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7 trend tecnologici che stanno rimodellando le Tlc

La industry delle Tlc si sta rapidamente evolvendo, alla ricerca di nuovi use case che vanno dalla guida autonoma alla chirurgia robotica attraverso una serie infinita di nuove interazioni digitali. L’obiettivo è sfruttare al massimo gli ingenti investimenti per le nuove infrastrutture 5G.

Il perdurante entusiasmo per il potenziale dell’intelligenza artificiale, guidato dai progressi nell’intelligenza artificiale generativa, sta spingendo il settore a riconsiderare la portata dei suoi piani di trasformazione. Tuttavia, molte telco hanno difficoltà a gestire le implicazioni di questi cambiamenti, compresa la determinazione di quali talenti hanno bisogno e come battere la concorrenza per ottenerli.

La ricerca di McKinsey mostra che le organizzazioni più diversificate superano sempre più le loro concorrenti non diversificate. Le telco dovranno tenerne conto in futuro.

Connettività in continua espansione

L’infrastruttura di telecomunicazioni di quinta generazione (5G) si sta espandendo e migliorando notevolmente la connettività, e l’infrastruttura di sesta generazione (6G) è pronta ad amplificare questa tendenza.

La connettività quasi illimitata aprirà la strada a nuovi servizi come il monitoraggio remoto dei pazienti e esperienze cliente di prossima generazione come camerini virtuali e conferenze che si svolgeranno interamente nel metaverso.

Si prevede che la domanda di connettività aumenterà ulteriormente man mano che i clienti cercano queste soluzioni innovative e poiché il numero di dispositivi connessi crescerà fino a raggiungere i 51,9 miliardi secondo le previsioni entro il 2025, rispetto ai 43 miliardi del 2020. Anche il lavoro a distanza sta alimentando la domanda, con il 51% degli americani lavorare da casa almeno un giorno alla settimana. Inoltre, si stima che il 5G e il 6G espanderanno la connettività fino all’80% della popolazione mondiale entro il 2030.

Per soddisfare questa domanda, le società di telecomunicazioni dovranno aumentare esponenzialmente la capacità della rete, migliorare la velocità di trasmissione e lo spettro dei dati e ridurre la latenza e il consumo energetico. Oltre ad estendere la copertura ai privati, le società di telecomunicazioni potrebbero avere l’opportunità di aumentare i ricavi B2B sviluppando soluzioni di connettività premium per casi d’uso specifici.

Ciò richiederà talenti con competenze nella progettazione di reti e di spettro per lavorare su strategia e architettura; ingegneria di rete, per progettare architetture e sviluppare applicazioni; innovazione di rete, per sviluppare RAN (rete di accesso radio) emergenti, virtualizzazione delle funzioni di rete, Kubernetes, eccetera; monitoraggio della manutenzione della rete, per gestire le emergenze e rimediare alle interruzioni; e IoT, per sviluppare applicazioni, piattaforme e API.

Probabilmente non saranno più necessarie capacità ingegneristiche e operative specifiche per le tecnologie legacy, come la linea di abbonamento digitale (DSL), le reti cellulari 2G e 3G e l’infrastruttura TV via cavo tradizionale. La base dei talenti, quindi, dovrà adattarsi.

Edge computing

Man mano che i carichi di lavoro informatici vengono distribuiti su data center remoti situati più vicini agli utenti finali, la latenza diminuirà, la larghezza di banda aumenterà e le organizzazioni acquisiranno maggiore sovranità sui propri dati. L’edge computing consente l’elaborazione dei dati in tempo reale, che sbloccherà casi d’uso in tutti i settori, dal trattamento sanitario a distanza alla gestione remota delle operazioni minerarie fino a soluzioni di sostenibilità come le reti intelligenti che ottimizzano il consumo di energia. Un recente sondaggio McKinsey condotto su 75 dirigenti di società di telecomunicazioni in Nord America ed Europa occidentale ha rilevato un grande interesse per una varietà di casi d’uso dell’edge computing.

I risultati del sondaggio hanno mostrato che la maggior parte delle società di telecomunicazioni si sta impegnando con l’edge computing a un certo livello, con un quarto che lo sta già implementando o pianificando attivamente di espanderlo. Più della metà dei dirigenti intervistati (55%) ha affermato che il loro obiettivo principale è migliorare l’efficienza e le prestazioni della rete, mentre altri hanno citato la possibilità di creare nuovi casi d’uso per le aziende (21%) o per i consumatori (18%).

