Telecomunicazioni: Un settore a un bivio
Tra qualche giorno mi recherò al Mobile World Congress di Barcellona, un evento a cui ho partecipato molte volte nei miei 20 anni nel settore delle telecomunicazioni e della tecnologia. Ogni anno i temi si evolvono: smartphone, 4G, 5G, 6G, cloud, IOT, edge, AI. La tecnologia cambia rapidamente, ma ciò che non è cambiato è il ruolo che questo settore svolge nelle nostre vite.
Quando chiamiamo una persona cara, partecipiamo a una videochiamata, navighiamo verso una destinazione, seguiamo una lezione in streaming, accediamo all'assistenza sanitaria, gestiamo un'attività o inviamo un semplice messaggio, ci aspettiamo semplicemente che funzioni. Dietro quella semplicità si cela una complessità: un tessuto globale di connettività. Quando accadono disastri — alluvioni, incendi, terremoti — una delle prime domande che le persone pongono è: la rete è attiva? Possiamo raggiungerci?
La connessione non è solo una comodità. È rassicurazione. È sicurezza. Permette alle società di funzionare e alle persone di prosperare. Eppure, il settore stesso si trova a un punto di svolta.
Parlando con i leader delle telecomunicazioni di tutto il mondo, sento costantemente la stessa sfida: i ricavi sono sotto pressione, i costi rimangono elevati e la personalizzazione sembra ancora irraggiungibile. Il churn rimane elevato, la crescita è lenta, le vendite incrociate e aggiuntive sono limitate e i margini continuano a diminuire.
La strategia non è il problema. L'esecuzione lo è.
Gli operatori hanno già i clienti, la rete e i dati, ma molti faticano a tradurli in crescita misurabile, fidelizzazione ed efficienza operativa. Le decisioni su dove investire nella rete, quali clienti prioritizzare o come ottimizzare le operazioni sul campo spesso non possono essere prese con sufficiente rapidità o sicurezza.
L'intelligenza aziendale richiede intelligenza dei dati
Alla radice di queste sfide c'è un problema comune: i dati sono frammentati, lenti da accedere e difficili da fidare per i team.
Ciò che i leader stanno ora riconoscendo è che la strategia dei dati è strategia aziendale. Migliorare le prestazioni finanziarie richiede di diventare un'organizzazione basata sui dati, in cui le decisioni relative a marketing, investimenti di rete, assistenza clienti e prevenzione delle frodi sono alimentate da insight affidabili e in tempo reale. Non miglioramenti incrementali, ma un diverso modello operativo.
Il cambiamento non consiste nell'aggiungere più dashboard. Consiste nel cambiare il modo in cui l'azienda opera quotidianamente. Quando i dati accurati e governati fluiscono continuamente, l'AI apprende continuamente e le telecomunicazioni stesse diventano intelligenti. Questo è il momento in cui le telecomunicazioni passano dal reagire agli eventi all'anticiparli.
Trasformare l'intelligenza dei dati in risultati misurabili
Le aziende di telecomunicazioni che vediamo guidare una crescita aziendale sostenibile sono quelle la cui strategia aziendale è supportata da una strategia dei dati, che consente loro di passare dalla semplice vendita di prodotti all'anticipazione e alla risoluzione delle esigenze nel momento. Alcuni esempi chiave includono:
- Decisioni di Upsell e Next-Best-Offer (NBO): portando i dati dei potenziali clienti e dei clienti su una piattaforma unificata, gli operatori possono ora determinare la migliore azione successiva in tempo reale ad ogni interazione con il cliente. I modelli AI analizzano il comportamento di utilizzo, l'idoneità al servizio, le prestazioni della rete, la cronologia dei guasti e i segnali competitivi per raccomandare l'offerta più pertinente, che si tratti di un aggiornamento di velocità, di connettività di backup o di un pacchetto di streaming. Questi insight vengono quindi forniti direttamente ai canali rivolti ai clienti — assistenti digitali, agenti del call center e personale di vendita al dettaglio — insieme a indicazioni generate dall'AI su misura per il singolo cliente e il contesto. L'impatto è stato significativo: i tassi di allegato sono migliorati di circa il 250% e l'ARPU è aumentato di circa 8 $ per cliente al mese.
- Riduzione del Churn: gli operatori utilizzano anche dati conversazionali — trascrizioni di chiamate e interazioni di chat — per comprendere meglio l'intento e il rischio del cliente. I modelli AI addestrati su queste interazioni raccomandano azioni di fidelizzazione durante le conversazioni in tempo reale e aiutano gli agenti ad affrontare la causa principale dell'insoddisfazione, non solo il sintomo. I dashboard delle prestazioni forniscono quindi visibilità sia a livello individuale che di team. Il risultato è una riduzione del churn di circa 5 punti percentuali al mese, unitamente a una migliore efficacia degli agenti e soddisfazione del cliente.
