Quando pensiamo all’automazione, la prima immagine che affiora è spesso l’auto a guida autonoma: un passeggero che indica la destinazione e poi si gode il viaggio. È un paragone usato da Raghav Sahgal, presidente della divisione Cloud and Network Services di Nokia, per descrivere la rete del futuro: un’infrastruttura capace di “guidarsi” da sola, lasciando agli operatori il semplice ruolo di indicare l’obiettivo di business. Sahgal spiega che già nel giro di uno–tre anni alcune telco potrebbero passare al Livello 4 del modello TM Forum, lo stadio “highly autonomous” in cui l’intervento umano diventa sporadico, supervisionale, e l’orchestrazione dei processi è affidata a intelligenze artificiali agentiche e generative lightreading.com.
Il percorso non nasce dal nulla. Il modello dei livelli, elaborato dal TM Forum, descrive la traiettoria da una gestione manuale (Livello 0) alla piena autonomia (Livello 5). Il Livello 4 segna il punto di non ritorno: l’AI non si limita più ad automatizzare task ripetitivi ma prende decisioni basate su obiettivi di prestazione ed esperienza cliente, chiudendo il ciclo in modo predittivo inform.tmforum.orginform.tmforum.org. Nokia afferma di avere già gli strumenti per far compiere questo salto ai propri clienti grazie a tecnologie di intent-based networking, dove l’operatore dichiara l’intento (“garantisci 20 ms di latenza su questa slice”) e una costellazione di agenti AI, come il pacchetto MantaRay SMO, traduce l’istruzione in configurazioni concrete nokia.com.
Perché proprio adesso?
L’esplosione di dati 5G Standalone e l’avvicinarsi dell’era 6G stanno rendendo le reti troppo complesse per essere governate a colpi di script manuali. Nokia conta già 52 core 5G SA live e sostiene che la massa di telemetrie prodotte da radio, transport e core supera la capacità cognitiva di qualsiasi NOC tradizionale lightreading.com. Generative AI e modelli agentici, invece, “parlano” nativamente quel linguaggio di log, metriche e KPI, scoprendo anomalie, simulando scenari e intervenendo prima che l’utente finale percepisca il disservizio.
Parallelamente il GSMA, con la Responsible AI Maturity Roadmap, ricorda che l’adozione dell’AI va dosata con pratiche di governance, dataset puliti e metriche etiche condivise. Il percorso di maturità valuta visione, controlli tecnici, coinvolgimento degli stakeholder e capacità di change management; senza queste linee guida, il rischio è di creare “automazione-ombra” che danneggia reputazione e compliance gsma.com.
Effetti sul lavoro nelle telco
Il tema più caldo è l’impatto sull’occupazione. Nel Regno Unito BT ha già annunciato l’obiettivo di ridurre la forza lavoro a 75-90 mila dipendenti entro il 2030, attribuendo all’AI parte del potenziale risparmio lightreading.com. Nokia, però, rovescia la prospettiva: le reti multivendor, cloud-native, distribuite fino all’edge sono diventate ingestibili “a mano”, e senza automazione gli operatori rischiano di perdere in competitività e affidabilità.
Dal punto di vista umano, i ruoli cambiano piuttosto che scomparire. Il focus si sposta da “cliccare” interfacce OSS a insegnare all’AI quali metriche contano davvero per il business; da lì, specialisti in data engineering, MLOps e governance assumono centralità. Questo richiede programmi di riqualificazione che le telco dovranno pianificare adesso, per evitare un gap di competenze quando l’autonomia di rete diverrà mainstream.
L’allineamento con i grandi trend 6G
La visione di Nokia si intreccia con le ricerche di Bell Labs sul 6G, dove reti “che sentono, pensano e agiscono” dovranno orchestrare digital-twin estesi, sensing radio e connettività URLLC sub-millisecondo. Già nella roadmap 6G, l’automazione closed-loop con AI distribuita è indicata come fondamento architetturale, non semplice add-on nokia.com. In pratica, la corsa al Livello 4 entro il 2026 diventa la palestra per abilitare le capacità che il 6G darà per scontate.
Il mio punto di vista
L’Italia – dove diverse reti stanno ancora completando il rollout 5G SA – non può permettersi di rimanere al Livello 2-3 mentre le big tech portano l’AI nativamente in ogni strato dell’infrastruttura. La storia insegna che chi automatizza meglio conquista prima i margini: è accaduto nel cloud con il concetto di “software-defined everything” e succederà nelle telecomunicazioni. Tuttavia, il vantaggio non sarà solo di costo. Reti che reagiscono in tempo reale a un picco di domanda VR o a un guasto in fibra offrono esperienze che fidelizzano clienti retail e industriali molto più di uno sconto sul canone.
Il rischio, semmai, è affidarsi a un solo hyperscaler per l’intelligenza di rete, sostituendo la dipendenza da un vendor hardware con quella da un vendor cloud. Su questo tema l’approccio multicloud di Nokia – che ha dismesso la propria piattaforma NCS per integrarsi con Red Hat, AWS, Google e Microsoft – appare pragmatico: concentrarsi sulle funzioni di rete e lasciare “il ferro” ai giganti dell’infrastruttura lightreading.com. Se la previsione di Nokia si avvererà, il 2026 potrebbe essere ricordato come l’anno in cui la rete smise di essere governata comando-per-comando e iniziò a governarsi per obiettivi. Chi si muove ora – investendo in AI responsabile, pulizia dei dati e upskilling del personale – arriverà al taglio del nastro con un vantaggio competitivo difficilmente recuperabile.
