AI nelle telecomunicazioni: cosa cambia davvero nelle operations di rete

Le Network Operations non sono più un semplice “dietro le quinte” tecnologico, ma una componente strategica che incide direttamente su qualità del servizio, resilienza delle infrastrutture e sostenibilità dei modelli di business. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale non si limita ad automatizzare attività operative: entra nei processi decisionali, orienta priorità e modifica le dinamiche tra persone, organizzazioni e sistemi, fino a poter essere considerata un vero e proprio stakeholder operativo.

L’articolo propone una rilettura delle Network Operations 4.0 come questione di governance, più che di sola innovazione tecnologica. A partire dall’Open Chain Framework come archetipo, vengono messi in luce il ruolo centrale del project management e della formazione continua nel trasformare complessità e automazione in valore sostenibile. La conclusione è netta: la vera trasformazione non è automatizzare di più, ma governare meglio ciò che automatizziamo. L’AI non sostituisce la governance, la rende indispensabile.

Perché oggi parlare di network operations 4.0

Per lungo tempo le network operations sono state considerate una dimensione prevalentemente tecnico-operativa, una funzione di supporto, quasi un inevitabile “retroscena” del sistema delle telecomunicazioni: un “dietro le quinte” incaricato di garantire il corretto funzionamento quotidiano delle infrastrutture e di intervenire in caso di malfunzionamenti e disservizi, secondo una logica essenzialmente reattiva e scarsamente integrata con le scelte strategiche dell’organizzazione.

Questa interpretazione, tuttavia, appare oggi sempre meno adeguata a descrivere la realtà di un settore che costituisce la spina dorsale digitale delle economie avanzate e dei servizi pubblici, e nel quale le operations di rete risultano ormai indissolubilmente legate alla qualità del servizio erogato, alla percezione dell’esperienza da parte dell’utente finale e, in misura crescente, alla sostenibilità complessiva dei modelli di business: non solo economica e ambientale, ma anche organizzativa e decisionale.

In questo contesto, la qualità del servizio non può più essere ridotta a una somma di indicatori prestazionali o a valori nominali di throughput e latenza, ma deve essere letta come il risultato di una capacità operativa diffusa e soprattutto predittiva, che consente alle operations di anticipare le condizioni di degrado del servizio, adattarsi dinamicamente alle variazioni di prestazione e intervenire sui malfunzionamenti prima che si traducano in un impatto percepibile sull’esperienza dell’utente.

La possibilità di osservazione costante della realtà infrastrutturale, da una parte migliora l’efficienza operativa potenziando la capacità di programmazione preventiva degli interventi e diventando una leva competitiva di primo piano, in un quadro caratterizzato da volatilità dei costi energetici, compressione dei margini e crescita delle aspettative in termini di qualità, continuità e personalizzazione del servizio.

Dall’altra rafforza il tema della resilienza infrastrutturale, che assume una valenza strategica in uno scenario in cui le componenti fisiche della rete di telecomunicazione si intersecano con quelle delle altre utilities (rete idrica, rete elettrica, rete gas) anche in presenza di eventi estremi, mentre le componenti logiche subiscono l’evoluzione costante delle minacce cyber e una dipendenza sistemica sempre più profonda delle attività economiche e sociali dalle reti di comunicazione.

Questa centralità delle network operations si sviluppa, tuttavia, all’interno di un contesto di complessità senza precedenti. Le reti contemporanee diventano progressivamente più programmabili e software-defined, fortemente automatizzate e profondamente integrate in ecosistemi multi-attore che coinvolgono operatori di telecomunicazioni, cloud hyperscaler, fornitori tecnologici, attori verticali e piattaforme digitali.

I Service Level Agreement si fanno al contempo più stringenti e più dinamici, richiedendo livelli di controllo, visibilità e capacità di reazione che eccedono le possibilità dei modelli operativi tradizionali, storicamente fondati su gestione manuale o solo parzialmente automatizzata, regole statiche e una netta separazione tra progettazione, esercizio e manutenzione.

In questo scenario emergono con chiarezza i limiti strutturali dei paradigmi storici di network operations. Processi rigidi e sequenziali, concepiti per contesti stabili e prevedibili, rallentano la capacità di risposta agli eventi e finiscono per ostacolare l’innovazione, così come organizzazioni articolate per funzioni rendono difficile una lettura end-to-end del servizio e del valore che esso è chiamato a generare.

