AI, 5G, edge e neutral host stanno ridisegnando le reti italiane. Ecco perché sono cruciali per telco, utility e transizione energetica nei prossimi 5–10 anni.
L’uso di applicazioni di intelligenza artificiale generativa e realtà aumentata sta facendo esplodere il traffico dati: secondo le proiezioni citate da Ericsson, entro il 2030 il traffico uplink sulle reti mobili potrebbe crescere almeno di tre volte.
Questo non è solo un problema di capacità. È un cambio di paradigma per tutto il settore Tlc italiano: reti più intelligenti, più automatizzate, più vicine all’utente, ma anche più sostenibili dal punto di vista energetico e del modello di business.
In questo articolo vediamo come AI, 5G Standalone, edge computing e modello neutral host stanno ridisegnando le reti in Italia, quali sfide aprono per operatori e imprese e dove si stanno giocando oggi le scelte strategiche davvero importanti.
1. AI e reti Tlc: perché la sfida è più dura in Italia
L’intelligenza artificiale sta cambiando in profondità il modo in cui consumiamo dati e, di conseguenza, il modo in cui le reti devono essere progettate.
- Cresce il traffico complessivo
- Cresce in modo marcato l’uplink (caricamento dati), non solo il download
- Agenti AI, crawler e applicazioni M2M generano flussi costanti e imprevedibili
Questo spinge le reti verso bassa latenza, alta capacità e maggiore prevedibilità. Non basta più la banda “media”: servono parametri di qualità molto più rigidi, soprattutto per applicazioni mission critical e industriali.
Il gap italiano sulla qualità dell’esperienza
Dai dati KPMG–Ookla ricordati da Davide Di Labio emerge un punto critico:
L’Italia è solo 15ª in Europa per qualità dell’esperienza utente sulle reti.
Questo significa due cose molto concrete per chi lavora in azienda:
- Le reti attuali non sono ancora pronte per un’adozione massiva di AI in ambito business, industria, PA
- Il rischio è di avere ottimi modelli di intelligenza artificiale ma servizi percepiti come lenti, poco affidabili, “che laggano”
Ed è qui che entra in gioco il nesso chiave della transizione verde nel settore energetico: senza reti performanti e intelligenti, l’AI non può abilitare davvero l’efficienza energetica e la gestione avanzata delle infrastrutture (smart grid, demand response, monitoraggio in tempo reale, ecc.).
Reti programmabili, FWA e satellite
Per sostenere l’AI, le reti devono diventare più:
- Programmabili: configurabili in modo dinamico in base alle esigenze di utenti e applicazioni
- Vicino all’utente: con nodi di edge computing decentrati
- Ibride: integrazione tra fibra, FWA, satellite, reti mobili
La buona notizia? Questo cambio tecnologico apre spazi enormi per nuovi servizi B2B, anche nel settore energetico: dal monitoraggio IoT delle infrastrutture alla manutenzione predittiva su larga scala.
2. Automazione e AI nelle reti: oltre il “semplice” upgrade
AI nelle reti non significa solo algoritmi sofisticati. Significa estendere le capacità umane di chi le gestisce e renderle più autonome, resilienti ed efficienti.
Dalle reti manuali alle reti autonome
Ericsson descrive un percorso di maturità delle reti autonome con livelli da 0 a 5:
- Livello 0: gestione totalmente manuale, reattiva
- Livello 3: AI che supporta automazione su larga scala (dove già si trovano diversi operatori italiani)
- Livello 5: rete che si auto-gestisce, ottimizza, ripara e segue gli obiettivi di business
Nella pratica, questo cosa comporta per un operatore o per un’utility che usa la rete?
- Ottimizzazione dinamica delle celle in base al traffico reale
- Gestione predittiva dei guasti sugli impianti radio
- Riduzione dei consumi energetici della RAN (fino al 33% in alcuni casi misurati)
- Migliore esperienza utente (+20% sul downlink, +60% efficienza negli handover fra celle)
La realtà è più semplice di quanto sembri: chi automatizza seriamente la rete spende meno in energia, riduce l’opex e libera risorse per nuovi servizi a valore aggiunto.
