Le tecnologie per le telecomunicazioni evolvono a ritmi serrati ma il comparto oggi si trova ad affronta una crescente pressione concorrenziale e per questo la modernizzazione delle reti non sembra più un’opzione, ma una necessità strategica. A sottolinearlo è la ricerca condotta da Mobile World Live (Gsma) in collaborazione con MongoDB, che ha coinvolto quasi 300 executive del settore, tra operatori di rete mobile (Mno), system integrator, consulenti e fornitori software con l’obiettivo di comprendere lo stato dell’arte nella trasformazione digitale delle comunicazioni, identificare ostacoli e priorità e valutare il ruolo di tecnologie chiave come l’intelligenza artificiale (AI), le Api e i moderni data layer.
La survey si propone di indagare come i communication service provider stiano affrontando la modernizzazione delle infrastrutture, con particolare attenzione all’impiego di AI, Api e nuovi modelli di gestione dei dati. Le aziende partecipanti – provenienti da Europa (46%), Americhe (25%) e Asia (17%) – rappresentano realtà di dimensioni differenti: il 58% con un fatturato inferiore al miliardo di dollari annuo, mentre il 22% appartiene a grandi aziende con oltre 10 miliardi di dollari di ricavi. L’indagine analizza quindi in profondità le strategie adottate, le tecnologie implementate, le barriere percepite e le aspettative di ritorno sugli investimenti. Entriamo nei dettagli.
Perché serve modernizzare la rete
Del modello di business tradizionale dei Csp, basato su voce e Sms, è evidente ormai soprattutto l’obsolescenza. La diffusione dello smartphone ha spostato l’asse del valore verso il dato, mentre nuovi attori, gli hyperscaler, hanno rapidamente conquistato terreno grazie a modelli più agili. Secondo i rilievi della Gsma Intelligence, i servizi legacy cresceranno solo del 3% annuo da qui al 2030, contro un Cagr del 14% per soluzioni emergenti come cloud, IoT, cybersecurity e AI. Il mercato potenziale indirizzabile vale invece già oggi circa 400 miliardi di dollari, ma potrebbe arrivare a 2.900 miliardi entro il 2030. Per intercettare queste opportunità, i Csp devono adottare architetture software-defined, virtualizzazione (Nfv) e automazione, integrando AI e IoT nelle operation di rete. Nonostante la consapevolezza diffusa, la modernizzazione si scontra però con ostacoli significativi. Il 41% degli intervistati cita l’incompatibilità tra sistemi come principale freno all’integrazione e alla sintesi dei dati. Seguono i vincoli di budget (22%) e la persistenza di infrastrutture legacy (18%). La carenza di competenze è un altro nodo critico: il 17% lamenta l’assenza di personale qualificato in ambiti chiave come cybersecurity, AI e data science, con un deficit stimato in 600mila unità solo negli Stati Uniti entro il 2030. A ciò si aggiungono i rischi legati alla sicurezza e alla compliance normativa, soprattutto in contesti dove la duplicazione dei dati in ambienti silo è ancora pratica comune.
Automazione, sono i servizi a definire le priorità
I Csp non possono certo più limitarsi ad indirizzare un’offerta “consumer”: il 44% degli executive individua per questo nelle reti private 5G l’opportunità principale per nuovi ricavi, seguita dall’IoT (25%) e dalle applicazioni a bassa latenza. L’automazione diventa quindi cruciale per garantire scalabilità, resilienza e rapidità nell’erogazione dei servizi. E per questo AI e machine learning sono considerate fondamentali dal 28% del campione, seguite da edge computing e IoT (14%). Un dato che è significativo proprio in relazione al fatto che l’integrazione di sensori IoT nelle reti edge consente di alimentare i motori di AI con dati in tempo reale, abilitando use case come il self-healing network (26%) e la fault prediction (25%). In parallelo, Api e modelli a microservizi stanno trasformando la modalità di creazione e distribuzione dei servizi. Il 37% dei Csp riconosce nell’apertura della rete ai developer tramite le Api un potente motore di innovazione, mentre il 20% sottolinea la possibilità di ridurre i costi operativi. Tuttavia, solo l’8% attribuisce valore agli standard condivisi, evidenziando un gap culturale nell’adozione di paradigmi aperti.
Il valore dell’AI e i vantaggi offerti dalle Api
L’AI, nelle sue molteplici declinazioni (ML, GenAI, Agentic AI), è un acceleratore chiave per l’automazione e l’efficienza operativa. Eppure, il suo impiego rimane limitato: il 32% dei Csp la utilizza principalmente per il monitoraggio, mentre solo il 18% la impiega per il tracciamento end-to-end dei guasti. L’intelligenza predittiva, che consentirebbe di prevenire le anomalie, è ancora poco sviluppata, anche se i benefici sono evidenti: una telco tier-1 ha registrato un miglioramento del 30% nei Kpi di rete, una riduzione del 99% dello sforzo operativo e una velocizzazione del 90% nei tempi di risoluzione, grazie all’AI.
Il potenziale si estende anche alla customer experience: il 35% dei Csp prevede di utilizzare GenAI per automatizzare il supporto clienti, il 28% per migliorare la prevenzione delle frodi e il 27% per fornire raccomandazioni personalizzate. E McKinsey rileva un incremento del 20% delle vendite in aziende che adottano AI per la personalizzazione, mentre stime di Accenture notificano un incremento del 50% nella retention clienti.
Sul fronte dati, i document database (sono quei DB che memorizzano le informazioni all’interno dei documenti) come MongoDB permettono di superare i limiti dei sistemi relazionali, offrendo flessibilità, scalabilità e sicurezza. Questi strumenti consentono di modellare i dati in modo naturale per gli sviluppatori, ridurre la frammentazione informativa e abilitare analisi in tempo reale, fondamentali per la monetizzazione via Api e per servizi come il billing automatizzato, la gestione dei cataloghi prodotti o i sistemi antifrode. L’approccio NoSql, in particolare, si rivela produttivo in contesti a rapida evoluzione come il 5G, l’edge computing e l’automazione industriale.
Inoltre, l’adozione di Api standardizzate – come quelle promosse da Gsma Open Gateway – rappresenta un’opportunità concreta per rafforzare la sicurezza (Kyc – corretta identificazione dei clienti – e verifica dispositivi), migliorare l’accesso alle funzionalità di rete da parte di terzi e creare modelli di business innovativi basati sull’esposizione di capability.
Un approccio di trasformazione incrementale modulare e data-driven appare oggi la scelta più sostenibile per allineare tecnologie, competenze e business continuity, con un avvertimento: investire su AI, Api e data layer non significa solo aggiornare l’infrastruttura, ma porre le fondamenta per un nuovo modello operativo e di relazione con i clienti, capace di generare valore nel lungo periodo.
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