L’AI è una priorità per le aziende, ma poche riescono a implementarla su larga scala. Secondo l’IDC AI MaturityScape Benchmark 2026, infatti, appena il 3,1% delle organizzazioni ha raggiunto lo stadio più avanzato di maturità. Tra i diversi fattori che rallentano e ostacolano questo percorso c’è senza dubbio l’inadeguatezza dell’infrastruttura di rete.
Sotto questo profilo, il costo dell’inazione è molto salato. Sostenere workload AI su architetture di rete tradizionali, non progettate per supportare i volumi, la velocità e le caratteristiche dei flussi di traffico generati dall’AI, impedisce ai progetti pilota di scalare, rallenta il time-to-market, fa crescere in modo significativo i costi cloud e può anche ampliare la superficie d’attacco. Il rischio, in sostanza, è trasformare gli ingenti investimenti in AI in iniziative che non riescono a produrre l’impatto competitivo ed economico atteso. In termini economici, rimandare l’adeguamento della rete significa anche continuare a sostenere inefficienze operative, costi di gestione crescenti e ritardi nella realizzazione del valore degli investimenti in AI.
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Network Readiness: la rete come abilitatore strategico dell’AI
Mentre gran parte del dibattito sull’AI continua a concentrarsi sulle prestazioni dei modelli, sulle GPU e sulla qualità dei dati, la rete si sta rivelando il collo di bottiglia nascosto che spesso determina se le iniziative AI riescano a superare la fase pilota. Senza la capacità di trasferire dati in modo efficiente, sicuro e prevedibile tra ambienti distribuiti, anche i modelli AI più avanzati faticano a generare valore di business su larga scala.
Secondo la visione di Tata Communications, espressa nel White Paper Built for AI Readiness – Evolving your network for the next networking era, la rete non è più un semplice transport layer, chiamato a trasferire pacchetti dati secondo logiche best effort, ma diventa un vero e proprio abilitatore strategico, da cui dipendono non solo prestazioni e resilienza, ma la capacità stessa di portare in produzione e di scalare iniziative AI all’interno di ambienti sempre più ampi e distribuiti.
Un traffico diverso, con elevate esigenze di performance
Perché, dunque, questo cambio di ruolo e di posizionamento dell’infrastruttura di rete? A determinarlo sono diversi fattori, a partire dalla natura degli utenti. Ai dipendenti che accedono ad applicazioni e contenuti si affiancano gli agenti AI che, data la loro iper-specializzazione, sono destinati a superare numericamente i dipendenti all’interno dell’enterprise.
Gli utenti digitali operano a machine speed e generano comunicazioni continue, costanti, diverse ed estremamente più rapide di quelle prodotte dall’interazione umana. E così cambia anche la direzione del traffico, che vede crescere la componente east-west fatta di comunicazioni macchina-macchina con richieste di capacità di carico e ampiezza di banda anche 50 o 100 volte superiori a quelle attuali. Per non parlare dei training dei modelli, che può richiedere throughput nell’ordine di 400 o 800 Gb e una tolleranza zero verso perdita di pacchetti, jitter e interruzioni.
Il tema chiave della data mobility
Il cambiamento più rilevante riguarda la data mobility. Lo spostamento di grandi volumi di dati in modo rapido e sicuro tra data center, piattaforme cloud ed edge fa parte del paradigma AI perché dati e workload non risiedono più in un unico ambiente. Affidarsi all’Internet pubblico significa accettare percorsi e latenze non prevedibili, e diventa quindi necessario evolvere verso connettività private.
Sicurezza e sovranità vanno integrate nella rete
L’intelligenza artificiale cambia le regole anche sul fronte della sicurezza e della sovranità perché dati, modelli, storage e capacità computazionale possono risiedere contemporaneamente in cloud diversi, data center e ambienti on-premise. La frammentazione amplia la superficie d’attacco e rende insufficiente il tradizionale modello di difesa perimetrale.
Lo stesso vale per la sovranità digitale. Se un modello risiede in un Paese, i dati in un altro e le GPU in un terzo, garantire il rispetto dei vincoli normativi diventa più complesso di un tempo. La rete deve assumere un ruolo di control plane, capace di applicare policy di instradamento coerenti con requisiti di localizzazione, accesso e trattamento del dato, fino a supportare forme di sovereignty-aware routing.
AI-ready network: la visione di Tata Communications
Nella visione di Tata Communications, un’infrastruttura di rete pronta per l’intelligenza artificiale è una piattaforma capace di scalare dinamicamente, garantire una data mobility fluida, proteggere conformità e sicurezza negli ambienti ibridi e, al tempo stesso, operare in modo autonomo e predittivo.