AI come “amplificatore” per i piccoli e medi operatori
Opnet, operatore wholesale del gruppo WindTre, mostra bene un punto spesso trascurato: l’AI nelle reti è un moltiplicatore di capacità per i piccoli e medi operatori di prossimità.
Con AI, 5G Standalone e slicing di rete, questi attori possono:
- Offrire servizi su misura per settori verticali (energia, logistica, manifattura)
- Coprire aree remote o zone a digital divide con reti ottimizzate
- Gestire al meglio i picchi di domanda (grandi eventi, emergenze, lavori programmati)
Ho visto che dove l’operatore locale riesce a combinare dati di rete + AI + conoscenza del territorio, la percezione del servizio da parte dell’impresa cambia completamente: da semplice “fornitore connettività” a partner infrastrutturale.
3. Neutral host, tower company e RanCo: il nuovo modello industriale
Se l’AI richiede reti d’accesso più dense, capillari e performanti, il vecchio modello “una torre per ogni operatore” non regge più. Qui entra in gioco il paradigma neutral host.
Tower company come abilitatori di trasformazione digitale
Inwit, con le sue 25.000 macro torri e oltre 700 soluzioni indoor (DAS), è un esempio concreto di come le tower co stiano diventando veri abilitatori di trasformazione digitale.
Alcuni elementi chiave:
- Media di 2,3–2,4 tenancy per torre: più operatori, utility, imprese sullo stesso asset
- Infrastrutture dotate di IoT, meter, gateway intelligenti
- Uso dell’AI per manutenzione predittiva e gestione operativa
- Digital twin delle infrastrutture per simulare, ottimizzare, pianificare nuovi hosting
Questo modello è ideale per la transizione verde italiana:
- Si riducono le duplicazioni di rete e quindi l’impatto ambientale
- Si abilitano progetti di smart city (illuminazione intelligente, monitoraggio ambientale, sicurezza urbana)
- Si creano punti di appoggio ideali per edge computing a beneficio anche delle imprese energetiche
Dal consolidamento 1.0 alle RanCo
Cellnex spinge più avanti il concetto, parlando di “consolidamento 2.0” attraverso le RanCo (società focalizzate sulla Radio Access Network):
- La RAN vale circa il 40% del capex e il 25% dell’opex delle telco
- Metterla a fattor comune tramite un neutral host permette grandi economie di scala
Perché questo è un modello win-win?
- Per la tower co: aumenta il valore dell’asset perché gestisce rete passiva + rete attiva
- Per gli operatori mobili: si riduce il TCO, si trasforma capex in opex, si liberano risorse per servizi e innovazione
- Per il mercato: si abbassano le barriere all’ingresso, favorendo operatori verticali (es. operatori specializzati per energia, industria, sanità)
In più, il neutral host facilita il frequency pooling, cioè la condivisione efficiente delle frequenze, tema cruciale in ottica 5G avanzato.
Il nodo della copertura indoor 5G
Un dato spesso ignorato ma fondamentale per le imprese italiane:
- Copertura 5G outdoor: circa 90%
- Copertura 5G indoor: intorno al 40%, molto sotto la media UE
Per un’azienda energetica che lavora con sensori, droni, realtà aumentata in stabilimento, questo significa instabilità, ritardi, difficoltà a scalare i casi d’uso.
Qui il neutral host è particolarmente efficace: soluzioni DAS indoor condivise, cablaggi in galleria, metro, grandi edifici che servono più operatori e abilitano servizi per PA, utility, trasporti e cittadini con un’unica infrastruttura intelligente.
4. AI, sicurezza, sostenibilità: il triangolo da non sbagliare
Ogni volta che si porta AI nella rete si entra in un triangolo delicato: performance, sicurezza, impatto ambientale. Bilanciarli è la vera prova di maturità.
Sicurezza e spiegabilità delle decisioni
Reti autonome che si configurano e si riparano da sole sono una grande opportunità, ma generano anche timori legittimi:
- Perché la rete ha spento quella cella?
- Perché ha spostato un flusso critico su un altro link?
Secondo Ericsson, il primo requisito di sicurezza è la spiegabilità delle decisioni prese dalle reti intelligenti. Questo è ancora più vero quando la rete è usata per servizi critici:
- monitoraggio delle infrastrutture energetiche,
- telecontrollo,
- interventi da remoto in caso di guasto.
