Infrastruttura intelligente e AI OpCo: trend e notizie dal Mobile World Congress 2026

Il Mobile World Congress 2026 ha chiarito un punto: il settore telecom non si chiede più se l’AI trasformerà il mercato. È ormai certo che accadrà. La vera domanda è chi costruirà l’infrastruttura intelligente necessaria per catturare il valore dell’AI, e chi saprà renderla operativa con un livello di affidabilità adeguato alle telecomunicazioni.

Quest’anno il dibattito si concentra sull’infrastruttura intelligente e su cosa serve per passare dalla gestione delle reti alla gestione dell’intelligenza. Tra keynote, tavole rotonde, sessioni in studio e incontri executive, sono emersi tre temi ricorrenti: il settore deve ancora completare il percorso verso 5G e fibra; l’AI sta diventando un livello operativo, non più una semplice funzionalità; e la fiducia — dalla prevenzione delle frodi alle policy, alla sovranità e alla sicurezza — è ormai al centro della strategia telecom. La prossima fase delle telecomunicazioni non riguarda solo il trasferimento più rapido di dati. Riguarda la gestione, la governance e l’operativizzazione dell’intelligenza.

Per Snowflake, la sponsorship del track Intelligent Infrastructure al MWC riflette la direzione del settore e il motivo per cui siamo nella posizione ideale per aiutare gli operatori telecom a trasformare i dati in informazioni capaci di generare nuovi ricavi oltre la semplice crescita. Dall’analisi dei keynote alle tavole rotonde affollate, fino alle sessioni in studio e agli incontri executive, Snowflake è stata protagonista nella conversazione sulle telecom AI-native, contribuendo a costruire le basi dati governate necessarie per l’autonomia.

Invece di trattare l’AI come una funzionalità sovrapposta ai sistemi esistenti, l’intelligenza viene integrata nel cuore stesso della rete. Quando i dati provenienti da reti, clienti, operations ed ecosistemi di partner vengono unificati, governati e attivati, possono alimentare ottimizzazione predittiva, migliori esperienze cliente e nuovi flussi di ricavo. Tra questi: prevenzione delle frodi, insight sulla localizzazione e capacità di rete programmabili. In sintesi, le telecomunicazioni hanno l’opportunità di evolvere da provider di connettività a piattaforme in grado di erogare intelligenza affidabile e operativa su larga scala.

Perché l’intelligenza sta diventando infrastruttura

Per decenni, gli operatori telecom si sono occupati di trasferire dati da un punto A a un punto B nel modo più affidabile possibile. Hanno costruito e gestito le infrastrutture che supportano tutto, dalla messaggistica allo streaming fino al commercio globale. Ma mentre il volume di dati continua a crescere, i ricavi non tengono lo stesso ritmo. Questo squilibrio impone un ripensamento strategico. Le discussioni al Mobile World Congress 2026 hanno chiarito che la prossima fase per le telecomunicazioni consiste nell’utilizzare questi dati per generare intelligenza — parallelamente allo sviluppo continuo del 5G standalone, della fibra ad alta densità, della resilienza non terrestre, di architetture cloud-network convergenti e di ambienti edge sempre più distribuiti.

In un mondo di Agentic AI, robotica, inferenza continua e connettività distribuita, l’intelligenza si comporta sempre più come un’infrastruttura. Il passaggio da intelligenza come funzionalità applicativa a intelligenza come infrastruttura è stato evidente al MWC, sia nei keynote sia nelle conversazioni più rilevanti. Negli anni passati, l’AI era oggetto di sperimentazione e valutazione. Quest’anno gli operatori si chiedono cosa serve perché l’AI funzioni con affidabilità telecom, e come farlo rispettando normative locali, investimenti esistenti e modelli operativi ibridi.

L’infrastruttura intelligente ha requisiti familiari a chi gestisce reti su larga scala. Deve:

• operare entro vincoli di latenza e determinismo

• rispettare normative locali, residenza dei dati, sicurezza e policy

• basarsi su identità, fiducia e governance

• funzionare tra cloud, on-prem e edge senza spostamenti inutili di dati

• integrarsi con il mondo fisico, inclusi dispositivi, veicoli, sensori e sistemi industriali

Questa combinazione rende la distribuzione dell’intelligenza simile a un problema telecom, con una differenza: il payload non è traffico dati, ma decisioni che generano risultati concreti di business.

