Tempo di lettura: 6 minuti e 48 secondi | Pubblicazione: 1° ottobre 2025
Rete AI-native Cos'è la rete AI-native?
Con rete AI-native si fa riferimento ai sistemi di reti di computer concepiti e sviluppati con l'integrazione dell'intelligenza artificiale come componente fondamentale per consentire operazioni più semplici, maggiore produttività, prestazioni affidabili su vasta scala e un'esperienza utente garantita.
A differenza dei sistemi in cui l'AI viene aggiunta come ripensamento o funzionalità "innestata", la rete AI-native è fondamentalmente progettata da zero con e per l'intelligenza artificiale.
La rete AI-native in dettaglio
Come tutti i moderni sistemi di intelligenza artificiale, le reti AI-native sono progettate per apprendere dai dati, adattarsi alle nuove situazioni e migliorare nel tempo. Questa capacità di apprendimento continuo è una caratteristica fondamentale, che consente al sistema di diventare più efficiente ed efficace man mano che raccoglie più dati ed esperienze.
Una rete AI-native addestrata, testata e applicata nel modo corretto può anticipare i bisogni o i problemi e agire in modo proattivo prima ancora che l'operatore o l'utente finale li rilevino. In questo modo, i team IT e di rete risparmiano tempo, risorse e reputazione, migliorando al contempo l'efficienza operativa e l'esperienza complessiva degli utenti.
Perché la rete AI-native è importante?
Dalla trasformazione digitale alle iniziative AI di alto profilo, fino alla crescita esponenziale degli utenti e del modello BYOD (Bring Your Own Device), le reti stanno subendo una pressione enorme e crescente. Considerati i budget IT e i vincoli legati alla disponibilità di competenze e ad altri fattori, la combinazione di complessità e imprevedibilità delle reti tradizionali rappresenta un limite sempre più serio.
La rete AI-native semplifica e ottimizza la gestione di queste reti complesse automatizzando e ottimizzando le operazioni. Le reti si adattano e ridimensionano dinamicamente per soddisfare le mutevoli esigenze e risolvere i problemi senza richiedere un intervento umano costante. Ottimizzando le prestazioni in base al comportamento e alle preferenze degli utenti, offrono loro esperienze fluide e migliorate.
L'eliminazione delle limitazioni tradizionali delle reti, come i processi manuali obsoleti e le esperienze utente scadenti, consente alle organizzazioni di innovare e sperimentare nuovi modelli di business, servizi e tecnologie che richiedono un'infrastruttura di rete solida e adattabile.
Quali sono i vantaggi della rete AI-native?
L'adozione di reti AI-native offre un'ampia gamma di vantaggi.
- Livelli più elevati di efficienza e prestazioni: gli algoritmi AI possono ottimizzare i percorsi del traffico di rete, gestire l'allocazione della larghezza di banda e ridurre la latenza. Tutto questo si traduce in prestazioni di rete più rapide e affidabili, con evidenti benefici per le applicazioni che richiedono ampia larghezza di banda, come lo streaming video, il cloud computing su larga scala e il supporto dei processi di addestramento e inferenza dell'intelligenza artificiale.
- Manutenzione predittiva e riduzione del downtime: anticipando i problemi prima che si verifichino, la rete AI-native può pianificare la manutenzione in modo proattivo, ridurre i downtime imprevisti e risolvere i problemi senza ripercussioni sugli utenti finali. Questo è particolarmente importante per le aziende in cui la disponibilità della rete ha un impatto diretto sulle operazioni, sui ricavi e sulla reputazione.
- Maggiore sicurezza: grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati di rete in tempo reale, la rete AI-native consente il rilevamento precoce delle anomalie e delle potenziali minacce alla sicurezza. Questo approccio proattivo alla sicurezza contribuisce a contrastare gli cyberattacchi e a proteggere i dati sensibili.
- Risparmi sui costi: l'automazione delle attività di gestione della rete riduce la necessità di interventi manuali, il che può comportare notevoli risparmi a livello di manodopera e spese operative. Inoltre, la manutenzione predittiva può prevenire costose riparazioni di emergenza e downtime.
