre le società di telecomunicazioni globali da sole si classificano come Ai emerging, la seconda più alta. Nessuna rientra nella categoria più alta, AI future-built. In particolare, il gruppo TeBit è in ritardo rispetto ad altri settori nell’adozione dell’Ai in due aree chiave: esperienza del cliente e operazioni, dove invece le telco potrebbero ricavare grandi vantaggi.

Ciò solleva il problema che lo sviluppo, la costruzione e dimensionamento su scala dei casi d’uso richieda maggiori investimenti. Lo studio TeBit ha rilevato che, in media, la spesa Ai e GenAi dei partecipanti ammontava allo 0,16% dei ricavi nel 2023, inferiore sia alla media globale del settore delle telecomunicazioni (0,49%) che alla media intersettoriale (0,42%). Per il 2024, le aziende del benchmark TeBit si aspettano che la loro spesa per Ai e GenAi ammonti allo 0,24% dei ricavi per poi scendere allo 0,2% per il 2025. Per gli analisti è la direzione sbagliata.

Naturalmente, l’investimento riguarda anche le persone. In media, i partecipanti prevedono che l’1,27% della loro forza lavoro totale sia dedicata all’intelligenza artificiale e alla GenAi attraverso attività come lo sviluppo di casi d’uso dell’Ai, la formazione di Llm e l’integrazione di strumenti di intelligenza artificiale nell’It, in aumento rispetto all’1,0% nel 2023. Le società di telecomunicazioni si aspettano di aggiornare il 10% dei loro dipendenti con nuove competenze nell’uso di Ai e GenAi.

Pochi casi d’uso su scala

La grande difficoltà delle telco sembra risiedere nel portare su scala i progetti Ai in base a un piano strategico.

All’interno di una serie di casi d’uso comuni – customer service, marketing e vendite, revenue management e finance, cybersicurezza, e altro ancora – lo studio ha scoperto che il gruppo TeBit ha implementato su scala solo il 26% degli use case predefiniti. Inoltre, l’implementazione non raggiunge necessariamente tutte le funzioni: l’Ai e GenAi per il marketing e le vendite è più diffusa (le telco hanno portato il 40% di questi casi d’uso su scala); seguono le applicazioni per l’area digital, data, e It (38%).

Le altre aree sono più indietro: in “Product and offer management”, solo il 17% dei casi d’uso sono su scala e le telco non hanno nemmeno preso in considerazione il 67% dei casi d’uso proposti nel sondaggio. Nell’ambito “Network and operations”, solo un quarto dei casi d’uso è su scala e il 5% è stato testato e poi abbandonato.

Ai: alle telco serve l’approccio strategico

Questi modelli di investimento, implementazione e sperimentazione suggeriscono che le aziende delle telecomunicazioni stanno ancora adottando un approccio segmentato e ad hoc all’Ai e alla GenAi e stanno sviluppando casi d’uso in modo opportunista piuttosto che strategico. Le aziende di altri settori che sono considerate leader nell’Ai non stanno implementando i casi d’uso uno alla volta, quando e dove possibile, ma in modo strutturato, in base a un progetto ben definito.

Anche se le telco parlano dell’impatto trasformativo dell’Ai, non la stanno ancora usando per innescare una trasformazione. Farlo richiede alle aziende delle Tlc di investire strategicamente. Non è sufficiente aumentare i finanziamenti (anche se è importante): le telco devono sapere dove investire per dare priorità ai casi d’uso in un modo che si allinei con il valore aziendale e gli obiettivi organizzativi. Non dovrebbero trattare l’Ai come un componente aggiuntivo, ma come un fattore chiave di efficienza e crescita. E dovrebbero pianificare il loro volume di investimenti e le loro priorità di conseguenza.

Allo stesso tempo, le telco hanno bisogno della flessibilità per cogliere nuove possibilità man mano che si evolvono sia le tecnologie di intelligenza artificiale che la maturità dell’Ai degli operatori. A tal fine, dovrebbero adeguare i loro stack tecnologici per abilitare e accelerare lo sviluppo e l’integrazione di Ai e GenAi. Dovrebbero ottimizzare i processi e innescare una cultura dell’innovazione Ai. E continuare a investire nelle persone.

Con questi passaggi cruciali, secondo Bcg, le aziende delle telecomunicazioni possono identificare, costruire e scalare rapidamente i casi d’uso liberale tutto il potenziale trasformativo dell’Ai.

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