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Negli ultimi anni l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle reti di telecomunicazione ha accelerato, imponendo una nuova urgenza: non basta sfruttare l’AI per migliorare le prestazioni, è necessario renderla sostenibile lungo tutto il suo ciclo di vita. Analisi come quella curata da Ian Deakin, Principal Technologist di ATIS, mettono in luce che la sfida è ormai operativa e riguarda scelte concrete su dove eseguire i modelli, come ottimizzare i consumi e come misurare i risultati.
Accanto agli aspetti tecnici si affiancano trend di mercato significativi: il valore dell’AI nel settore telecom è stato stimato 3,6 miliardi di dollari nel 2026, con proiezioni a 4,6 miliardi nel 2026 e una crescita attesa fino a 45,1 miliardi entro il 2034, secondo Global Market Insights. Questo slancio economico aumenta l’importanza di integrare considerazioni ambientali in ogni fase di implementazione.
Due concetti da separare per governare la sostenibilità
Per operare efficacemente, l’industria deve distinguere tra AI for sustainability e sustainable AI. Il primo approccio sfrutta l’AI per ridurre consumi e emissioni dei servizi (per esempio ottimizzando l’uso della rete), mentre il secondo richiede che i sistemi di AI siano progettati e gestiti in modo intrinsecamente responsabile, valutando impatti energetici, idrici e materiali legati all’addestramento, all’inferenza e all’infrastruttura di supporto. Solo riconoscendo questa differenza le telco possono costruire politiche operative coerenti e misurabili.
Inferenza, collocazione dei modelli e trade-off operativi
Un elemento cruciale è la crescente incidenza dell’inferenza sul consumo operativo dell’AI, soprattutto quando i modelli sono distribuiti su larga scala all’interno delle reti. Decidere se processare i workload al cloud, al core o all’edge comporta compromessi tra latenza, consumo energetico e complessità gestionale. Strategie di collocazione intelligenti, abbinate a modelli ottimizzati per specifiche funzioni di rete, possono ridurre sia l’impronta ambientale sia i costi operativi, mantenendo la qualità del servizio.
Ottimizzazione energetica e gestione dinamica dei workload
La transizione verso pratiche operative passa per l’ottimizzazione energetica dei carichi di lavoro. Allineare l’esecuzione dei processi AI agli orari di disponibilità energetica a basso contenuto di carbonio, o adattare la capacità in funzione delle condizioni locali della rete elettrica, può ridurre significativamente l’impatto complessivo. Inoltre, sistemi di orchestrazione evoluti permettono di spostare dinamicamente le elaborazioni in base a vincoli di raffreddamento e di capacità dei data center, rendendo la gestione dell’AI più resiliente e meno impattante.
Indicatori e misura dell’efficacia
Per bilanciare sostenibilità e prestazioni è fondamentale introdurre KPI e KVI che misurino non solo consumo energetico ed emissioni, ma anche disponibilità del servizio e qualità percepita dall’utente. Senza metriche condivise diventa difficile trasformare buone intenzioni in azioni scalabili e confrontabili. L’integrazione di nuove metriche ambientali nella pianificazione delle infrastrutture aiuta a orientare investimenti e operazioni verso soluzioni più efficaci.
Ciclo di vita delle infrastrutture e economia circolare
La sostenibilità non si limita al consumo istantaneo: include il ciclo di vita dell’hardware, il consumo idrico dei sistemi di raffreddamento e la gestione dei rifiuti elettronici. Adottare principi di economia circolare — prolungare il ciclo di vita delle apparecchiature, favorire il riuso dei componenti e pianificare un fine vita responsabile — riduce le emissioni incorporate e i costi indiretti. Allo stesso tempo, le telco devono garantire continuità e qualità del servizio: la sostenibilità deve essere integrata senza compromettere la missione primaria delle reti.
In conclusione, la trasformazione verso un’AI sostenibile nelle telecomunicazioni dipende dalla capacità del settore di tradurre principi in pratiche operative: modelli più efficienti, decisioni intelligenti sulla collocazione dei workload, metriche dedicate e un’attenzione sistemica al ciclo di vita delle infrastrutture. Solo così l’industria potrà gestire la crescita degli investimenti e delle applicazioni AI riducendo l’impatto ambientale e mantenendo elevati standard di servizio.