Anche l’automazione, laddove introdotta, risulta frequentemente confinata a singoli domini e priva di una reale consapevolezza del contesto complessivo: un’automazione che esegue azioni predefinite senza comprendere le dinamiche sistemiche della rete e che, in alcuni casi, rischia di produrre effetti indesiderati, amplificando le anomalie invece di risolverle.

È all’interno di questo quadro che si colloca il significato più profondo del concetto di Network Operations 4.0, che non può essere ridotto né all’adozione di nuovi strumenti tecnologici né a un semplice incremento dei livelli di automazione. Si tratta piuttosto di un ripensamento sostanziale dei modi in cui le operations vengono concepite, organizzate e governate, fino a poterle interpretare come sistemi socio-tecnici complessi, nei quali le relazioni tra persone, processi, tecnologie e algoritmi si intrecciano in maniera continua e interdipendente.

In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale non è solo un acceleratore di efficienza ma assume il ruolo di attore significativo del sistema operativo di rete, in grado di supportare decisioni, definire priorità e influenzare dinamiche organizzative, che devono comunque rimanere, in ultima istanza, sotto la responsabilità e il governo della componente umana.

Parlare oggi di Network Operations 4.0 significa dunque riconoscere questa trasformazione profonda e interrogarsi su come orientarla e governarla in modo consapevole, responsabile e strategicamente fondato. In questo articolo, Network Operations 4.0 non indica semplicemente un’evoluzione tecnologica delle reti, ma un cambiamento nel modo in cui le operations vengono progettate, governate e rese responsabili nel tempo, in presenza di automazione e Intelligenza Artificiale.

Dal caso specifico al modello generale: l’open chain framework come archetipo

L’attuale mercato delle telecomunicazioni, caratterizzato da crescente dinamicità degli investimenti e servizi sempre più complessi, non può prescindere dalla necessità di disporre di framework operativi aperti, modulari e interoperabili. Non si tratta di un auspicio teorico, ma di una condizione strutturale per la sopravvivenza e la competitività degli operatori.

Le modalità tradizionali di gestione delle network operations, concepite in una fase storica in cui le reti erano più stabili e delimitate, faticano infatti a sostenere la crescente complessità tecnologica, organizzativa e commerciale delle infrastrutture moderne, che richiedono capacità di governo, adattamento e integrazione di ordine superiore.

Gli operatori sono chiamati a orchestrare servizi distribuiti, risorse virtualizzate e una molteplicità di attori interconnessi — dai fornitori di componenti tecnologiche alle piattaforme digitali, dai partner industriali fino ai clienti finali — all’interno di ecosistemi eterogenei che richiedono modalità di gestione al tempo stesso uniformi, flessibili e trasparenti.

Per rispondere a questa esigenza, i modelli operativi devono essere:

• aperti, cioè privi di vincoli proprietari e dipendenze tecnologiche rigide;
• modulari, per evolvere e scalare rapidamente;
• interoperabili, per integrare ecosistemi multi-vendor sempre più articolati.

In questa prospettiva, un framework operativo con tali caratteristiche non si limita a fungere da strumento di gestione, ma assume il ruolo di archetipo di governo dei sistemi socio-tecnici complessi, nei quali il valore competitivo emerge dalle interazioni tra dati, processi e attori.

Il concetto di framework operativo generalizzato, come codificato nell’Open Chain Framework (OCF), è il risultato di un processo di formalizzazione avviato da un’esperienza concreta di progettazione e realizzazione di una nuova realtà industriale puramente wholesale nel comparto telco italiano. L’esigenza di governare sistemi socio-tecnici complessi ha condotto progressivamente all’identificazione e all’astrazione di principi operativi riconducibili a un paradigma più generale.

Un primo principio riguarda la separazione netta tra servizi, risorse e processi, ovvero tra ciò che viene offerto, le risorse tecnologiche che lo rendono possibile e le modalità operative con cui viene erogato. Questa distinzione consente di osservare, monitorare e far evolvere ciascuna dimensione in modo relativamente indipendente, riducendo il rischio di accoppiamenti rigidi e blocchi evolutivi che, nel lungo periodo, compromettono la sostenibilità delle architetture operative.