- Prevenzione proattiva delle frodi: le frodi sono state tradizionalmente gestite dopo che il danno era stato fatto; indagate manualmente, spesso lentamente e a costi significativi. Ma con dati unificati e AI, gli operatori stanno ora passando da una risposta reattiva a una protezione proattiva. L'AI moderna può ora identificare anomalie in tempo reale, estrarre segnali di frode da interazioni non strutturate come trascrizioni di chiamate e chat, e simulare futuri schemi di frode per stare al passo con i malintenzionati. Gli operatori possono monitorare centinaia di milioni di abbonati contemporaneamente, migliorando significativamente l'accuratezza del rilevamento e riducendo i falsi positivi. Le indagini che un tempo richiedevano sforzi manuali sono ora automatizzate, i costi computazionali diminuiscono drasticamente e i nuovi modelli di protezione possono essere distribuiti in ore anziché in giorni. Soprattutto, la prevenzione delle frodi passa dalla risposta post-incidente alla difesa proattiva continua, riducendo i tentativi di frode fino all'80% e risparmiando decine di milioni di dollari all'anno.
Riflessioni: cosa significa per i leader delle telecomunicazioni
Se fossi di nuovo un leader nel settore delle telecomunicazioni, ancorerei il mio pensiero a alcuni principi chiave:
- Una strategia aziendale senza una strategia di dati e AI non è più eseguibile. In tutto il settore, l'ecosistema di dati e AI si è evoluto in frammenti, con conseguente lock-in proprietario, policy di sicurezza isolate, sforzi duplicati e, soprattutto, lentezza nel processo decisionale; un problema significativo in un settore in cui la velocità decisionale è tutto. I clienti si aspettano un servizio personalizzato istantaneamente. Le reti devono auto-ripararsi in tempo reale. Le frodi devono essere bloccate prima che si verifichino. I tecnici sul campo necessitano di risposte mentre sono a casa di un cliente. Quando i dati non possono muoversi liberamente e in sicurezza in tutta l'organizzazione, nulla di tutto ciò è possibile.
- La preparazione ai dati è ora una capacità operativa fondamentale, non un progetto tecnico. I leader che hanno successo stanno costruendo fondamenta di dati unificate e governate: un'unica fonte di verità attraverso dati di rete, clienti, operativi e partner. La governance è integrata in tutti gli asset di dati e AI, consentendo ai team di fidarsi e utilizzare le informazioni in modo sicuro. Invece di bloccare i dati all'interno delle applicazioni, li rendono utilizzabili in tutta l'azienda, con velocità e su larga scala.
- Per vincere veramente con l'AI, gli operatori devono garantire che la cultura tenga il passo con la tecnologia in evoluzione. Con l'ascesa dell'intelligenza conversazionale e degli strumenti consapevoli del contesto come AI/BI Genie, ingegneri, addetti al marketing, agenti di assistenza e team operativi possono ora interagire con i dati utilizzando il linguaggio naturale. Ma per utilizzare questi strumenti in modo efficace, le imprese devono investire nella formazione, consentendo ai team di lavorare direttamente con i dati e integrando l'AI nei flussi di lavoro quotidiani. L'AI deve diventare parte del modo in cui viene svolto il lavoro, non un'iniziativa separata di proprietà di un team specializzato.
- L'obiettivo dovrebbe essere quello di diventare un'azienda abilitata all'AI. In questo modello, l'intelligenza dei dati è integrata ovunque:
- le reti prevedono e risolvono i problemi prima che i clienti se ne accorgano
- i canali clienti si adattano e personalizzano in tempo reale
- le operazioni si ottimizzano continuamente
- gli investimenti sono guidati da modelli di utilizzo reali
- i risparmi vengono reinvestiti in innovazione e crescita
In definitiva, gli operatori di telecomunicazioni non saranno giudicati solo dalla copertura o dalla velocità. Saranno giudicati da quanto intelligentemente utilizzano i loro dati per servire clienti e settori. Ed è da qui che deriverà la prossima era di crescita delle telecomunicazioni.
Il nostro team sarebbe lieto di incontrarvi al MWC 2026 per condividere esempi reali di clienti, presentarvi operatori di telecomunicazioni che stanno già trasformando le loro attività e dimostrare come questi risultati vengono conseguiti in pratica con Databricks.
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- Panel ospitato dal MWC: The Edge of Intelligence: AI, IoT, & 5G, con Nevash Pillay, lunedì 2 marzo, 16:30-17:30 CET, Marconi Stage, Padiglione 6
- Panel ospitato da Wipro: Demystifying Agentic Enterprises: Hype Vs Reality con Nevash Pillay, martedì 3 marzo, 13:00-13:45, Padiglione 2, Stand B30
- Panel ospitato da Tech Mahindra: Zero-Touch CX: Quando la rete risolve i problemi prima che l'utente chiami, con Nevash Pillay e Mark Austin, VP of Data Science, AT&T, martedì 3 marzo, 14:15-14:45 CET, Padiglione 2, Stand 2D46
- Panel ospitato da Microsoft: Unify Data & AI with Azure Databricks, con Dael Williamson, EMEA CTO, mercoledì 4 marzo, 12:40-13:00 CET
Oltre all'evento, facciamo parte anche del TM Forum Data & AI Board, contribuendo a definire il progetto per come gli operatori di telecomunicazioni possono adottare con successo dati e AI su larga scala.
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Ci vediamo al Mobile World Congress!
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale