Le reti aziendali, le autostrade digitali che collegano persone e dati, sono diventate sistemi nervosi intelligenti che guidano le operazioni su cloud ibrido, reti geografiche definite dal software (SD-WAN), IoT e 5G. Estese su continenti, fornitori e terabyte di dati, rendono possibile tutto, dalle videochiamate all’automazione industriale.
Gestire questa complessità richiede un’intelligenza capace di apprendere, adattarsi e agire più velocemente degli esseri umani. Le reti native per l’AI rispondono a questa esigenza grazie all’automazione, al machine learning, alla GenAI e ora all’AI agentica — il prossimo grande passo verso la gestione autonoma delle reti.
La fine della gestione reattiva delle reti
Per anni, i team di rete hanno operato secondo un ciclo reattivo: un alert attiva un’azione, gli ingegneri indagano e segue una risoluzione, spesso dopo che gli utenti sono già stati impattati. Ma oggi le reti sono troppo complesse per sostenere questo ritmo.
La scala dei dati e il numero di dispositivi e dipendenze richiedono un approccio più intelligente. Le organizzazioni hanno già iniziato a passare da risposte reattive a una gestione proattiva delle reti, automatizzando le attività manuali per migliorare velocità, affidabilità ed efficienza.
Questa fase di automazione fondata su regole ha posto le basi per una trasformazione più profonda. Ora l’AI sta accelerando il cambiamento, abilitando l’analisi predittiva e migliorando visibilità e reattività della rete.
Il passo successivo è una rete che pensi da sola — capace di riconoscere pattern, prevedere problemi e agire in modo proattivo. È qui che entra in gioco l’AI agentica, in cui agenti intelligenti agiscono in modo autonomo e prendono decisioni in tempo reale per gestire e proteggere le reti.
Una rete più intelligente nasce da basi solide
Le reti native per l’AI iniziano da un’automazione di base che consente di eseguire le attività principali in modo più rapido e accurato. Quando configurazioni, patch e policy vengono gestite automaticamente, la rete entra in uno stato di auto-riparazione, sviluppando una “memoria muscolare” su cui gli agenti di AI possono fare affidamento.
L’AI può prendere decisioni intelligenti solo se può fidarsi dei dati e dei processi sottostanti. Ad esempio, workflow automatizzati possono distribuire aggiornamenti firmware a migliaia di dispositivi di rete, inclusi router e access point, senza intervento manuale.
Questo garantisce prestazioni di rete coerenti, l’applicazione uniforme delle policy di sicurezza e la prevenzione della deriva di configurazione in ambienti distribuiti.
Machine learning: vedere ciò che gli esseri umani non vedono
Una volta consolidate le basi, è il momento di aggiungere intelligenza. È qui che il machine learning e le reti neurali entrano in gioco come risolutori di problemi.
Ogni rete aziendale produce un’enorme quantità di dati: log, telemetria, eventi e alert. La sfida non è raccoglierli, ma interpretarli. Le analisi basate sul machine learning aiutano i team a ridurre il rumore, individuando pattern e prevedendo i problemi molto prima che impattino sugli utenti.
Questa maggiore intelligenza si traduce in incrementi di produttività, efficienza e accuratezza per l’organizzazione.
Ecco alcuni esempi di come il machine learning rafforza le operazioni di rete:
- Raggruppamento intelligente degli eventi: l’apprendimento non supervisionato identifica pattern, semplifica l’analisi delle root cause e raggruppa automaticamente gli incidenti correlati. Questo riduce il rumore dei ticket — ovvero grandi volumi di ticket inutili, ridondanti o mal classificati — fino al 90%, secondo i report di NTT DATA.
- Modelli di previsione delle root cause: l’analisi dei dati storici consente di preclassificare i nuovi incidenti, migliorando i tassi di risoluzione al primo intervento per i team di Livello 1 e Livello 2.
- Rilevamento delle anomalie: i modelli apprendono cosa è “normale” per ogni dispositivo, individuando deviazioni prima che si trasformino in degrado delle prestazioni o interruzioni del servizio.
- Previsione dell’utilizzo: l’intelligenza, non solo i dati, permette di prevedere il superamento delle soglie di banda e di riallocare le risorse prima che i clienti se ne accorgano.
Il risultato è un centro operativo più calmo e focalizzato, che si chiede: “Cosa potrebbe andare storto la prossima settimana e come possiamo evitarlo?”, invece di correre a riparare ciò che si è appena guastato.
L’impatto è evidente: tra i clienti NTT DATA, questo approccio ha portato a una riduzione del 39% anno su anno degli incidenti di rete P1, i più critici. Per la tua organizzazione, significa costi più bassi, una pianificazione della capacità più intelligente e utenti più soddisfatti.
GenAI: trasformare i dati di rete in conversazione
Anche con analisi avanzate, esiste una barriera di accessibilità. Gli insight sono disponibili, ma spesso nascosti in dashboard, report e portali dei fornitori. Ottenere risposte può richiedere giorni di analisi o l’intervento di team specializzati.
È qui che la GenAI cambia le regole del gioco. Rende accessibili analisi di rete complesse trasformando telemetria grezza, log e alert in insight chiari e azionabili. Consente decisioni più rapide, migliora la reattività operativa e collega le operazioni di rete ai risultati di business.