Questo è il salto concettuale alla base di una AI OpCo: un operatore progettato per eseguire l’intelligenza come workload operativo, governato, misurabile e affidabile, e non come semplice funzionalità aggiunta alla connettività. Riflette anche un cambiamento più ampio visibile al MWC: agli operatori viene richiesto di diventare architetti di ambienti affidabili, non solo gestori del trasporto dati.

Dalle operations di rete all’intelligenza di rete

Un tema ricorrente nelle conversazioni executive a Barcellona è stato il passaggio da operazioni reattive a sistemi predittivi e sempre più autonomi.

Al di là dei termini di moda, l’infrastruttura intelligente segna il passaggio dalle operations di rete all’intelligenza di rete. È la convergenza tra cloud, edge e rete in un’unica architettura capace di supportare l’AI su larga scala. È la capacità di orchestrare analisi e automazione quasi in tempo reale in ambienti ibridi, passando da operazioni reattive a decisioni predittive e progressivamente autonome.

In pratica, non basta consolidare dashboard. Serve una base dati unificata e governata tra rete, servizi, clienti, enterprise ed ecosistema. Serve un livello semantico o di conoscenza che dia agli agenti AI una comprensione coerente del contesto telecom tra vendor, sistemi e domini. Serve un’architettura che integri dati strutturati e non strutturati tra ambienti multi-cloud e on-prem senza creare nuovi lock-in. Uno dei messaggi più chiari emersi è che la frammentazione — tra cataloghi dati, strumenti, proprietà e modelli di accesso — è oggi uno dei principali ostacoli alla preparazione all’AI.

Queste capacità moderne hanno applicazioni trasversali. I benefici si riflettono nei KPI operativi: tempi di risoluzione degli incidenti più rapidi, maggiore resilienza della rete, migliore qualità del servizio, maggiore produttività dei tecnici e time to market più veloce. Creano anche nuove opportunità di ricavo. Gli operatori stanno esplorando servizi di identità e antifrode, verifica della posizione, garanzie di qualità on-demand, insight sulla mobilità, API di rete e data product verticali.

Le telco spesso sottovalutano la complessità nel trasformare dati, documenti e capacità di rete in prodotti governati, fruibili e monetizzabili su larga scala da developer ed enterprise.

Questo messaggio è emerso chiaramente nel programma Intelligent Infrastructure del MWC. Nel nostro fireside chat di apertura ci siamo concentrati su cosa deve essere vero prima che le reti possano operare realmente in modalità “autopilot”. La conclusione è stata chiara: l’autonomia richiede sì l’AI, ma prima ancora richiede dati, governance e architettura adeguati. La sequenza è fondamentale: unificare i dati, costruire fiducia e contesto, poi automatizzare. Servono anche osservabilità e validazione, per capire cosa fanno gli agenti, testare in sicurezza i casi limite e scalare con fiducia.

Collegare l’infrastruttura intelligente ai risultati di business

Al MWC il confronto è stato pragmatico. L’AI è strategica solo se produce risultati. L’infrastruttura intelligente è utile solo se genera impatti misurabili.

Uno dei cambiamenti più evidenti è il passaggio da metriche di utilizzo a KPI operativi e di business: time to insight, qualità del servizio, velocità di rollout, ricavi recuperati, risoluzione degli incidenti, tasso di automazione e adozione monetizzabile. Tre temi hanno dominato il confronto con i leader telecom.

Creare nuovi flussi di ricavo

Gli operatori telecom dispongono di segnali ad alto valore: identità, localizzazione, telemetria dei dispositivi, metriche di qualità, dati di performance di rete e interazioni cliente basate sul consenso. 

La monetizzazione si sposta dai gigabyte al consumo di capacità: API, inferenza, abbonamenti a data set, qualità on-demand, controlli di policy, data sharing e clean room. Il valore passa dai volumi al valore programmabile.

