AI nelle telecomunicazioni: casi d’uso principali, vantaggi e tendenze future

I fornitori di telecomunicazioni stanno investendo molto nell’AI per migliorare le operazioni e rispondere alle nuove esigenze dei clienti.

Deutsche Telekom, ad esempio, prevede di sfruttare l’AI per generare circa 1,5 miliardi di euro in nuove fonti di ricavo e ridurre i costi di 700 milioni di euro entro il 2027.

Anche se i grandi operatori di telecomunicazioni guidano l’adozione, l’IA non è riservata solo ai giganti del settore. Anche le aziende più piccole stanno vedendo i vantaggi, poiché i chatbot aziendali aiutano a migliorare l’affidabilità della rete e il supporto clienti.

Vediamo come gli agenti AI stanno trasformando il settore delle telecomunicazioni — e cosa serve per costruirli e distribuirli in modo efficace.

Cos’è l’AI nelle telecomunicazioni?

L’AI nelle telecomunicazioni si riferisce all’uso dell’intelligenza artificiale per automatizzare i processi e migliorare l’affidabilità del servizio. Permette ai provider di analizzare grandi volumi di dati di rete e riconoscere tendenze che indicano potenziali problemi. Identificando questi schemi in anticipo, l’AI aiuta a prevenire interruzioni e garantisce un servizio più affidabile.

• L’IA elabora i dati di rete in tempo reale per rilevare anomalie e prevedere possibili guasti, permettendo ai provider di risolvere i problemi prima che impattino sul servizio.
• Gli assistenti AI aiutano con richieste di fatturazione e risolvono problemi di connettività.
• L'automazione intelligente ottimizza le prestazioni della rete riallocando la banda e regolando le risorse in base alla domanda.

Come funziona l’AI nelle telecomunicazioni?

L’AI è integrata nei sistemi di telecomunicazione per migliorare le operazioni e l’affidabilità del servizio. Elaborando dati in tempo reale, aiuta i provider a gestire l’infrastruttura in modo più efficiente e a rispondere alle richieste di rete senza ritardi.

Monitoraggio e ottimizzazione delle prestazioni di rete

L’IA monitora costantemente l’attività di rete e regola le risorse per mantenere la stabilità. Se il traffico aumenta in una zona, rialloca la banda per evitare congestioni. Quando il segnale si indebolisce su una cella, l’IA individua il problema e avvisa i tecnici per intervenire.

Prevedere e prevenire interruzioni di servizio

Analizzando i dati storici, l’AI rileva schemi che indicano possibili guasti. Se una linea in fibra ottica mostra segni di deterioramento, l’AI consiglia una manutenzione preventiva. In caso di tempesta in arrivo, può preparare strategie di routing alternative per ridurre al minimo le interruzioni del servizio.

• La manutenzione predittiva AI identifica segnali precoci di guasto delle apparecchiature.
• Le valutazioni automatiche dei rischi aiutano i provider di telecomunicazioni ad anticipare e mitigare potenziali interruzioni.

Automatizzare e ottimizzare il supporto clienti

Gli assistenti AI utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare le richieste dei clienti e fornire assistenza in tempo reale. Invece di attendere in linea, i clienti possono ricevere risposte immediate o istruzioni passo-passo per risolvere i problemi.

• I chatbot AI gestiscono le richieste di routine, liberando i team di supporto per i casi più complessi.
• Gli agenti AI assistono nell’installazione e nel supporto tecnico, intervenendo in caso di necessità.

Ottimizzazione e sicurezza delle operazioni di telecomunicazione

L'AI rafforza la sicurezza nelle telecomunicazioni rilevando comportamenti sospetti sulle reti. Identifica schemi insoliti nei registri delle chiamate e nell'uso dei dati per segnalare possibili tentativi di frode. Imparando continuamente dalle nuove minacce, l'AI aiuta i provider a proteggere i dati degli utenti e mantenere l'integrità della rete.

Oltre alla sicurezza, l’AI automatizza attività come l’attivazione degli account e la regolazione della banda in base alla domanda. Ottimizza anche le configurazioni di rete per ridurre l’intervento manuale e migliorare l’erogazione dei servizi.

Casi d’uso AI nelle telecomunicazioni

Quando pensi all’AI nelle telecomunicazioni, probabilmente i chatbot sono la prima cosa che ti viene in mente — gestiscono richieste e assistenza clienti.