Un secondo principio fondamentale è garantire l’indipendenza dell’organizzazione dall’evoluzione delle piattaforme IT, evitando che il disegno operativo risulti influenzato da scelte tecnologiche pregresse, presenti o future, attraverso la standardizzazione delle interfacce di comunicazione applicativa. L’adozione di interfacce standardizzate — come API, web services e modelli di dati condivisi — consente a sistemi eterogenei di interagire direttamente, limitando livelli di traduzione intermedi e favorendo interoperabilità e scalabilità.

Un terzo principio riguarda il ruolo centrale dei dati come fondamento delle decisioni operative. In un sistema moderno, i dati cessano di essere un sottoprodotto delle operations e diventano il nutrimento del processo decisionale: raccogliere, normalizzare e analizzare dati da tutti i domini rilevanti consente decisioni basate su evidenze, anticipazione delle anomalie e attivazione di automazioni intelligenti, spostando le operations da un paradigma reattivo a uno proattivo e predittivo/adattivo.

Il quarto principio, infine, riguarda l’orchestrazione end-to-end dei servizi erogati e del valore generato. L’automazione di attività isolate non basta: serve governare flussi completi lungo l’intero ciclo di vita del servizio, dalla vendita/acquisto alla prima erogazione, dal monitoraggio alla gestione dei disservizi e alla valutazione delle performance, dentro una visione unificata che supera comparti tecnologici e organizzativi.

Nel loro insieme, questi principi rendono possibile un cambio di scala: dalle operations concepite come flussi ricorrenti e semi-automatici, a operations governate come vere e proprie catene di progetti, con obiettivi espliciti, metriche, feedback e cicli di miglioramento continuo.

È importante sottolineare che l’OCF non è una soluzione proprietaria o chiusa, ma un abilitatore astratto di governance operativa. Il valore di un framework aperto risiede nella capacità di offrire modelli di riferimento e principi architetturali adottabili e adattabili in contesti differenti, senza vincoli di fornitore o tecnologia.

In conclusione, l’OCF, inteso come archetipo, propone una visione delle network operations interoperabile, modulare e centrata sui dati, capace di trasformare l’esecuzione delle attività di rete in un sistema integrato di creazione del valore, coerente con la complessità delle telecomunicazioni contemporanee e con i principi delle Network Operations 4.0.

Governance delle operations: perché serve il project management

In ogni organizzazione, le attività che vengono svolte sono o attività operative ricorrenti (operations) o progetti. Mentre i progetti sono finalizzati al mantenimento o all’incremento di valore e, vista la loro unicità e complessità, richiedono un approccio strutturato tipico del project management, le operations sono di solito finalizzate al sostegno dell’organizzazione e spesso regolate da procedure.

Tuttavia, anche ciò che è ricorrente e “di routine”, pur appartenendo al dominio del ben conosciuto, può e dovrebbe beneficiare di un approccio strutturato che integri la componente razionale di avvio, pianificazione, controllo e chiusura con la componente relazionale dell’attenzione ai requisiti e alle aspettative degli stakeholder.

Il Project Management Institute ha introdotto già nella prima PMBOK Guide del 1996 il concetto di Management by Projects, ovvero l’applicazione dei principi e delle pratiche del project management anche alle attività operative. Non è una forzatura teorica: è una risposta concreta al fatto che le operations moderne, soprattutto in contesti complessi come le telecomunicazioni digitalizzate, non sono più “linee standard di produzione”, ma ecosistemi dinamici e interdipendenti.

Applicare un approccio di gestione per progetti alle network operations è efficace perché trasforma cambiamenti e miglioramenti in iniziative strutturate, a tempo definito, con responsabilità chiare, risorse dedicate e risultati misurabili. Di seguito i benefici principali che scaturiscono da un corretto approccio di management by projects.

Passaggio dal lavoro reattivo al cambiamento strutturato. I team di network operations sono spesso assorbiti da attività ripetitive e reattive — eventi, imprevisti, manutenzioni, piccoli cambiamenti, ma anche pseudo-emergenze — che impediscono di dedicare tempo a iniziative di evoluzione della rete. Inquadrare upgrade, migrazioni, nuove funzionalità e automazione come progetti, con ambito, sponsor e criteri di successo, consente di affrontarli con efficacia, evitando rinvii continui e priorità sempre basse.