In concreto, serve:
- Tracciare le decisioni degli algoritmi
- Stabilire policy chiare su cosa l’AI può fare in autonomia
- Introdurre processi di verifica e auditing dei modelli
AI “giusta” per il problema giusto
Non tutte le applicazioni di rete hanno bisogno di modelli generativi da miliardi di parametri.
Ericsson, per ottimizzare i link della RAN, ha sviluppato modelli ML che usano solo i parametri davvero rilevanti, con due vantaggi decisivi:
- Minori consumi energetici
- Maggiore accuratezza sul compito specifico
È una lezione valida per qualsiasi azienda che stia introducendo AI in ambito operativo:
L’AI migliore non è quella più “grande”, ma quella più adatta al problema e ai dati disponibili.
Energia, batterie, manutenzione preventiva
Per un Paese che punta alla transizione verde, la parte forse più interessante è l’uso dell’AI per ridurre l’impatto ambientale delle reti:
- Manutenzione preventiva su siti radio, torri, apparati
- Gestione intelligente delle batterie nei siti mobili per ridurre sprechi e usura
- Spegnimento dinamico di celle in orari o zone a basso traffico
Qui c’è un collegamento diretto con il settore energetico italiano: reti tlc più efficienti significano meno energia consumata, meno emissioni e più capacità di gestire flussi di dati critici legati alle smart grid.
5. Cosa significa tutto questo per imprese e operatori italiani
Questo scenario non è un esercizio teorico: chi oggi guida una utility, un’azienda energivora o un operatore locale si trova già davanti scelte concrete.
Per le telco e gli operatori di prossimità
Le priorità che, a mio avviso, non sono più rinviabili:
- Integrare i dati di rete: senza data integration seria, l’AI resta un esperimento di laboratorio
- Puntare su RAN automatizzata e riduzione dei consumi come leva economica, non solo “green washing”
- Scegliere dove specializzarsi: non tutti possono fare tutto, i verticali (energia, industria, PA) richiedono competenze specifiche
- Valutare seriamente modelli neutral host / RanCo, invece di difendere a oltranza asset non più sostenibili
Per le utility e il settore energetico
Chi lavora nella transizione energetica dovrebbe iniziare a guardare le telco non solo come fornitori ma come partner strategici per la rete elettrica intelligente.
Domande pratiche da porsi entro il 2026:
- Ho una strategia chiara su 5G, edge e copertura indoor per i miei impianti e siti critici?
- Sto sfruttando le tower co come piattaforma per sensori, IoT, monitoraggio ambientale e sicurezza?
- Sto partecipando in modo attivo alla definizione dei requisiti di qualità e latenza con gli operatori tlc?
- Ho una roadmap per integrare i dati operativi (SCADA, IoT, misure di campo) con modelli di AI che richiedono connettività affidabile?
Chi saprà muoversi ora, mentre il mercato si sta ancora assestando, avrà un vantaggio competitivo forte quando l’AI diventerà davvero pervasiva.
Conclusione: dalla rete “invisibile” alla rete come asset strategico
Le reti Tlc italiane stanno passando da infrastruttura “invisibile” a piattaforma centrale per AI, transizione verde e competitività industriale. AI, 5G Standalone, edge computing, neutral host e RanCo non sono buzzword: sono pezzi di un nuovo modello industriale dove efficienza, sostenibilità e qualità dell’esperienza utente si tengono insieme.
Per chi opera nel settore energetico e nelle infrastrutture critiche, il messaggio è chiaro: la qualità e l’intelligenza della rete di telecomunicazioni saranno una delle variabili decisive del proprio piano industriale nei prossimi 5–10 anni.
Il passo successivo? Avviare, già nel 2025, un confronto strutturato con operatori, tower co e fornitori tecnologici su tre fronti:
- casi d’uso AI prioritari,
- requisiti di rete (latenza, affidabilità, copertura indoor),
- modello di collaborazione (neutral host, progetti condivisi, co-investimenti).
Chi tratterà la rete come un semplice “costo” rischia di inseguire. Chi la considererà un asset strategico da co-progettare avrà molto più margine di manovra nella transizione verde italiana.