Tuttavia, il ruolo dell’IA nelle telecomunicazioni va ben oltre. Ecco alcuni dei suoi numerosi casi d’uso:

Manutenzione predittiva con machine learning

La manutenzione predittiva basata su IA migliora l’affidabilità delle reti telecomunicative identificando in anticipo possibili guasti alle apparecchiature. Analizzando i dati di rete in tempo reale, l’IA rileva schemi che indicano potenziali problemi, consentendo interventi tempestivi.

• L’AI monitora il traffico di rete per individuare anomalie, come improvvisi aumenti di perdita di pacchetti su specifiche torri, consentendo una risoluzione tempestiva prima che il cliente ne risenta.
• Analizzando i dati storici, l’AI prevede quando componenti come gli alimentatori potrebbero degradarsi, suggerendo manutenzione per evitare interruzioni e garantire continuità del servizio.

Ottimizzazione della rete con digital twin

La tecnologia dei gemelli digitali crea repliche virtuali delle infrastrutture di telecomunicazione, permettendo ai provider di simulare le prestazioni della rete e testare nuove configurazioni. Invece di apportare modifiche dirette alla rete reale, gli ingegneri possono regolare i parametri nel gemello digitale per vedere come reagisce il sistema.

Ad esempio, un chatbot AI per le telecomunicazioni potrebbe aiutare gli ingegneri analizzando un digital twin e suggerendo modifiche prima della messa in produzione reale.

Se un operatore prevede di espandere la copertura 5G, il chatbot può:

• Analizza i dati di rete per individuare possibili colli di bottiglia e aree non coperte.
• Simula diverse configurazioni per testarne l’impatto prima dell’implementazione e consiglia eventuali modifiche.

Invece di eseguire simulazioni manualmente, gli ingegneri possono interagire con l’agente AI, ponendo domande come ‘Cosa succede se aumentiamo la banda in questa regione?’ o ‘Come influirà questa configurazione sulla latenza?’ L’AI fornirà risposte basate su simulazioni in tempo reale.

Supporto clienti intelligente

Gli assistenti AI aiutano i clienti con domande sulla fatturazione e problemi di connettività.

Oltre a gestire le attività di assistenza clienti di routine, gli IT chatbot svolgono un ruolo fondamentale nelle telecomunicazioni assistendo con il supporto tecnico e la risoluzione dei problemi di rete. Diagnosticano problemi di connettività e forniscono soluzioni passo-passo, decidendo quando è necessario coinvolgere un operatore.

Rilevamento frodi

Nel settore delle telecomunicazioni, gli strumenti AI possono rilevare schemi insoliti nei registri delle chiamate e nelle transazioni per identificare attività fraudolente.

Analizzando le anomalie, aiuta i provider a prevenire problemi come la clonazione delle SIM prima che si aggravino.

Gli strumenti AI possono aiutare le aziende di telecomunicazioni a prevenire perdite finanziarie imparando continuamente dai nuovi dati.

Marketing personalizzato

L’IA consente un marketing personalizzato nelle telecomunicazioni analizzando i dati dei clienti e prevedendo quali offerte saranno più rilevanti. Invece di affidarsi a promozioni generiche, l’IA personalizza le raccomandazioni usando dati in tempo reale sulle attività e sull’utilizzo dei servizi.

Un modo in cui i provider di telecomunicazioni applicano questo è tramite agenti AI per il marketing digitale. Ad esempio, se un cliente guarda spesso contenuti video in streaming, un agente AI può suggerire un upgrade del piano dati adatto al suo utilizzo. Un provider può anche usare l’AI generativa per creare sconti personalizzati sulle chiamate internazionali in base alla cronologia delle chiamate.

Automazione intelligente per la fornitura di servizi

L’AI ottimizza le operazioni automatizzando attività manuali come la configurazione di rete e l’allocazione delle risorse. Accelera anche l’attivazione dei servizi, riducendo il rischio di errori umani.

Può facilitare:

• Onboarding di nuovi clienti – Quando un cliente si iscrive a un piano internet, l’IA configura automaticamente la banda e assegna le risorse di rete, eliminando la necessità di configurazioni manuali.
• Allocazione dinamica delle risorse – Se la domanda in una specifica area aumenta, l’AI rileva la congestione e regola la distribuzione delle risorse per mantenere la qualità del servizio.
• Rerouting automatico del traffico – In caso di interruzione, l’AI reindirizza il traffico di rete per ridurre al minimo i disagi mentre i tecnici risolvono il problema.

Vantaggi dell’AI nelle telecomunicazioni

ROI più alto e risparmio sui costi

Con il mercato dell’AI nelle telecomunicazioni che dovrebbe raggiungere 38,8 miliardi di dollari USA entro il 2031, i provider che adottano l’AI ora possono posizionarsi per una crescita a lungo termine.