Man mano che le società di telecomunicazioni adottano l’edge computing, dovranno affrontare costi crescenti derivanti dal consumo di energia, dalla manutenzione della rete e dagli investimenti associati alla riconfigurazione del backhaul e del backbone della rete. Il passaggio all’edge computing richiede talenti delle telecomunicazioni con competenze nella progettazione di reti e sistemi per lavorare sulla strategia e sull’architettura dei dati; ingegneria di rete, per consentire l’installazione e l’integrazione di dispositivi, software e sistemi; innovazione della rete, per migliorare le prestazioni dei sistemi; manutenzione della rete, per rimediare alle interruzioni e gestire le emergenze; gestione del database, per gestire l’archiviazione, la distribuzione e l’analisi dei dati; e sicurezza, per ridurre al minimo le frodi, monitorare i rischi e gestire la conformità. L’aumento delle soluzioni basate sul cloud, dell’automazione e dei servizi gestiti ridurrà la domanda di ruoli di configurazione e manutenzione IT in loco.

Next-generation transportation

Le prime due tendenze tecnologiche, connettività estesa e edge computing, gettano le basi per una terza: i trasporti di prossima generazione. Lo spostamento verso tecnologie autonome, connesse, elettriche e intelligenti ha vaste implicazioni per il trasporto aereo e terrestre, con il potenziale di rendere i viaggi umani e il trasporto di merci molto più efficienti e sostenibili dal punto di vista ambientale.

L’industria dei trasporti darà sempre più priorità alla propulsione elettrica, a idrogeno e ibrida come nuove modalità per la mobilità terrestre e aerea. Un aumento previsto del traffico dati e delle applicazioni di atterraggio autonomo potrebbe consentire alle aziende di espandere i propri mercati, raggiungendo nuovi segmenti di clienti in località precedentemente inservibili.

Con l’evoluzione dei trasporti, le società di telecomunicazioni dovranno aumentare la larghezza di banda per la mobilità, in particolare nelle aree remote, e fornire una copertura di backup di emergenza impeccabile. Avranno anche l’opportunità di combinare la connettività di base con le tecnologie veicolari e i dati sulla mobilità in tempo reale per offrire soluzioni come guida a mani libere, infotainment, reti di caricabatterie intelligenti per veicoli elettrici e tecnologia “vehicle to everything” (V2X), che consente veicoli per connettersi con l’ambiente circostante, compresi altri veicoli e guidatori umani.

Le società di telecomunicazioni avranno bisogno di talenti con competenze nella progettazione di reti per sviluppare algoritmi per la connettività dei veicoli; ingegneria, innovazione e manutenzione della rete, per consentire la connettività dal veicolo all’infrastruttura; automazione, per sfruttare l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per l’infotainment; Architettura IoT, per abilitare il riconoscimento vocale e il controllo dei gesti; Progettazione UX, per migliorare l’esperienza dell’utente; e data science, per la raccolta e l’elaborazione dei dati.

xRAN

I nuovi approcci alla RAN possono apportare flessibilità al rapporto delle società di telecomunicazioni con gli OEM e persino ridurre i requisiti di risorse fisiche come torri, antenne e cavi, tagliando così le spese di capitale e operative, accelerando l’implementazione di nuovi servizi di rete e stimolando la concorrenza tra i fornitori.

Il nostro sondaggio tra i dirigenti delle società di telecomunicazioni indica un forte interesse per ORAN in particolare, con il 76% dei dirigenti delle società di telecomunicazioni storiche e l’88% dei dirigenti dei nuovi entranti che intendono investire nel nuovo approccio. Nel complesso, il 60% dei dirigenti ha dichiarato di voler utilizzare ORAN per almeno il 20-30% delle nuove realizzazioni di rete.

Per raggiungere questo obiettivo, le società di telecomunicazioni avranno bisogno di talenti esperti nel lavoro agile per migliorare le pratiche di ingegneria e la diffusione dell’innovazione; ingegneria dei dati, per sviluppare l’architettura; cloud, per sviluppare e testare le soluzioni abilitate da xRAN; gestione del prodotto, per consentire l’evoluzione di xRAN; e DevOps, per creare soluzioni e accelerare la transizione a xRAN.

Ci sarà meno bisogno di conoscenze hardware proprietarie, competenze di integrazione di sistemi chiusi e capacità operative manuali specifiche per i sistemi RAN legacy.

