Il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI) sta portando a modificare radicalmente le reti telematiche e le infrastrutture di comunicazione. Secondo il Global Director AI Industry Solutions Telco, Media & Entertainment della Cloudera, il termine resilienza non può limitarsi solo alla continuità operativa del passato, ma deve oggi comprendere la capacità di rete di resistere a carichi crescenti, gestire informazioni sensibili e rispondere a scenari distribuiti complessi.
La resilienza non è più solo continuità operativa
Fino a poco tempo fa, la resilienza delle reti si limitava a garantire che, in caso di guasti o interruzioni, la rete riuscisse a mantenere l’operatività critica. Ora, invece, l’evoluzione dell’AI sta rendendo le reti più complesse e, quindi, più vulnerabili a nuove minacce, come attacchi cibernetici mirati o corruzioni di algoritmi.
Un esempio pratico di questo nuovo paradigma è visibile nei sistemi di telecomunicazione 5G. Questi, grazie alla loro capacità di supportare dispositivi IoT, smart cities, veicoli autonomi e realtà aumentata, richiedono una gestione centralizzata e decentralizzata dei dati, dove il tempo di risposta e l’accuratezza sono parametri critici.
Gestione decentralizzata e protezione dati sensibili
Gli operatori di rete devono quindi abilitare architetture cloud-native e infrastrutture edge computing, in grado di elaborare dati in tempo reale vicino alla sorgente. Al tempo stesso, la protezione dei dati sensibili rimane uno dei parametri centrali.
Secondo l’analisi di Cloudera, il primo passo per rendere una rete conforme al paradigma AI è implementare strumenti di governance avanzata, che permettano di tracciare e controllare il flusso di informazioni, soprattutto quando si tratta di dati personali e sensibili. L’adozione di tecniche di anonimizzazione automatizzata e la gestione automatizzata del consenso utente diventano quindi fondamentali.
- Impostare politiche di accesso basate su ruoli (RBAC) per limitare chi può processare certi dati;
- Usare strumenti di classificazione automatica dei dati e sistemi di tracciamento delle modifiche;
- Prevedere archivi separati per dati protetti, con meccanismi di backup separati;
- Adottare sistemi di gestione della chiave crittografica (KMS) integrati nelle piattaforme di AI.
Il ruolo del controllo operativo
Nel contesto di reti distribuite, un controllo operativo rigoroso è indispensabile per mantenere alta l’affidabilità dell’AI. Questo include il monitoraggio continuo del comportamento degli algoritmi, la valutazione delle decisioni prese da questi e l’implementazione di sistemi di fallback per gestire eventuali malfunzionamenti.
Un esempio concreto riguarda i sistemi di gestione del traffico nel settore dei trasporti. Se un algoritmo di gestione della rete stradale presenta un errore, il sistema deve poter passare a una configurazione di rete predefinita in tempo record, senza danni alla rete e agli utenti.
Costruire infrastrutture resilienti: priorità di Cloudera
La Cloudera indica in modo chiaro le priorità che gli operatori devono adottare nel costruire reti in grado di sostenere l’automazione su larga scala:
- Automazione e orchestrazione: creare sistemi di automazione scalabili, con capacità di orchestrazione tra edge e cloud;
- Analisi dati in tempo reale: investire in piattaforme di analisi in tempo reale, integrate con strumenti AI;
- Security by design: costruire infrastrutture con sicurezza come requisito di progettazione, non un’appendice;
- Educare le squadre operative: fornire formazione su come monitorare e interpretare le performance degli algoritmi di AI.
Governance e accountability: l’ultima sfida
Una delle sfide più complesse riguarda non solo la tecnologia, ma anche la governance. Una rete smart deve poter giustificare le sue scelte. Quando un sistema AI decide di allocare una risorsa in un modo rispetto a un altro, è necessario che questa scelta sia spiegabile e tracciabile.
Cloudera suggerisce l’introduzione di sistemi di AI Explainability, dove ogni decisione presa dagli algoritmi è registrata con contesto, dati e risorse utilizzate per l’analisi, rendendo trasparente l’esecuzione.
Conclusione
Costruire reti intelligenti nell’era dell’AI richiede una visione olistica, combinando tecnologia evoluta, governance avanzata e una cultura organizzativa aperta al change management. Solo con affido operativo, controllo dei dati sensibili e infrastruttura scalabile, le reti del futuro saranno in grado di sostenere l’automazione su larga scala.