• L’automazione tramite IA riduce i costi operativi minimizzando il lavoro manuale e migliorando l’efficienza.
• L’analisi predittiva aiuta a prevenire costosi tempi di inattività identificando potenziali problemi prima che si aggravino.
• Le interazioni AI con i clienti, come i chatbot, riducono i costi di supporto diminuendo la dipendenza dai dipendenti.
• L’IA consente ai provider di telecomunicazioni di scalare i servizi senza aumentare proporzionalmente i costi

In particolare, il 74% delle aziende di telecomunicazioni che utilizzano Gen AI in produzione sta ottenendo un ritorno sull'investimento da almeno un caso d'uso.

Reti ottimizzate e intelligenti

I fornitori di telecomunicazioni si affidano all’AI per mantenere le reti efficienti monitorando costantemente le prestazioni. Quando il traffico aumenta in una regione specifica, l’AI rileva il cambiamento e regola la larghezza di banda per evitare congestioni.

Maggiore affidabilità della rete

Guasti di rete imprevisti possono interrompere il servizio e frustrare i clienti. L’AI riduce i tempi di inattività individuando i primi segnali di degrado hardware. Se una stazione base inizia a funzionare male, l’AI consiglia la manutenzione prima che si verifichi un’interruzione.

• Rileva segnali irregolari nei cavi in fibra ottica e programma la manutenzione preventiva
• Segnala problemi hardware prima che causino interruzioni
• Riduce il rischio di interruzioni diffuse prevedendo i guasti in anticipo

Assistenza clienti più efficace

Tempi di attesa lunghi e risoluzioni lente frustrano i clienti delle telecomunicazioni. Gli assistenti AI forniscono risposte immediate tramite sistemi IVR, chat e portali self-service. Quando si presenta un problema complesso, l’AI raccoglie i dettagli rilevanti e trasferisce senza interruzioni il caso a un operatore umano, garantendo un supporto più rapido ed efficiente.

Maggiore efficacia operativa

L’AI permette ai provider di telecomunicazioni di ottimizzare le risorse e ridurre i costi automatizzando i processi di routine. Prevedendo le necessità di manutenzione e prevenendo i guasti, l’AI riduce i tempi di inattività e minimizza le riparazioni costose.

• Automatizza la risoluzione dei problemi di rete più comuni
• Assegna la banda in modo dinamico per prevenire congestioni
• Semplifica l’onboarding dei clienti e l’attivazione dei servizi

Maggiore sicurezza e prevenzione delle frodi

Attività fraudolente come SIM swapping e spoofing delle chiamate costano milioni ogni anno ai provider di telecomunicazioni. L’IA rileva schemi irregolari nelle attività degli account e segnala potenziali minacce prima che si aggravino. Imparando dai casi di frode passati, l’IA migliora anche la precisione, riducendo i falsi positivi e prevenendo il blocco di transazioni legittime.

Maggiore crescita delle vendite

Fidelizzare i clienti e massimizzare i ricavi richiede strategie di marketing precise e basate sui dati.

Gli agenti AI per le vendite aiutano i provider di telecomunicazioni a identificare i clienti più propensi ad aggiornare i piani o rinnovare i contratti. Analizzando l’uso passato dei servizi, l’AI suggerisce promozioni personalizzate in linea con le esigenze individuali, aumentando coinvolgimento e conversioni.

Come creare un agente AI per le telecomunicazioni

Pronto a creare un agente AI per le telecomunicazioni? Puoi iniziare in soli 6 passaggi. Vediamoli insieme.

1. Definisci il tuo ambito

Decidi cosa dovrà gestire il tuo agente AI per le telecomunicazioni, ad esempio:

• Assistenza clienti
• Diagnostica di rete
• Fornitura del servizio
• Rilevamento frodi e sicurezza

Può concentrarsi su una sola funzione o combinare più capacità per offrire una soluzione più completa.

Definire chiaramente il ruolo dell’agente IA assicura che venga progettato per rispondere a specifiche esigenze aziendali e migliorare l’esperienza dei clienti.

2. Scegli una piattaforma

Scegli una piattaforma AI che supporti NLP e automazione, garantendo al contempo il recupero dati in tempo reale e l'integrazione.

Non mancano le piattaforme di agenti IA tra cui scegliere. Se cerchi ispirazione, la nostra lista curata delle migliori piattaforme IA è un ottimo punto di partenza.