Questo approccio segna il passaggio da una rete passiva e tipicamente basata sul contenuto (content-based) a un’architettura cognitiva fondata sul contesto (context-based).
Scalabilità, sicurezza e compliance
Volendo analizzare in modo approfondito i componenti del network AI-ready, la scalabilità non si ottiene semplicemente aumentando la banda, ma richiede la convergenza di tecnologie diverse (dal 5G e Wi-Fi) e dorsali ethernet capaci di sostenere flussi machine-to-machine fino a 400 Gb e oltre. Come accennato in precedenza, ciò implica il superamento della dipendenza dall’Internet pubblico, privilegiando laddove possibile backbone privati, percorsi deterministici e SLA definiti.
Abbiamo già accennato al fronte della sicurezza e della conformità, spiegando che la protezione non può essere aggiunta a valle, ma deve essere integrata direttamente nell’architettura di rete attraverso approcci come ZTNA e SASE, e accompagnare dati e workload mentre si spostano tra ambienti diversi.
Il passaggio a una rete intelligente e context-based
L’elemento probabilmente più innovativo di questa visione riguarda le caratteristiche di intelligenza e autonomia della rete. Secondo Tata Communications, una rete AI-ready deve disporre di osservabilità nativa e comprendere il contesto del traffico: non solo distinguere una richiesta generata da un utente da quella prodotta da un agente AI, ma valutare dinamicamente requisiti e priorità e instradarla di conseguenza verso Internet, edge, cloud o backbone privati. Questo richiede un control plane unificato sugli ambienti ibridi e la capacità di classificare e governare automaticamente i flussi.
È proprio questa comprensione del contesto a rendere possibile il passaggio da una gestione reattiva a una gestione predittiva della rete. Grazie all’orchestrazione basata sull’AI e all’intent-based networking, l’infrastruttura può anticipare situazioni di congestione, modificare i percorsi e riallocare i workload in tempo reale, scegliendo di volta in volta il tragitto più adatto. La prevedibilità operativa diventa così un beneficio concreto: maggiore continuità dei servizi, prestazioni più stabili e tempi di risposta più affidabili anche quando i carichi AI variano rapidamente.
Come creare una rete pronta per l’AI in modo sostenibile
Un’infrastruttura AI-ready non risponde soltanto a esigenze tecniche, ma affronta una domanda sempre più pressante per CIO e CFO: come scalare l’AI senza far crescere in modo insostenibile i costi infrastrutturali? Le reti tradizionali, infatti, si basano spesso su overprovisioning e su un utilizzo del cloud difficile da ottimizzare; con l’aumento dei flussi generati dall’AI, il rischio è che questa impostazione diventi insostenibile, oltre che poco efficace.
Un percorso graduale verso la rete AI-ready
Tata Communications suggerisce alle aziende di evitare approcci rip-and-replace e di procedere per fasi. La prima è chiaramente un assessment della rete esistente rispetto alla roadmap AI, il cui fine è individuare possibili colli di bottiglia su latenza, traffico east-west e capacità. Segue un PoC circoscritto a un caso d’uso ad alto impatto, utile per misurare KPI come latenza, packet loss e ROI, e poi si passa alla fase di scale & integrate, estendendo progressivamente architettura, visibilità, automazione e controlli di sovranità.
Per supportare questa trasformazione, Tata Communications ha sviluppato la Unified Network Fabric, una piattaforma programmabile che combina un overlay intelligente per governare traffico e policy multi-cloud con un underlay privato ad alte prestazioni costruito sulla dorsale globale in fibra di Tata Communications.
Con il passaggio dell’AI dai singoli casi d’uso a un’adozione estesa a tutta l’azienda, l’infrastruttura determinerà sempre più quali organizzazioni riusciranno a trasformare gli investimenti in AI in valore di business. Il futuro non apparterrà soltanto a chi avrà accesso ai modelli AI più avanzati, ma a chi disporrà di reti capaci di trasferire, proteggere e scalare l’intelligenza ovunque sia necessaria. In questa nuova era, AI readiness e network readiness stanno diventando due facce della stessa medaglia.
In questo percorso, l’azienda mette a fattor comune competenze, infrastruttura globale e piattaforme proprietarie. Tra queste, la Unified Network Fabric è una piattaforma programmabile che combina un overlay intelligente per governare traffico e policy multi-cloud, con un underlay privato ad alte prestazioni costruito sulla dorsale globale in fibra di Tata Communications. L’obiettivo è offrire alle imprese una base affidabile, sicura e sostenibile su cui costruire un futuro che passerà sempre di più da soluzioni intelligenti e, inevitabilmente, dall’infrastruttura che le abilita.
Articolo realizzato in collaborazione con Tata Communications
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