Puoi chiedere alla rete: “Quali sedi stanno riscontrando problemi ricorrenti di latenza?”, oppure “Mostrami i trend di utilizzo di tutti i fornitori in questo trimestre”, o ancora “Riassumi gli incidenti ad alta priorità di questa mattina”. In pochi secondi ottieni risposte visualizzate e supportate dai dati — senza script, report o ritardi.
Gli ingegneri vengono affiancati da collaboratori digitali che sintetizzano le timeline degli eventi, suggeriscono le root cause e raccomandano i prossimi passi. Nel frattempo, i manager beneficiano di visibilità e insight immediati, senza la necessità di analisi tecniche approfondite.
AI agentica: quando le reti pensano da sole
È qui che la narrazione passa dall’intelligenza all’autonomia — dalle reti intelligenti alle reti autonome. Se l’automazione crea coerenza, il machine learning costruisce intelligenza e la GenAI migliora l’accessibilità, l’AI agentica abilita l’autonomia.
L’AI diventa un partner attivo. L’AI agentica introduce agenti specializzati in grado di percepire, decidere e agire — sempre entro limiti definiti dall’essere umano. Piuttosto che sostituire gli ingegneri di rete, li supporta occupandosi di attività ripetitive e critiche in termini di tempo. Questo consente loro di innovare, progettare architetture più intelligenti e concentrarsi sulla trasformazione digitale.
In NTT DATA progettiamo e implementiamo agenti di AI che trasformano le operazioni di rete, tra cui:
- Agenti di controllo dello stato di salute: test continui dello stato della rete su dispositivi e sedi, con identificazione precoce dei problemi di performance.
- Agenti di log intelligence: analisi e sintesi degli insight chiave dai log di sistema, riducendo ore di analisi manuale e facendo emergere informazioni azionabili.
- Agenti di monitoraggio dei processi: controllo dell’aderenza agli standard operativi e segnalazione tempestiva delle deviazioni per garantire conformità e coerenza.
- Agenti di coordinamento tra carrier e sedi: gestione automatica dei ticket di servizio, monitoraggio dello stato di risoluzione e conferma dei ripristini per semplificare il coordinamento multivendor.
Questi agenti automatizzano e collaborano allo stesso tempo. Ad esempio, quando un collegamento si degrada, l’agente di diagnosi valida il problema con l’agente di controllo dello stato di salute, ne conferma l’impatto e apre un ticket di incidente precompilato — tutto prima che gli utenti se ne accorgano.
Questa è l’AI agentica in azione: una rete che anticipa e previene i problemi agendo più velocemente e con maggiore precisione di qualsiasi team umano.
Per i responsabili IT, significa cicli di gestione degli incidenti più brevi, risposte coerenti e prestazioni prevedibili. Per l’organizzazione, significa la sicurezza che la rete sia in grado di affrontare qualsiasi sfida del mondo digitale.
Ma arrivarci richiede più di semplici strumenti. È necessario rafforzare le fondamenta dell’automazione, ripulire i flussi di dati e valutare e adattare i processi di rete per renderli pronti all’AI. Inoltre, definire ruoli chiari e barriere di controllo per gli agenti è fondamentale per abilitare l’autonomia mantenendo il controllo.
La potenza di una piattaforma
Automazione, machine learning, GenAI e AI agentica sono potenti singolarmente, ma il loro vero valore emerge quando vengono unificati. È questo il ruolo della One NTT DATA Platform — il tessuto digitale che integra questi livelli in un sistema coeso e in continuo miglioramento.
La piattaforma integra monitoraggio, ingestione dei dati, addestramento dei modelli e orchestrazione in un ciclo continuo. Quando il machine learning prevede un’anomalia, la GenAI la rende immediatamente visibile agli ingegneri. Quando la GenAI rileva pattern ricorrenti, l’AI agentica interviene — chiudendo il ciclo tra insight e azione.
Questa orchestrazione riduce la proliferazione degli strumenti e semplifica la governance. Per la tua organizzazione, ciò significa un costo totale di proprietà più basso, una visibilità unificata su fornitori e architetture e un’adozione scalabile dell’AI senza necessità di reingegnerizzazione — sempre con la supervisione umana.
Bilanciare autonomia e responsabilità
Man mano che le reti diventano più autonome, la fiducia diventa fondamentale. L’autonomia deve andare di pari passo con la responsabilità. Il nostro approccio al networking nativo per l’AI è responsabile fin dalla progettazione e si basa su quattro principi fondamentali:
- Sicurezza e privacy: i dati vengono elaborati in modo sicuro in un ambiente cloud privato, con ogni modello di AI che opera in una propria istanza protetta.
- Trasparenza e spiegabilità: ogni azione è tracciabile; gli utenti possono vedere quando, perché e come vengono prese le decisioni.
- Affidabilità e accuratezza: i modelli sono addestrati per comprendere la topologia della rete, le dipendenze e il comportamento reale.
- Supervisione umana: tutte le azioni autonome restano verificabili, reversibili e limitate da parametri definiti dall’essere umano.
L’autonomia funziona quando l’intelligenza è accompagnata dall’integrità. È così che rendiamo l’AI affidabile.
Il futuro è agentico
Le organizzazioni più lungimiranti stanno trasformando il modo di lavorare, passando dalla gestione delle reti alla co-creazione con esse. In NTT DATA siamo in prima linea in questa rivoluzione. Costruiamo reti alimentate dall’AI che potenziano le prestazioni di business.
Sei pronto a guidare il cambiamento?
COSA FARE ORA
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