Per agenti AI specifici per le telecomunicazioni, piattaforme come Botpress offrono strumenti avanzati, inclusi i Nodi Autonomi, che permettono agli agenti AI di decidere quando seguire un flusso strutturato e quando utilizzare agenti large language model (LLM). Gli sviluppatori possono semplicemente istruire il nodo in linguaggio naturale, facilitando la creazione di assistenti telecom dinamici e contestuali che si adattano alle esigenze dei clienti e alle condizioni di rete.

3. Crea istruzioni e variabili

Il tuo agente AI per le telecomunicazioni sarà completamente unico — dipende tutto dal tuo caso d'uso e dagli obiettivi. Parte del processo sarà familiarizzare con la piattaforma scelta e applicare quella conoscenza ai tuoi obiettivi specifici.

Inizia con un Nodo Autonomo

I Nodi Autonomi permettono agli agenti AI di decidere quando seguire un flusso strutturato e quando usare un LLM. Invece di uno scripting rigido, gli sviluppatori possono definire il comportamento in linguaggio naturale. Un agente AI per le telecomunicazioni potrebbe guidare gli utenti nelle richieste di fatturazione con un flusso strutturato, ma affidarsi a un LLM per diagnosticare problemi di rete imprevedibili.

Crea variabili per raccogliere informazioni

Per assistere efficacemente i clienti, l’agente AI deve raccogliere dettagli chiave. Un agente AI per la diagnostica di rete potrebbe chiedere la posizione dell’utente e il problema riscontrato, mentre un agente AI per il servizio clienti potrebbe richiedere i dati dell’account per fornire supporto accurato.

4. Integra il tuo agente AI

Il tuo agente IA per le telecomunicazioni deve integrarsi con gli strumenti e i sistemi giusti per garantire un funzionamento senza interruzioni.

Una piattaforma AI flessibile supporta integrazioni telecom predefinite, permettendo al tuo agente AI di collegarsi a sistemi essenziali come database clienti e piattaforme di fatturazione. Gli sviluppatori possono anche creare integrazioni personalizzate, collegando l’agente AI a strumenti interni e API telecom per l’accesso ai dati in tempo reale.

Ti conviene anche creare delle basi di conoscenza a cui il tuo agente AI possa fare riferimento quando risponde ai clienti. Queste possono includere:

• Guide di risoluzione problemi per le questioni di connettività.
• Politiche di servizio che illustrano dettagli del piano, opzioni di upgrade e procedure di fatturazione.
• Report sullo stato della rete che permettono all’IA di fornire aggiornamenti in tempo reale sulle interruzioni.

5. Testa e perfeziona

Anche dopo che il tuo agente AI per le telecomunicazioni è stato costruito e integrato, testarlo continuamente è essenziale per garantirne precisione ed efficienza. Il modo migliore per perfezionarlo è analizzare le interazioni reali e identificare le aree di miglioramento.

Il testing dovrebbe includere:

• Conversazioni simulate per valutare quanto bene l’IA comprende le intenzioni degli utenti e fornisce risposte pertinenti.
• Distribuzione dal vivo con un piccolo gruppo di test per raccogliere feedback su accuratezza e usabilità.
• Monitoraggio continuo per adattare le risposte in base all’uso reale.

Se gli utenti chiedono spesso di un problema specifico e l’AI fatica a fornire una risposta chiara, potrebbe essere necessario aggiornare la knowledge base o il flusso di conversazione.

6. Distribuisci e monitora

Una volta ottimizzato il tuo agente IA per le telecomunicazioni, è il momento di distribuirlo dove i clienti sono più propensi a interagire con esso — che sia tramite il sito web, l’app mobile o piattaforme di messaggistica come chatbot WhatsApp e chatbot Facebook Messenger.

La distribuzione è solo l’inizio. Il monitoraggio continuo è fondamentale per assicurarsi che l’AI funzioni come previsto. Usa le analisi chatbot per monitorare:

• Tasso di contenimento
• Tassi di risoluzione
• Accuratezza delle risposte
• Soddisfazione del cliente

Analizzando costantemente queste metriche tramite le analisi dei chatbot, i fornitori di telecomunicazioni possono individuare lacune e migliorare l’agente AI.

Futuro dell’AI nelle telecomunicazioni

L'AI sta diventando una parte fondamentale dell'infrastruttura delle telecomunicazioni, ma i provider devono ancora completare la trasformazione digitale prima che raggiunga il suo pieno potenziale. Molti stanno lavorando per abbattere i silos di dati e adottare la virtualizzazione, entrambi necessari per l'automazione AI.

