Perché gli operatori telecom stanno costruendo la loro strategia IA su modelli aperti

Un cambiamento di paradigma nell’IA delle telecomunicazioni

Negli ultimi anni, gli operatori di telecomunicazioni hanno iniziato a costruire le loro strategie di intelligenza artificiale basandosi su modelli aperti, superando la semplice questione del costo. I modelli open consentono alle telco di fidarsi, controllare e personalizzare l’IA nei carichi di lavoro più critici, dalla gestione autonoma delle reti al servizio clienti. Il rapporto più recente di NVIDIA, “State of AI in Telecommunications”, mostra che il 89 % degli intervistati ritiene i modelli e i software open source essenziali per la propria strategia IA.

Valore strategico dei modelli aperti: cinque dimensioni

I vantaggi strategici dei modelli aperti per le telecomunicazioni possono essere sintetizzati in cinque punti:

• Accesso a intelligenza all’avanguardia a costi contenuti: i modelli open permettono di riservare i modelli proprietari solo ai carichi di lavoro che generano il massimo valore.
• Personalizzazione specifica per il settore: pesi e ricette di addestramento aperti consentono alle telco di affinare i modelli con dati di rete, clienti e settore.
• IA affidabile e trasparente: maggiore visibilità e controllo sugli artefatti del modello facilitano valutazioni, adattamenti e governance in linea con normative e politiche aziendali.
• Distribuzione flessibile e sicura: le squadre possono dimensionare e ottimizzare i modelli per funzionare su cloud pubblici, infrastrutture private ed edge.
• Servizi IA localmente adattati: le telco possono offrire soluzioni AI su misura per imprese e pubbliche amministrazioni, ospitando e perfezionando modelli open.

Benchmark indipendenti, come l’Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, dimostrano che i principali modelli open stanno diventando sempre più competitivi nei carichi di lavoro più esigenti, tra cui ragionamento avanzato, programmazione, compiti scientifici e agenti autonomi.

Modelli di base open per le operazioni telecom

La famiglia NVIDIA Nemotron rappresenta un esempio di modello di base aperto ottimizzato per le telecomunicazioni. Offre prestazioni di ragionamento di livello frontier per flussi di lavoro agentici e capacità vocali per applicazioni voice, con pesi, dati di addestramento e ricette pubblicamente disponibili. SoftBank Corp. utilizza questi modelli per costruire e migliorare continuamente le proprie capacità IA specifiche per il settore.

Il caso SoftBank

“I modelli aperti consentono a SoftBank di basarsi sul rapido progresso dei foundation model globali, applicando la conoscenza di rete e l’expertise operativa accumulata in anni,” ha dichiarato Rajeev Koodli, principal fellow di SoftBank e senior vice president di SB Telecom America. “Utilizziamo ampiamente fondamenti aperti, inclusi i modelli NVIDIA Nemotron e altri, nello sviluppo del nostro SoftBank Large Telecom Model, affinandolo continuamente per casi d’uso telecom specifici come operazioni di rete, progettazione e gestione complessiva.”

Collaborazioni NVIDIA per trasformare i modelli open in blocchi costruttivi

NVIDIA ha annunciato il modello Nemotron 3 Large Telco Model (LTM) da 30 miliardi di parametri, perfezionato da AdaptKey su dataset telecom open source per migliorare l’accuratezza su compiti specifici del settore. Questo fornisce alle telco una base aperta in grado di comprendere la terminologia dell’industria e ragionare efficacemente su flussi di lavoro operativi, come la configurazione della rete e la gestione delle segnalazioni dei clienti.

Per facilitare la personalizzazione del Nemotron 3 LTM e di altri modelli open con dati operativi propri, NVIDIA ha rilasciato una “full recipe” che descrive passo‑a‑passo la pipeline di fine‑tuning end‑to‑end, sfruttando le librerie open NVIDIA NeMo. La ricetta guida gli operatori nell’adattamento dei modelli a reti, clienti e procedure specifiche, garantendo coerenza e performance.

Da modello a flusso di lavoro produttivo: il caso AT&T

Per AT&T, la scelta dei modelli è legata alla capacità di allineare flessibilità operativa con le priorità di business. “In AT&T crediamo che il futuro dell’IA non consista nella scelta di un unico modello, ma nell’abbinare intelligentemente ogni carico di lavoro alla combinazione giusta di performance, costo e controllo,” ha spiegato Andy Markus, chief data and AI officer di AT&T. “I modelli aperti sono essenziali a questa strategia e, con NVIDIA, possiamo portare questa scelta di modello in produzione con la scala, l’affidabilità e la governance richieste.”

Le telco necessitano di pipeline che preparino e proteggano i dati per il fine‑tuning, anonimizzando le informazioni sensibili e generando set di dati sintetici rispettosi della privacy. Inoltre, serve una piattaforma in grado di trasformare i modelli aperti in flussi di lavoro agentici autonomi e governati.

Piattaforma end‑to‑end di NVIDIA per le telecom

NVIDIA fornisce una piattaforma completa, basata su NVIDIA AI Enterprise e NVIDIA Agent Toolkit, che copre pipeline di dati, modelli aperti, orchestrazione di agenti, runtime sicuri e simulazione. La piattaforma è supportata da un ecosistema di partner attivi in ogni strato, offrendo alle telco un percorso chiaro per tradurre i vantaggi dei modelli aperti in workflow IA pronti per la produzione.

Innovazione IA locale grazie ai modelli aperti

Man mano che gli operatori costruiscono infrastrutture IA allineate alle strategie nazionali, i modelli aperti forniscono una base per offrire servizi IA personalizzati alle lingue, alle industrie, alle normative e ai requisiti di governance dei dati locali. Le telco possono affinare i modelli per esigenze linguistiche e settoriali specifiche e ospitarli su piattaforme affidabili, consentendo a clienti e partner di consumarli direttamente o di estenderli con i propri dati e applicazioni.

Un esempio significativo è Indosat Ooredoo Hutchison, uno dei più grandi operatori indonesiani, che ha sviluppato la famiglia di modelli open source Sahabat‑AI. “Per paesi come l’Indonesia, il valore dei modelli aperti va oltre l’accesso a IA potente. Si tratta di adattare quell’intelligenza alla nostra lingua, cultura, dati e bisogni reali,” ha affermato Chirag Sukhadia, chief data and AI officer di Indosat Ooredoo Hutchison. “Sahabat‑AI mette in pratica questo approccio, usando modelli aperti come fondamento per costruire IA che comprende l’Indonesia e può essere sviluppata per applicazioni locali, permettendo non solo