Perché l’AI ha bisogno di connettività efficienti in fibra ottica

L’intelligenza artificiale diventa molto meno “intelligente” senza connettività efficienti in fibra ottica.
Un’azienda può sviluppare l‘algoritmo più avanzato o attivare la soluzione AI più all’avanguardia, ma se la connettività è lenta o instabile, l’intero sistema ne risentirà.
Per sostenere la crescita, Fibra ottica e AI devono necessariamente essere affiancate.

AI e fibra ottica: un connubio inscindibile

L’AI (ovvero Artificial Intelligence) sta assumendo un ruolo strategico per le aziende di tutto il mondo.

Guardando al nostro Paese, nel 2023 il mercato italiano dell’intelligenza artificiale è cresciuto del 53%, raggiungendo un valore di 760 milioni di euro. Il 61% delle grandi imprese, secondo una ricerca del Politecnico di Milano, ha attivato almeno un progetto legato all’AI e molte altre realtà stanno pensando di adottarne.

La posta in gioco è alta: come rivela uno studio di McKinsey, citato dal Sole 24 ore, le aziende all’avanguardia nell’adozione dell’AI stanno crescendo a ritmi più veloci rispetto ai concorrenti.
L’azienda di consulenza americana evidenzia che questo divario può essere colmato, grazie a un’adozione di sistemi AI efficienti, ottenendo aumenti della redditività compresi tra il 10 e il 20% in 2-3 anni.

Tutte queste aziende – che siano early adopters o semplici sperimentatori – hanno un’esigenza comune che troppo spesso viene sottovalutata: per sfruttare a pieno le potenzialità dell’AI hanno bisogno di connettività in fibra ottica efficienti.

Perché l’AI ha bisogno di connettività efficienti?

Tutti i sistemi AI condividono una caratteristica: riescono ad analizzare una enorme quantità di dati (i cosiddetti Big Data) in poco tempo per individuare pattern che sfuggirebbero all’osservazione umana, estrarre informazioni significative e aiutare gli esseri umani a prendere decisioni predittive o ottimizzate (il 29% dei progetti italiani di AI riguarda proprio l’analisi e la gestione dei dati).

Queste caratteristiche permettono alle aziende di ottenere informazioni in tempo reale per ottimizzare i consumi e la produttività, ma anche automatizzare molte attività ripetitive e time-consuming aumentando l’efficienza aziendale, riducendo i costi e migliorando la customer experience.

Un esempio importante riguarda l’utilizzo dell’AI per il controllo a distanza di sistemi IoT – nell’automotive, nella gestione di droni e robot e nella produzione industriale – applicazioni che richiedono la massima precisione nell’erogazione della banda.

Per compiere tutte queste attività in maniera efficiente, le aziende che investono sull’AI hanno bisogno di infrastrutture IT adeguate basate su sistemi Cloud (pubblici o privati) e su connettività in fibra ottica con la capacità di ricevere e trasmettere dati in modo rapido, stabile e sicuro.

AI e fibra: che caratteristiche deve avere una connettività efficiente?

Una connettività affidabile deve garantire un flusso continuo di dati tra i dispositivi e i server di elaborazione.

Senza una connessione stabile e veloce, l’AI potrebbe subire rallentamenti o interruzioni, compromettendo l’efficacia delle applicazioni basate sull’AI.

Le connessioni in fibra ottica, in linea teorica, hanno tutte le caratteristiche essenziali da affiancare all’AI: velocità, larghezza di banda, resilienza, resistenza alle interferenze elettromagnetiche e flessibilità.
Il ruolo dell’operatore nella gestione del traffico resta comunque cruciale per rendere effettive queste caratteristiche.

La tecnologia in fibra ottica è a disposizione di tutti.
È l’operatore a trasformare una tecnologia in una connettività di valore, ad esempio con la capacità di evitare rallentamenti dovuti all’overbooking e di garantire la QoS (Quality of Service) per il traffico di tipo real-time (ad esempio voce o video) che deve essere identificato e trattato con priorità sulla rete.

Latenza e velocità

La velocità, la perdita di pacchetti e la latenza della connessione possono influenzare significativamente le prestazioni dell’AI.

La latenza, solitamente espressa in millisecondi (ms), è la misura del ritardo nella comunicazione su una rete del tempo necessario a inviare un segnale tra due sistemi informatici, come un Client e un server. Ad esempio, in applicazioni in tempo reale come il riconoscimento vocale o l’analisi video, una connessione a bassa latenza e stabile è cruciale per garantire risposte immediate e accurate.

