Nvidia: settore delle telecomunicazioni in rapida trasformazione
Un’indagine condotta da Nvidia e resa pubblica il 19 Feb 2026 descrive un settore delle telecomunicazioni in rapida trasformazione grazie all’intelligenza artificiale.
Il report, basato su oltre 1.000 risposte raccolte tra settembre e novembre, includeva manager, tecnici e professionisti operanti in diversi ambiti del comparto. Lo studio fotografa un’accelerazione nell’adozione di soluzioni AI che va oltre i progetti pilota.
Secondo il sondaggio, la maggior parte degli intervistati osserva impatti concreti su ricavi e costi operativi, mentre il trend degli investimenti in AI si rafforza per il 2026. I risultati indicano uno spostamento strategico: dalle attività dedicate al miglioramento dell’esperienza cliente verso l’automazione della rete come priorità centrale.
Impatto economico e priorità d’investimento
Il dato centrale indica che circa il 90% degli intervistati ritiene che l’AI stia aumentando i ricavi e riducendo i costi. Tale percezione si traduce in decisioni concrete di spesa: il 89% dei partecipanti prevede un aumento del budget dedicato all’AI nei dodici mesi successivi, rispetto al 65% dell’anno precedente.
Tra i casi d’uso con ritorno sull’investimento più rapido emergono le reti autonome (50%), il miglioramento del servizio clienti (41%) e l’ottimizzazione dei processi interni (33%). Per reti autonome si intendono soluzioni che automatizzano la gestione e il controllo della rete per ridurre l’intervento umano. L’attenzione agli investimenti è quindi concentrata su tecnologie che automatizzano operazioni critiche e riducono attività ripetitive.
Perché le reti autonome generano ROI
Le aziende che implementano reti autonome ottengono benefici operativi misurabili grazie alla capacità di auto-configurare, auto-riparare e auto-ottimizzare gli elementi di infrastruttura con intervento umano minimo. Questo approccio riduce la frequenza dei guasti e limita le configurazioni errate, determinando minori interruzioni di servizio.
La diminuzione delle interruzioni si traduce in una riduzione dei tempi di inattività e in costi di manutenzione inferiori. Inoltre, l’ottimizzazione energetica contribuisce a contenere i consumi e a ridurre i costi operativi, migliorando il ritorno economico sugli investimenti. Si prevede un aumento progressivo dell’adozione di queste tecnologie fra le imprese che privilegiano automazione e resilienza delle reti.
Tecnologie chiave e orientamenti architetturali
Il sondaggio evidenzia un’espansione nell’adozione di modelli open source nelle architetture AI.
L’89% degli intervistati considera il software open source rilevante per la strategia AI. Parallelamente, il 60% delle organizzazioni sta valutando o impiegando tecnologie di generative AI, con effetti misurabili sulla produttività interna e sui flussi di lavoro.
Un altro orientamento riguarda la riorganizzazione dell’infrastruttura verso un maggiore uso di edge computing, avvicinando l’inferenza AI agli utenti finali. L’edge computing riduce la latenza e il traffico verso i data center centralizzati. Tale spostamento si collega agli investimenti in AI-native RAN e alla ricerca sul 6G: il 77% degli intervistati prevede il lancio di architetture AI-native prima del tradizionale ciclo di distribuzione del 6G. Si prevede che queste scelte tecnologiche accelerino l’automazione e la resilienza delle reti nelle imprese.
Agentic AI e automazione distribuita
A seguito delle scelte tecnologiche precedentemente descritte, l’introduzione di agentic AI aumenta la capacità delle imprese di trasferire insight in azioni operative in tempi ridotti. Questi agenti autonomi eseguono decisioni operative e coordinano attività tra rete, IT e customer journey senza intervento continuo dell’operatore umano.
La conseguenza attesa è una riduzione delle latenze decisionali e un miglioramento strutturale del ROI. Inoltre, l’automazione distribuita favorisce resilienza e scalabilità, poiché le decisioni vengono prese più vicino al punto di azione e non centralmente. Nei prossimi sviluppi si prevede che tali agenti saranno integrati nei processi di orchestrazione e monitoraggio per aumentare efficienza operativa e rapidità di risposta agli eventi di rete.
Produttività e scenari operativi
La maggioranza dei partecipanti al sondaggio segnala un aumento della produttività correlato all’impiego dell’AI. Una quota rilevante riferisce miglioramenti nella capacità di svolgere più attività con maggiore qualità e in minor tempo. Le soluzioni basate su generative AI hanno offerto guadagni rapidi in termini di efficienza, mentre implementazioni più mature promettono vantaggi durevoli e strutturali.
Gli impatti più immediati riguardano la gestione dell’energia, la previsione dei guasti, la correzione delle derive di configurazione e la pianificazione della capacità. Tali ambiti beneficiano di analisi predittive avanzate e di automazione proattiva, che riducono i tempi di intervento e migliorano la continuità operativa. Nei prossimi sviluppi, gli agenti saranno integrati nei processi di orchestrazione e monitoraggio per aumentare l’efficienza operativa e la rapidità di risposta agli eventi di rete.
Implicazioni strategiche per gli operatori
Il sondaggio Nvidia indica che il settore delle telecomunicazioni sta mutando in profondità verso architetture autonome e AI-native. Gli operatori devono riallineare investimenti e priorità operative per integrare capacità distribuite e modelli aperti, al fine di migliorare resilienza ed efficienza.
La transizione richiede aggiornamenti infrastrutturali, nuovi processi di orchestrazione e strumenti di monitoraggio in grado di gestire agenti software e workload ai margini della rete. Sul piano economico, la ridefinizione delle priorità operative comporterà allocazioni di budget mirate e una riorganizzazione delle competenze IT e di rete. Si prevede, infine, un aumento degli investimenti in architetture edge e in interoperabilità tra stack software per trasferire intelligenza più vicino agli utenti e ridurre la latenza nelle applicazioni critiche.