Migliore utilizzo delle risorse. La pianificazione per progetti obbliga a esplicitare priorità, carico di lavoro e allocazione di competenze tra iniziative concorrenti, cruciale in contesti TLC e IT dove le competenze specialistiche sono limitate. Metodi e strumenti di project management ottimizzano l’impiego e riducono sprechi, anche temporali, migliorando l’efficienza economica dell’esercizio e dell’evoluzione della rete.

Effettivo controllo di tempi, costi e rischi. I progetti di rete, come roll-out, migrazioni e programmi di resilienza, beneficiano di tecniche che rendono visibili dipendenze e colli di bottiglia, comprimendo lead time e contenendo i costi. La governance di progetto aumenta prevedibilità su scadenze e budget e permette una gestione proattiva dei rischi di disservizio, degrado prestazionale e vulnerabilità in termini di sicurezza.

Miglior allineamento con strategia e innovazione. La gestione per progetti collega le network operations alle roadmap di business e trasformazione digitale, assicurando che la capacità di cambiamento sia investita su iniziative con maggior impatto strategico, come NFV/SDN, automazione e IA nei Network Operations Centers. Aiuta a bilanciare continuità di servizio e rilascio sistematico di innovazioni attraverso un portafoglio di progetti prioritizzati.

Governance e comunicazione più solide. Le strutture di progetto introducono ruoli formalizzati — sponsor, project manager, referenti tecnici — cicli di reporting e KPI che rendono le iniziative di rete più trasparenti verso business, sicurezza e funzioni regolatorie. Metodi e template condivisi migliorano la collaborazione tra unità operative e di business, riducendo conflitti, incomprensioni e rilavorazioni.

In definitiva, applicare il project management alle operations significa introdurre logiche di pianificazione, governance, monitoraggio, gestione del rischio e miglioramento continuo dentro processi che, pur ricorrenti, presentano sempre più caratteristiche assimilabili a iniziative progettuali: interdipendenza elevata, stakeholder multipli, variabilità delle condizioni, necessità di coordinamento e impatti rilevanti su performance e customer experience.

Pertanto, l’approccio management by projects, se correttamente adottato, diventa un fattore di efficacia, perché orienta ogni attività a un obiettivo chiaro, di efficienza, perché riduce dispersioni e incoerenze, e, in ultima analisi, di successo sostenibile delle operations nel tempo.

Oggi, il punto centrale nelle operations digitali e automatizzate è la necessità di una governance efficace, e questa richiede il project management. Senza una regia capace di trasformare complessità in ordine, il rischio di convertire la complessità in caos è concreto: è proprio il project management che consente invece di trasformare la complessità in valore rilasciato.

Approcciare la governance con il project management ha ricadute dirette su tre dimensioni fondamentali:

• sostenibilità, perché processi chiari riducono sprechi e rilavorazioni;
• controllo di tempi e costi, perché si prevengono derive operative e si governano scostamenti;
• qualità del servizio, che diventa un output misurabile e migliorabile.

C’è, infine, un messaggio strategico: senza project management, l’automazione non risolve i problemi, li amplifica. Automatizzare processi non chiari e non governati li rende più veloci e rigidi, trasformando errori puntuali in errori sistemici. In modelli operativi avanzati, l’automazione non è alternativa alla governance: è un’utilità che richiede una governance più forte e consapevole.

Il project management, declinato come logica di governo continuativo, diventa la condizione abilitante per dare senso ai dati, ordine ai processi e direzione a decisioni e responsabilità, e costruire un altro elemento cruciale: formazione e formazione continua, senza le quali nessun modello può restare sostenibile nel tempo.

Formazione e formazione continua come pilastro strutturale

Se è vero che le Network Operations 4.0 si fondano su piattaforme digitali evolute, automazione intelligente e capacità predittive, è altrettanto vero che nessuna trasformazione può reggersi senza un capitale umano adeguatamente preparato. La nuova frontiera richiede professionisti con competenze ibride, capaci di integrare dimensioni tecniche, gestionali, digitali e cognitive.

Oggi l’ingegnere di rete deve dialogare con i dati, comprendere modelli di IA, interpretare risultati e valutare impatti di business. Allo stesso modo, i responsabili operativi devono avere competenze manageriali solide, capacità di decisione contestuale e sensibilità verso il rischio sistemico introdotto dalle piattaforme intelligenti.