Cambia anche l’approccio go-to-market. Meno integrazioni una tantum, più modelli ripetibili basati su utilizzo e adozione, con livelli di servizio chiari, confini di governance e meccanismi di distribuzione che riducono l’attrito per partner, developer ed enterprise.

Migliorare l’efficienza operativa

Gli ecosistemi telecom sono complessi per natura: sistemi OSS e BSS legacy, domini dati frammentati, processi operativi in silos e ambienti misti tra on-prem, multi-cloud e partner.

Unificare i dati tra rete, servizi, clienti ed enterprise riduce l’attrito strutturale e abilita la modernizzazione su larga scala. Accelera le decisioni, riduce il tempo tra generazione del dato e azione, semplifica i modelli di deployment e abbassa i costi operativi in contesti dove la complessità è diventata il principale freno alla trasformazione.

L’impatto qualitativo è spesso tanto rilevante quanto quello quantitativo. Un team di un operatore Tier 1 lo ha sintetizzato così: “Con Snowflake abiliti una persona e poi non succede più nulla. Funziona tutto.” 

Il percorso più pragmatico è spesso graduale: collegare prima i dati strutturati più rilevanti, aggiungere contesto non strutturato come documenti e dati di campo, quindi introdurre workflow agentici. È qui che il data engineering AI-native diventa fondamentale. Trasforma la modernizzazione da progetto di integrazione lungo e complesso a modello operativo scalabile e ripetibile.

La semplicità operativa conta, perché i team telecom sono abituati alla complessità. Ridurre questa complessità è ciò che abilita miglioramenti significativi.

Abilitare reti e operations intelligenti

Monitoraggio proattivo, ottimizzazione predittiva e remediation automatizzata richiedono una visione unificata e governata della rete.

Con l’aumento dell’autonomia, diventa chiaro l’obiettivo architetturale: creare un’infrastruttura di conoscenza basata su ontologie, ripetibile, affidabile e deterministica per AI e agenti. La rete evolve da infrastruttura reattiva a tessuto decisionale intelligente. La telemetria diventa contesto. Il contesto diventa decisione. Le decisioni diventano azioni in closed loop, con supervisione umana quando necessario.

È qui che gli annunci dell’ecosistema al MWC assumono rilevanza. Non sono elementi secondari. Indicano la direzione del settore. I partner stanno aiutando gli operatori ad aggiungere semantica telecom, controlli di policy, osservabilità, validazione sintetica e framework di agenti governati, per scalare l’autonomia senza compromettere auditabilità ed explainability. Questo è cruciale perché gli scenari più rilevanti nel mondo telecom sono spesso rari, sensibili o distribuiti tra più domini. Devono essere modellati, validati e governati prima di poter essere automatizzati con fiducia.

La Snowflake Native App di EnterpriseWeb mostra come implementare agenti autonomi di rete con comportamento deterministico e governance operativa, estendendo Snowflake con un’ontologia telecom basata su standard per risultati spiegabili, coerenti e verificabili, con controlli di policy. Come ha dichiarato Sreedhar Rao, Global Telecom CTO di Snowflake: “EnterpriseWeb rende operativi i dati telco in Snowflake e offre un percorso rapido verso reti auto-scalanti, auto-ottimizzanti e auto-riparanti.”

Abbiamo inoltre annunciato una soluzione congiunta con Rockfish Data per aiutare operatori e vendor a validare operazioni autonome di rete tramite telemetria sintetica, rispettosa della privacy, generata all’interno dell’ambiente governato Snowflake. La validazione è una lacuna critica nel settore telecom: gli scenari più importanti sono spesso rari, incompleti o troppo sensibili per essere condivisi. Sreedhar ha evidenziato il problema e l’opportunità: “L’innovazione è stata limitata dalla scarsa disponibilità di dati realistici per la validazione. … Insieme a Rockfish, consentiamo a operatori e vendor di generare dati di test ad alta fedeltà nell’ambiente governato Snowflake, per accelerare con fiducia.”