Un’altra misura importante è il jitter, cioè le variazioni della latenza nel tempo. Se la velocità della trasmissione varia nel tempo, la connessione diventa instabile e si rischia di perdere pacchetti.

Affidabilità

L’affidabilità della connettività è altrettanto importante quanto la sua velocità. Interruzioni o downtime possono interrompere le operazioni aziendali e influire negativamente sull’applicazione dell’AI.

Gli operatori specializzati monitorano costantemente la qualità delle linee di ogni singolo Cliente applicando la manutenzione predittiva, cioè cercano di anticipare rallentamenti e guasti prima che abbiano un impatto sulle attività delle aziende.

Flessibilità

I sistemi AI sono in continua evoluzione e richiedono l’utilizzo di algoritmi sempre più avanzati e di larghezze di banda sempre maggiori. Per questo è importante che le aziende costruiscano infrastrutture di rete performanti e adattabili nel tempo.

Le fibre ottiche dedicate richiedono investimenti superiori rispetto ad altre tecnologie per l’attivazione iniziale, ma poi possono essere adattate facilmente, con costi ridotti, per adattarsi alle mutate esigenze delle aziende.

Sicurezza

Stesso discorso per la sicurezza dei dati, che diventa prioritaria quando si utilizzano soluzioni basate sull’AI.

Gli imprenditori e i responsabili IT devono collaborare con fornitori di servizi di telecomunicazioni che mettano al primo posto la sicurezza, implementando crittografia avanzata e misure di protezione per preservare l’integrità dei dati e garantire il rispetto delle norme sulla privacy e il GDPR.

Come utilizzare la fibra ottica per potenziare l’AI in azienda

Fibra e AI formano un connubio inscindibile che può accompagnare le aziende nel futuro.

Ecco un interessante elenco in 6 punti di come la fibra possa supportare lo sviluppo dell’AI:

1. permettono velocità di trasferimento dati più elevate rispetto alle altre tecnologie (rame, radio ecc). Questo può essere cruciale per le applicazioni AI su larga scala che richiedono l’elaborazione di enormi quantità di dati
2. offrono tempi di latenza ridotti, una caratteristica fondamentale per le applicazioni in tempo reale come veicoli senza conducente o realtà virtuale, dove un ritardo nel trasferimento dati potrebbe causare problemi significativi
3. possono trasportare dati su distanze più lunghe rispetto ai cavi tradizionali, il che può essere prezioso per collegare centri dati remoti e altre infrastrutture legate all’IA.
4. possono abilitare applicazioni a elevata larghezza di banda come video ad alta risoluzione e trasporto dati su larga scala, che sono fondamentali per le applicazioni AI come il riconoscimento delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale
5. sono più robuste e affidabili rispetto ai cavi in rame, rendendole ideali per l’utilizzo in circostanze difficili (temperature elevate, vibrazioni, ecc.)
6. massimizzano l’efficienza energetica, il che è cruciale per le applicazioni AI in cui il consumo energetico deve essere limitato, come nell’edge computing, dove i dispositivi devono funzionare con l’alimentazione della batteria.

Tra tecnologia e servizio: il ruolo strategico degli operatori

Le applicazioni dell’AI sono infinite e non possono essere ignorate.

Le aziende che vogliono implementarle devono costruire infrastrutture IT performanti e scalabili per sfruttarne le potenzialità nel breve e nel lungo periodo.

Scegliere la giusta tecnologia – FTTH, FTTO, fibra dedicata o radio – non è sufficiente.
Imprenditori e responsabili IT dovrebbero infatti rivolgersi a operatori specializzati, come Vianova, in grado di:

• garantire la qualità del servizio grazie a una rete ad elevate prestazioni
• rispettare i criteri di sicurezza necessari a proteggere i dati
• monitorare costantemente la rete per anticipare eventuali disservizi
• offrire assistenza con tempi rapidi e personale competente

Una volta rispettati questi criteri è possibile iniziare a costruire la propria infrastruttura AI con la sicurezza di poter ottenere le migliori prestazioni possibili per velocità, stabilità, affidabilità e protezione dei dati.

AI e fibra sono inseparabili e vanno scelte con cura: solo così si crea valore per il proprio business.