In questo scenario, la formazione tradizionale, pianificata una volta l’anno e concentrata su conoscenze puramente tecniche, non è più sufficiente. La rapidità evolutiva delle tecnologie e la crescente interdipendenza tra infrastrutture e servizi impongono un modello di apprendimento continuo, strutturato e sistemico. Non si tratta di fare più corsi, ma di ridisegnare il ruolo della formazione come componente strategica delle operations, una vera infrastruttura immateriale che evolve insieme alle architetture tecniche.

La formazione continua diventa il meccanismo primario per tre esigenze:

• aggiornamento tecnologico, per comprendere paradigmi come SDN, architetture cloud-native e IA nei processi decisionali;
• capacità di governare sistemi automatizzati, sapendo quando fidarsi e quando intervenire;
• comprensione dei limiti dell’IA, inclusi bias, distorsioni e implicazioni etiche e di responsabilità.

Qui emerge un rischio reale: l’evoluzione tecnologica produce operatori che eseguono senza comprendere e decisori che delegano all’IA senza assumersi responsabilità. Nel primo caso si crea dipendenza dai sistemi; nel secondo si indebolisce la governance, perché l’illusione di neutralità tecnica riduce senso critico e controllo umano. Entrambi gli scenari generano vulnerabilità operative, inefficienze e rischi reputazionali.

Per questo la formazione non è solo upskilling: è un meccanismo di controllo e responsabilizzazione. Formare significa rendere le persone in grado di porre domande corrette ai sistemi, interpretare risultati, verificare coerenza dei processi, riconoscere anomalie, individuare early warning e valutare l’impatto delle decisioni automatizzate su stakeholder e livelli di servizio.

In un modello maturo di Operations 4.0, la formazione continua diventa parte integrante della governance: contribuisce alla sostenibilità dei processi, al controllo dei costi, alla qualità dei servizi e alla stabilità complessiva del sistema. Se l’automazione rende le reti più intelligenti, la formazione rende le organizzazioni capaci di guidarle.

Un modello sostenibile: pulizia, responsabilità e trasparenza dei processi

Affrontare la sostenibilità nelle network operations è complesso, e il rischio più frequente è ridurre il tema alla sola dimensione ambientale, concentrandosi su efficienza energetica, emissioni e consumi. Una visione autenticamente sostenibile deve invece includere anche dimensioni organizzativa, economica e decisionale, altrimenti resta parziale e fragile nel tempo.

Una rete è sostenibile non solo quando consuma meno, ma quando è governabile nel lungo periodo, comprensibile nei meccanismi decisionali e capace di evolvere senza generare complessità ingovernabile.

Dal punto di vista organizzativo, la sostenibilità si misura nella capacità delle operations di funzionare in modo coerente anche con avvicendamenti di persone, introduzione di nuove tecnologie o ingresso di nuovi attori. Modelli opachi e dipendenti da conoscenze tacite di pochi tendono a deteriorarsi, aumentando rischio di errore e costi di gestione.

Sul piano economico, la mancanza di sostenibilità emerge con processi inefficaci, ridondanti o poco definiti, che generano rilavorazioni, errori sistematici e sprechi. Nel medio-lungo periodo questo compromette la solidità del modello di business, erodendo margini già sotto pressione e rendendo difficile conciliare qualità e controllo dei costi.

A ciò si aggiunge la dimensione decisionale: la capacità di assumere decisioni informate, tracciabili, ripetibili e difendibili, evitando approcci improvvisati o dipendenti dai singoli individui, che diventano una fonte strutturale di fragilità.

In questo contesto, la pulizia dei processi è centrale e non negoziabile. Processi puliti sono chiari, standardizzati, misurabili e supportati da dati affidabili. La qualità dei dati è un abilitatore: senza informazioni aggiornate e consistenti, automazione e IA rischiano di perdere efficacia e amplificare errori.

Parallelamente, serve una limpida attribuzione delle responsabilità: ogni fase del processo deve avere un soggetto riconoscibile, con ruoli e ambiti decisionali espliciti. L’assenza di chiarezza su chi fa cosa e perché è una delle principali fonti di inefficienza, conflitto e rallentamento.

