Le telecomunicazioni entrano in una nuova fase evolutiva. Dopo anni in cui l’intelligenza artificiale ha sostenuto soprattutto l’automazione di singole attività, il settore si confronta con un paradigma più ampio: l’era dell’AI agentica, in cui sistemi intelligenti coordinano interi flussi operativi, intervengono in autonomia e anticipano problemi tecnici e disservizi. È questa la visione delineata da Angelo Libertucci, Global Head of Industry, Telecom di Google Cloud, alla vigilia del MWC 2026 di Barcellona, dove il gruppo presenta un insieme di soluzioni destinate a trasformare il modello operativo degli operatori di rete.
Dalla semplice automazione all’ecosistema agentico
L’approccio tradizionale all’AI nelle telco ha privilegiato strumenti verticali per accelerare attività manuali. Il passaggio all’AI agentica implica invece la costruzione di un ecosistema integrato, in grado di collegare infrastruttura, dati e dispositivi finali. Google Cloud punta a un’integrazione lungo l’intera catena del valore, dal data center allo smartphone. L’obiettivo dichiarato è rendere la rete “invisibile” per l’utente finale, con un’esperienza priva di attriti e una gestione intelligente dei servizi mobili.
Il nodo dei dati: da “data swamp” a asset strategico
Perché un agente AI possa agire in autonomia, deve disporre di una comprensione profonda del contesto operativo. Molti operatori, tuttavia, operano in ambienti frammentati, con dati distribuiti tra silos eterogenei.
Google Cloud interviene su tre direttrici principali. La prima riguarda l’automazione del ciclo di vita del dato tramite BigQuery, integrato con i modelli Gemini, per la pulizia e classificazione della telemetria di rete. La seconda consiste nella creazione di un “gemello digitale” su scala globale con Cloud Spanner Graph, che fornisce una mappa temporale delle relazioni all’interno della rete. La terza è lo sviluppo di pipeline riutilizzabili, in collaborazione con DigitalRoute, per trasformare segnali di rete disordinati in una fonte dati coerente.
L’integrazione di questi elementi consente agli agenti di rilevare anomalie, analizzare cause e intervenire in modo proattivo.
Orchestrare il core digitale tra BSS e OSS
Uno dei principali ostacoli per gli operatori è la frammentazione dei sistemi legacy, in particolare tra ambiti BSS (Business Support Systems) e OSS (Operational Support Systems). Google propone un’infrastruttura unificata basata su BigQuery, Spanner, Vertex AI e sulla piattaforma Gemini Enterprise. In questo scenario, Gemini Enterprise assume il ruolo di motore di ragionamento trasversale, capace di collegare eventi tecnici di rete agli impatti sul cliente finale. L’agente non si limita a segnalare un’anomalia, ma può correlare il dato tecnico a una potenziale disservizio, suggerire o attivare un’azione correttiva e coordinare più dipartimenti.
Verso la rete autonoma di livello 4 e 5
Il tema dell’autonomia di rete è centrale. L’obiettivo dichiarato è raggiungere i livelli 4 e 5 di autonomia, con infrastrutture in grado di identificare, diagnosticare e correggere problemi senza intervento umano.
Tra le innovazioni presentate figura l’evoluzione del digital twin in un grafo temporale alimentato da Spanner Graph. Questo modello permette analisi delle cause in tempo reale e retrospettive, con consultazione dello stato storico della rete. In collaborazione con NetAI, MasOrange utilizza questi modelli per accelerare la risoluzione degli incidenti.
La creazione di un layer dati unificato tra analisi in tempo reale e storica riduce la necessità di trasferimenti manuali. L’addestramento di Graph Neural Networks (GNNs) in Vertex AI consente di prevedere la propagazione dei guasti e intervenire prima che impattino sugli abbonati.
Vodafone sperimenta il framework per automatizzare la gestione delle connessioni, mentre Deutsche Telekom utilizza sistemi multi-agente per risolvere problemi su domini di rete differenti. Parallelamente, Google collabora con Nokia per integrare la piattaforma Network-as-Code con il proprio stack AI, consentendo la gestione delle risorse di rete tramite linguaggio naturale.
Customer care proattivo e fidelizzazione
Nel rapporto tra operatore e cliente, il modello tradizionale resta spesso reattivo: il disservizio si verifica, il cliente contatta l’assistenza, l’operatore interviene.
Google Cloud propone un “motore di loyalty proattivo”. In collaborazione con Amdocs, viene sviluppato un contact center agentico basato su Gemini Enterprise per la Customer Experience e sull’ecosistema Amdocs. L’agente può identificare un disservizio, riavviare una connessione e applicare un eventuale credito in bolletta prima che l’utente presenti reclamo.
Nuove opportunità di ricavo e identità digitale
Oltre all’efficienza operativa, l’AI agentica viene proposta come leva di crescita dei ricavi. In un contesto di ARPU stagnante, l’idea è trasformare la rete in una piattaforma di identità sicura.
Un esempio è la collaborazione con Deutsche Telekom per l’API CAMARA Number Verification 2.0, conforme agli standard GSMA Open Gateway. Il servizio consente autenticazione di rete in background, alternativa agli SMS OTP, con potenziale monetizzazione sotto forma di Identity-as-a-Service.
MWC 2026: dimostrazioni e casi d’uso
Al Mobile World Congress, Google Cloud presenta dimostrazioni dal vivo di sistemi multi-agente, digital twin e casi di risoluzione autonoma dei servizi. L’obiettivo è mostrare come l’AI agentica possa connettere infrastruttura core, sistemi aziendali e dispositivi mobili in un flusso continuo di intelligenza operativa.
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