Reti auto-gestite e automazione

L’IA avrà un ruolo sempre più centrale nella gestione delle reti, riducendo la necessità di supervisione umana costante. Invece di reagire ai problemi, rileverà tempestivamente le anomalie di prestazione e interverrà in modo correttivo.

Se il traffico aumenta in una zona specifica, l’AI assegnerà la banda necessaria per evitare rallentamenti. Quando l’attrezzatura inizia a degradarsi, pianificherà la manutenzione prima che il servizio venga compromesso.

IA nel 6G e nella connettività di nuova generazione

L'arrivo delle reti wireless 6G dovrebbe accelerare le soluzioni AI per le telecomunicazioni. Sono già in corso ricerche su tecniche AI che porteranno l'automazione intelligente nelle reti di accesso radio (RAN), aiutando i provider a migliorare le prestazioni di rete.

Si stanno sviluppando anche standard AI per rafforzare l'edge computing, supportando la prossima generazione di servizi autonomi e immersivi.

Cosa succede dopo

L’IA andrà oltre il semplice supporto ai provider di telecomunicazioni, arrivando a gestire attivamente le loro reti. Le aziende che oggi investono in IA auto-ottimizzante stabiliranno lo standard per una maggiore affidabilità della rete e relazioni più solide con i clienti.

Distribuisci un agente IA per telecomunicazioni

Man mano che i provider di telecomunicazioni continuano a investire nell’AI per aumentare i ricavi e ridurre i costi, questa sta diventando parte essenziale delle strategie infrastrutturali a lungo termine.

Botpress è una piattaforma AI estremamente flessibile, di livello enterprise, progettata per le telecomunicazioni. Consente alle aziende di creare agenti AI personalizzati che migliorano il supporto clienti e ottimizzano le operazioni.

Con un'integrazione fluida nei sistemi di fatturazione e negli strumenti di monitoraggio della rete, il tuo agente AI può offrire supporto in tempo reale automatizzando processi essenziali.

La nostra suite di sicurezza avanzata garantisce che i dati dei clienti e le informazioni di rete restino protetti e completamente sotto il controllo del tuo team.

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Domande frequenti

1. Cosa sono gli LLM (Large Language Models) e come migliorano gli agenti IA nelle telecomunicazioni?

Gli LLM (Large Language Models) sono sistemi AI addestrati su enormi set di dati testuali per comprendere e generare linguaggio umano. Nel settore delle telecomunicazioni, gli LLM migliorano gli agenti AI permettendo loro di interpretare messaggi complessi e non strutturati dei clienti e offrire supporto contestuale in linguaggio naturale.

2. Qual è la differenza tra agenti AI e automazione tradizionale nelle telecomunicazioni?

La differenza tra agenti AI e automazione tradizionale è che l’automazione tradizionale usa workflow predefiniti basati su regole, che si bloccano con input imprevisti. Gli agenti AI usano la comprensione del linguaggio naturale e una logica adattiva, così possono gestire richieste diverse e personalizzare le interazioni in tempo reale.

3. Quali competenze di programmazione sono richieste per creare e distribuire agenti IA per le telecomunicazioni?

Per creare e distribuire agenti IA per le telecomunicazioni, di solito bastano la conoscenza delle API e l’esperienza con piattaforme no-code/low-code come Botpress. Progetti avanzati possono beneficiare della conoscenza di JSON, webhook o integrazione backend, ma non sono richieste competenze avanzate di IA o ML.

4. Gli agenti AI possono essere configurati per rispettare standard normativi specifici delle telecomunicazioni (es. FCC, GDPR, HIPAA)?

Sì, gli agenti AI possono essere configurati per rispettare standard normativi specifici delle telecomunicazioni come FCC, GDPR e HIPAA. Questo avviene tramite gestione dei dati criptata, meccanismi di consenso esplicito, controlli di accesso, registri di audit e distribuzione su infrastrutture conformi (ad esempio cloud SOC 2 o HIPAA).

5. Qual è il tipico orizzonte temporale di ROI per l’adozione di agenti AI in piccole o medie aziende di telecomunicazioni?

Il periodo tipico per il ritorno sull'investimento (ROI) nell'adozione di agenti AI in aziende di telecomunicazioni piccole o medie va da 3 a 12 mesi. Dipende dal caso d'uso: le aziende che automatizzano funzioni ad alto volume come il supporto tecnico o la fornitura di servizi tendono a vedere ritorni più rapidi grazie a guadagni immediati in efficienza e riduzione dei costi del lavoro.