Processi progettati in modo rigoroso e trasparente riducono il rework e producono benefici diretti: riduzione dei costi, compressione dei tempi e miglioramento della qualità del servizio.

Un elemento chiave che connette pulizia dei processi e sostenibilità è la tracciabilità, che in sistemi automatizzati e guidati da algoritmi non è solo un’esigenza amministrativa, ma un requisito strutturale.

La tracciabilità consente di ricostruire il percorso decisionale che ha portato a un’azione sulla rete, distinguendo tra decisioni umane, automatismi predefiniti e interventi supportati da IA. È essenziale per la gestione degli incidenti, l’evoluzione continua dei processi e una gestione consapevole del rischio operativo.

Inoltre, è imprescindibile per auditing e conformità normativa, particolarmente rilevanti in un settore regolamentato come le telecomunicazioni e sempre più esposto a richieste di trasparenza.

La capacità di spiegare come e perché siano state prese determinate decisioni facilita verifiche interne ed esterne, riduce il rischio di sanzioni e accresce la credibilità dell’organizzazione verso clienti, partner, investitori e regolatori, contribuendo a costruire fiducia.

Il punto centrale è che la sostenibilità delle operations non dipende solo dalle tecnologie adottate, ma dalla qualità dei processi che ne costituiscono il fondamento. IA, automazione e architetture software-defined incrementano efficienza e resilienza solo se poggiano su processi ben definiti, responsabilità chiare e trasparenza nelle decisioni. In assenza anche di uno solo di questi elementi, la tecnologia diventa un moltiplicatore di complessità.

La sostenibilità richiede dunque una valutazione attenta e sistematica dei processi e un approccio alla semplificazione: togliere ed eliminare prima di aggiungere e complicare. Quando processi e governance sono progettati in modo sostenibile, la tecnologia diventa un alleato naturale e rende le operations pronte per il futuro.

Il contributo dell’intelligenza artificiale: automation, augmentation, agency controllata

Nel modello delle Network Operations 4.0 l’Intelligenza Artificiale non è semplicemente una tecnologia abilitante, ma entra nella dinamica decisionale diventando un attore operativo che modifica i processi, influenza le priorità e incide sulla qualità del servizio e sulla relazione con clienti e stakeholder.

Per questo, il contributo dell’IA va letto su tre piani distinti e complementari: automation, augmentation e, solo in alcuni casi e con prudenza, agency controllata.

Automation: quando l’IA esegue. Il primo livello è l’automazione intelligente delle attività ripetitive. L’IA esegue per delega, migliorando efficienza e velocità, riducendo errori e aumentando consistenza operativa.

Nelle network operations questo può significare:

• esecuzione automatizzata di diagnosi standard su linee e servizi;
• apertura e instradamento automatizzato di ticket sulla base di evidenze oggettive;
• riconciliazione dati tra inventory, sistemi di monitoraggio e field operations;
• trigger automatici di interventi su specifiche soglie di degrado.

La automation può anche incrementare la qualità operativa: analisi in tempo reale di pattern, correlazione eventi, riconoscimento anomalie e reazioni rapide riducono down time, tempi di ripristino e costi complessivi degli incidenti.

Augmentation: quando l’IA supporta e migliora le decisioni. Il secondo livello è quello decisivo: l’augmentation, in cui l’IA amplifica le capacità decisionali delle persone analizzando grandi quantità di dati, simulando scenari, proponendo priorità e suggerendo azioni. L’essere umano resta responsabile, ma dispone di capacità analitiche superiori.

Esempi:

• prioritizzazione intelligente degli interventi, considerando contesto di business, criticità cliente e impatto potenziale;
• capacity planning avanzato, integrando trend storici, comportamenti reali e previsioni;
• previsione di disservizi integrando segnali tecnici e soft, come sentiment e pattern di interazione;
• supporto alle decisioni operative con raccomandazioni motivate e spiegabili, non come black box.

Qui l’IA entra realmente nella governance operativa: diventa un interlocutore tecnico qualificato. Ed è qui che si può parlare di AI-stakeholder, soggetti non umani che influenzano scelte, tempi, priorità e modalità di azione.