Tra l’ecosistema partner, le discussioni sul palco e la nostra tavola rotonda executive con leader di Ericsson, Nokia e Cubic, il messaggio è stato chiaro: il percorso verso l’autonomia passa da dati governati, contesto semantico, ragionamento deterministico dove necessario e guardrail operativi che rendono la fiducia imprescindibile.

Perché Snowflake è nella posizione giusta al momento giusto

Il MWC è uno dei pochi eventi in cui convergono executive globali CSP, CTO e responsabili della strategia dati. Le conversazioni strategiche che avvengono lì possono comprimere mesi di allineamento in pochi giorni.

La presenza e la sponsorship Snowflake nel track Intelligent Infrastructure confermano il nostro ruolo in questa trasformazione. Snowflake può essere il control plane che connette dati di rete, cloud ed ecosistema, applica l’AI dove risiedono i dati e rende concreta la possibilità di trasformare i segnali di rete in prodotti — proteggendo al contempo gli investimenti esistenti tramite modelli ibridi e interoperabili. Snowflake aiuta gli operatori telecom a trasformare i dati in risultati:

• creando un data plane unificato e governato tra rete, cloud, enterprise ed ecosistema

• collegando dati strutturati e non strutturati attraverso un contesto semantico condiviso comprensibile agli agenti

• abilitando collaborazione e monetizzazione privacy-first senza spostamenti inutili di dati

• supportando l’AI all’interno di un solido perimetro di governance e sicurezza in ambienti ibridi e multi-cloud

• fornendo canali di distribuzione per data product, applicazioni, API e condivisioni private su scala piattaforma

Ciò che è emerso chiaramente al MWC è che gli operatori non cercano un ulteriore layer AI scollegato. Chiedono una base governata e interoperabile che si integri con il cloud, gli ambienti on-prem, i requisiti di residenza dei dati e la necessità di generare valore rapidamente.

Un business di piattaforma può partire da integrazioni su misura, ma scala grazie a modelli ripetibili, contratti chiari e meccanismi di distribuzione che riducono l’attrito per partner e clienti.

Il cambiamento più profondo: da utility a piattaforma

Il messaggio più rilevante emerso dal MWC 2026 è che il futuro delle telecomunicazioni sarà sempre più definito da capacità programmabili.

Nell’era dell’AI, le telco possono restare semplici fornitori di connettività ottimizzati sul costo per bit, oppure evolvere in AI OpCo che gestiscono infrastrutture intelligenti, dove la connettività diventa capacità e la rete diventa un tessuto affidabile per decisioni data-driven. Questo futuro è anche più software-driven, orientato agli standard e guidato dall’ecosistema. Dipende dalla capacità degli operatori di esporre funzionalità tramite API, data product e modelli di condivisione governati, invece di trattare ogni iniziativa come un progetto isolato.

La crescita sarà sempre più misurata in termini di adozione, chiamate API, consumo di inferenza, garanzie di qualità, data sharing e integrazione nell’ecosistema. Gli operatori vincenti assomiglieranno sempre più a piattaforme che a utility. Monetizzeranno la “network truth” come prodotto.

La strada da seguire

Il settore è a un punto di svolta strutturale. L’infrastruttura intelligente è la leva per ottenere ritorni da piattaforma dove la sola crescita del traffico non basta.

Snowflake non è l’intero stack telecom. Gli operatori avranno comunque bisogno di edge compute, orchestrazione e modernizzazione della rete. Dovranno continuare a investire in 5G, fibra, resilienza non terrestre e infrastrutture cloud, e gestire un futuro sempre più distribuito. Servirà anche una governance solida su sicurezza, frodi, normative e policy, man mano che l’AI entra sempre più nelle operations. Ma senza una base unificata e governata di dati e AI, questi investimenti non potranno tradursi pienamente in intelligenza monetizzabile.

È il momento, per i leader dell'industria telecom che escono dal MWC 2026, di smettere di chiedersi se l’AI sarà rilevante e iniziare a valutare se stanno costruendo l’infrastruttura intelligente, il livello di conoscenza e il modello operativo necessari per coglierne il valore. Chi riuscirà a farlo andrà oltre la connettività e diventerà una AI OpCo, in grado di offrire intelligenza affidabile, locale e con standard di fiducia tipici delle telecomunicazioni.