Fiducia nell’architettura e nell’identità digitale

Man mano che le organizzazioni creano e scalano prodotti e servizi abilitati al digitale che dipendono dalla raccolta di vaste quantità di dati dei clienti, la fiducia e la privacy diventeranno ancora più essenziali. Per soddisfare le crescenti aspettative dei consumatori in termini di fiducia digitale, sicurezza IT e visibilità dei dati, le società di telecomunicazioni dovrebbero prendere in considerazione l’investimento in soluzioni di sicurezza informatica. Coloro che lo faranno si posizioneranno per introdurre nuove offerte costruendo servizi di identità digitale su reti e tecnologie di prossima generazione. Per realizzare questo potenziale, le società di telecomunicazioni avranno bisogno di talenti con competenze nello sviluppo dell’identità digitale per fornire soluzioni e tecnologie affidabili; architettura e ingegneria delle soluzioni di sicurezza informatica, per garantire la valutazione e l’accesso sicuro a reti e applicazioni; automazione, per creare soluzioni e strumenti di identità digitale; ingegneria della privacy, per gestire il rischio e la conformità; ingegneria di rete, per sviluppare app e architetture; manutenzione della rete, per monitorare e gestire le emergenze; e DevOps, per automatizzare la configurazione, la distribuzione continua e l’infrastruttura. La produzione manuale e la revisione della documentazione di conformità verranno gradualmente eliminate

Intelligenza Artificiale

I progressi nell’intelligenza artificiale, e in particolare nell’intelligenza artificiale generativa, stanno sbloccando opportunità per le organizzazioni in ogni punto della catena del valore. Le società di telecomunicazioni possono utilizzare l’intelligenza artificiale per ottimizzare le reti (gestendo le risorse in base al traffico in tempo reale e all’analisi dei dati); affrontare in modo proattivo i problemi di manutenzione (analizzando modelli e anomalie per identificare i problemi prima che si verifichino); e ridurre al minimo il tasso di abbandono (analizzando il comportamento dei clienti per identificare quelli che hanno maggiori probabilità di andarsene). Abbinando telecamere e sensori basati sull’intelligenza artificiale all’automazione della manutenzione della rete abilitata dall’intelligenza artificiale, le società di telecomunicazioni possono ridurre sostanzialmente i costi associati alla gestione dell’infrastruttura di rete.

L’intelligenza artificiale generativa può trasformare l’esperienza del cliente fornendo ai clienti contenuti, offerte e sensibilizzazione proattiva relativa ai servizi altamente personalizzati in base a modelli di utilizzo, cronologia degli acquisti e altre considerazioni. Analizzando le tendenze del comportamento dei clienti, l’intelligenza artificiale generativa può migliorare lo sviluppo del prodotto e accelerare l’innovazione; potrebbe suggerire nuove funzionalità per un’app mobile o nuovi piani destinati a segmenti di clienti specifici. Utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per simulare sofisticati attacchi informatici, gli operatori possono identificare le vulnerabilità e migliorare la resilienza della rete.

Per massimizzare le opportunità dell’intelligenza artificiale, le società di telecomunicazioni avranno bisogno di talenti con competenze nella progettazione di interfacce per creare esperienze utente eccellenti; ingegneria dell’elaborazione del linguaggio naturale, per il riconoscimento vocale dell’intelligenza artificiale; ingegneria dei dati, per lavorare su architettura dei dati, software e big data; data science, per creare modelli matematici di machine learning; e sicurezza, per prevenire e gestire gli attacchi informatici.

Poiché l’infrastruttura è sempre più gestita tramite software, l’intelligenza artificiale soppianterà la necessità di una risoluzione manuale dei problemi di routine.

Quantum technology

La nostra indagine riflette un ampio consenso tra i dirigenti delle società di telecomunicazioni riguardo all’impatto della tecnologia quantistica, con il 52% che afferma di ritenere che la tecnologia quantistica rappresenterà un vantaggio differenziante per le società di telecomunicazioni nei prossimi cinque anni (e un ulteriore 32% afferma di essere in qualche modo d’accordo con questa valutazione).

I dirigenti vedono il massimo valore strategico nello sviluppo di reti di distribuzione delle chiavi quantistiche (QKD), che consentono lo scambio sicuro di chiavi crittografiche. Circa la metà dei dirigenti si sta già impegnando con la tecnologia quantistica per proteggere i dati dei clienti o migliorare le procedure per l’autenticazione dei dispositivi IoT degli utenti (55%), proteggere l’infrastruttura delle telecomunicazioni attraverso la crittografia (53%) o crittografare il traffico all’interno della rete (48%).

Allo stesso tempo, l’informatica quantistica metterà a rischio i metodi di crittografia convenzionali aprendo nuovi vettori di attacco. Le organizzazioni sono già sempre più preoccupate per gli attacchi “raccogli ora, decrittografa dopo”, in cui i malintenzionati rubano dati crittografati nella speranza di utilizzare computer quantistici per decrittografarli in futuro. Sfruttando la tecnologia quantistica, le società di telecomunicazioni possono dotarsi di strumenti per combattere queste minacce sofisticate; QKD, ad esempio, consente alle parti comunicanti di essere avvisate ogni volta che un intruso tenta di intercettare uno scambio crittografato.

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