Agency controllata: quando ha senso parlare di agenti. Il terzo livello riguarda sistemi IA capaci di orchestrare sequenze di azioni, adattarsi a contesti variabili e interagire con sistemi e attori diversi, perseguendo obiettivi operativi definiti. Ha senso solo a condizioni chiare:

• perimetro limitato e ben definito;
• supervisione umana esplicita, con punti di controllo reali;
• accountability: va chiarito chi risponde delle decisioni operative, evitando il “l’ha deciso l’IA”.

In queste condizioni, agenti controllati possono essere utili nella gestione dinamica delle risorse di rete, nell’ottimizzazione in tempo reale dei flussi o in scenari complessi di assurance multi-operatore.

In definitiva, quando l’IA automatizza, supporta decisioni e, in alcuni casi, agisce come agente operativo, si comporta come uno stakeholder interno che condiziona lavoro, relazioni e processi. Per questo deve essere governata, non solo adottata.

Questo implica processi chiari, ruoli espliciti, responsabilità definite, trasparenza sugli algoritmi e comprensione di limiti e bias. L’IA, se inserita in contesti disordinati, amplifica il disordine; se integrata in governance solide, basate su project management, formazione continua e chiarezza dei processi, diventa un fattore di affidabilità, qualità del servizio e creazione di valore.

Cosa oggi non si fa, o si fa poco, e cosa domani diventa possibile

Nonostante la tecnologia disponibile e la consapevolezza di ciò che andrebbe implementato, molte organizzazioni continuano a operare secondo logiche prevalentemente reattive: la rete viene monitorata con sistemi che segnalano anomalie al superamento di soglie, gli incidenti vengono rilevati quando sono già in atto e gli interventi partono a valle dell’evento.

L’attenzione resta concentrata sul ripristino più che sulla prevenzione, sull’evento isolato più che sul contesto sistemico, sul singolo dominio tecnico più che sull’esperienza complessiva dell’utente finale e sulle lessons learned. Nonostante l’evidenza dei benefici attesi, molte organizzazioni scontano inerzia e resistenza al cambiamento.

In molti contesti, ad esempio, l’aumento delle segnalazioni al customer care viene trattato come fenomeno commerciale, mentre potrebbe essere un primo segnale di degrado infrastrutturale se correlato in tempo reale con i dati di rete.

Un primo ambito in cui il ritardo è evidente riguarda le simulazioni avanzate di scenari operativi. Le decisioni di rete continuano spesso a basarsi su best practice, esperienza degli operatori o analisi statiche, che faticano a cogliere la complessità del comportamento reale in condizioni variabili.

Si fatica a realizzare ambienti di simulazione realistici per picchi improvvisi di traffico, concatenazioni di malfunzionamenti, variazioni repentine della domanda o effetti a catena generati da automazioni non coordinate. In prospettiva, diventa possibile utilizzare la rete stessa come ambiente simulato, con modelli digitali evoluti e digital twin operativi che consentono di testare decisioni prima di applicarle in produzione, valutando impatti su prestazioni, costi, resilienza e customer experience.

Un secondo ambito cruciale riguarda la previsione dei disservizi. Oggi molti sistemi predittivi si fondano quasi esclusivamente su dati tecnici, fondamentali ma parziali. Molti segnali di degrado emergono prima e al di fuori della capacità di autodiagnosi: richieste di assistenza, reclami, interazioni con customer care, commenti sui social e recensioni negative contengono segnali deboli che anticipano problemi strutturali.

In un prossimo futuro, grazie a IA e analisi semantica avanzata, diventa possibile integrare sistematicamente segnali non tecnici nei modelli predittivi, costruendo una visione del rischio operativo più ricca e anticipatoria.

Un terzo aspetto riguarda la cultura dell’attendibilità dell’inventario di rete. Le informazioni nei sistemi di inventory e asset management dovrebbero essere “sacre”, perché base di tutti i ragionamenti successivi. Spesso questo viene dato per scontato, salvo poi produrre esperienze contraddittorie per gli utenti finali, segno di una scarsa consapevolezza della qualità delle informazioni sulla propria infrastruttura.

L’evoluzione porta a un passaggio fondamentale: l’integrazione sistemica di dati eterogenei. Oggi dati di rete, feedback clienti e canali digitali vivono in domini separati. Domani diventa possibile correlare questi domini in tempo quasi reale, per esempio collegando un incremento di latenza in un’area a un picco di segnalazioni su un’app, o individuando un problema di configurazione a partire da un cambiamento anomalo nel comportamento degli utenti.

In questo modo, il dato smette di essere solo reporting e diventa leva diretta di decisione operativa.

Da questa convergenza emergono nuove metriche di customer satisfaction, diverse da survey periodiche o NPS aggregati, non più sufficienti in contesti complessi. Le metriche del futuro diventano:

• dinamiche, aggiornate in tempo quasi reale;
• predittive, capaci di stimare il rischio di insoddisfazione;
• contestuali, legate a profilo utente, servizio, momento e condizioni di fruizione.

In questo scenario, la customer experience non è più un risultato a valle, ma una variabile operativa da governare attivamente.

Tutto ciò abilita un cambiamento culturale profondo: da una logica centrata sulla riparazione a una visione orientata alla prevenzione e alla progettazione consapevole. Se oggi molte energie sono assorbite dalla gestione degli incidenti, domani più risorse potranno essere dedicate ad analisi delle cause profonde, riprogettazione dei processi e ottimizzazione strutturale della rete.

Le Network Operations del futuro non saranno solo più rapide o automatizzate, ma più intelligenti in senso sistemico: capaci di apprendere, anticipare e progettare esperienze di servizio migliori. È qui che si colloca la discontinuità tra ciò che oggi si fa poco e ciò che domani diventerà possibile.

Conclusioni: l’AI non sostituisce la governance, la rende indispensabile

L’evoluzione verso le Network Operations 4.0 non rappresenta solo un salto tecnologico, ma un cambio di paradigma nel modo in cui immaginiamo, gestiamo e governiamo infrastrutture critiche.

L’ingresso dell’Intelligenza Artificiale introduce nuove capacità di automazione, previsione e supporto decisionale, ma rende ancora più centrale la governance: non è la tecnologia da sola a determinare la qualità dei modelli operativi, bensì la capacità delle organizzazioni di orientarla in modo consapevole, responsabile e strategico.

Il primo messaggio chiave è che le Network Operations 4.0 sono prima di tutto una questione di governance. Automazione, piattaforme data-driven e architetture programmabili aumentano efficienza e resilienza solo se inserite in un framework di responsabilità definite, processi chiari, tracciabilità delle decisioni e capacità di indirizzo. In assenza di queste condizioni, la complessità tecnica può trasformarsi in fragilità organizzativa: sistemi più veloci, ma non necessariamente migliori.

Il secondo punto riguarda il ruolo dell’IA: nel contesto operativo evoluto non è solo uno strumento di supporto, ma può entrare nei processi decisionali, influenzare priorità e incidere sui livelli di servizio, modificando i rapporti tra persone, organizzazioni e infrastrutture. Per questo può essere considerata un nuovo stakeholder funzionale e operativo, una presenza che pesa sulle scelte e richiede consapevolezza, controllo, regole chiare e responsabilità esplicite.

Da qui deriva il terzo messaggio: project management e formazione continua non sono elementi accessori, ma condizioni abilitanti. Il project management trasforma complessità in valore e rende trasparenti le decisioni, evitando che la velocità dell’automazione moltiplichi gli errori. La formazione permette alle persone di governare sistemi intelligenti, comprendendone potenzialità e limiti, evitando operatori che eseguono senza capire e decisori che delegano senza responsabilità.

Il vero punto di svolta non è automatizzare di più, ma governare meglio ciò che automatizziamo. La trasformazione digitale delle operations non è una gara alla tecnologia più avanzata, ma la capacità di costruire modelli sostenibili, trasparenti e responsabili, in cui esseri umani, processi e algoritmi convivano in un sistema coerente.

L’Intelligenza Artificiale può diventare il motore di reti più resilienti, efficienti e orientate al valore, ma solo se inserita in una governance solida, sostenuta da competenze adeguate e da una cultura organizzativa consapevole.

In definitiva, le Network Operations 4.0 non richiedono di affidarci ciecamente alle macchine, ma di rafforzare l’intelligenza delle organizzazioni. La sfida non è sostituire la governance con l’IA, ma usare l’IA per rendere la governance più necessaria, più efficace e più strategica. È in questo equilibrio tra tecnologia, responsabilità e competenze che si gioca la maturità delle network operations e la capacità di governare infrastrutture critiche in modo sostenibile. L’IA non sostituisce la governance, la rende indispensabile.