- Scalabilità e flessibilità: la rete AI-native può adattarsi alle mutevoli esigenze senza necessità di riconfigurazione manuale. Tale scalabilità garantisce la capacità di gestire senza problemi i carichi crescenti e i nuovi tipi di dispositivi.
- Esperienze utente migliori: la rete AI-native ottimizza le prestazioni della rete in base al comportamento e alle preferenze degli utenti, garantendo costantemente esperienze eccezionali per operatori IT, dipendenti, consumatori e utenti dei servizi Internet pubblici.
Come funziona la rete AI-native
Una AI valida inizia con i dati giusti. Affinché una rete AI-native sia più efficace, non deve solo raccogliere grandi quantità di dati, ma anche dati di alta qualità. Dati errati o non corretti possono dare origine a risposte imprecise o parziali. Sono inclusi modelli di traffico, metriche sulle prestazioni dei dispositivi, statistiche sull'utilizzo della rete, registri di sicurezza, stati degli utenti wireless in tempo reale e telemetria in streaming da router, switch e firewall.
I dati raccolti vengono analizzati tramite algoritmi di ML, GenAI e AI agentica, che sono addestrati per riconoscere modelli e anomalie. Imparando nel tempo dal comportamento della rete, si sviluppano e migliorano, per elaborare decisioni e previsioni più accurate.
L'applicazione dei processi e dei metodi dell'AI spiegabile consente agli utenti di comprendere e fidarsi dei risultati e degli output creati dagli algoritmi di intelligenza artificiale del sistema. Questo è fondamentale per fornire informazioni sulle modalità di utilizzo dei dati e sulla dimostrazione dei risultati.
Sulla base dell'analisi e dell'affidabilità dei dati, la rete AI-native può fornire immediatamente la risposta giusta. Il processo decisionale è infatti dinamico e avviene in tempo reale, consentendole di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni. Ecco le possibili risposte.
- Modellazione predittiva: prevedendo gli stati futuri della rete o potenziali problemi, è possibile anticipare i picchi di traffico o individuare i punti deboli che potrebbero essere soggetti a guasti o attacchi.
- Ottimizzazione automatica: con la rete nativa AI-native, se l'intelligenza artificiale rileva che un determinato percorso si congestiona spesso in determinati orari, può reindirizzare preventivamente il traffico per mantenere prestazioni ottimali.
- Manutenzione proattiva e riparazione automatica: la rete è in grado di identificare e diagnosticare le problematiche prima che causino problemi significativi, come guasti hardware. Può anche intraprendere automaticamente azioni correttive, come il riavvio di un dispositivo malfunzionante o il passaggio ai sistemi di backup.
- Maggiore sicurezza: quando viene rilevata una potenziale minaccia, la rete può implementare policy di sicurezza, come l'isolamento dei segmenti interessati o il blocco del traffico dannoso.
- Gestione dell'esperienza utente: la rete AI-native può adattare le sue prestazioni alle esigenze degli utenti, adeguando le priorità e le risorse in base al loro comportamento e alle loro preferenze.
Casi d'uso delle reti AI-native
La rete AI-native trova applicazione in un'ampia gamma di casi d'uso in diversi settori, che rientrano tipicamente in due categorie: AI per il networking e networking per l'AI.
- AI per il networking: la rete AI-native può monitorare e analizzare costantemente le sue prestazioni, regolando automaticamente le impostazioni per ottimizzare velocità, affidabilità ed efficienza. Questo si rivela particolarmente utile nelle reti su larga scala, come quelle utilizzate dai service provider Internet o nei data center.
La rete AI-native prevede guasti o colli di bottiglia prima che si verifichino e richiede una manutenzione preventiva per ridurre i downtime e migliorare l'affidabilità. Questo è fondamentale per infrastrutture e servizi critici come ospedali, sistemi di risposta alle emergenze o istituti finanziari.
È in grado di rilevare modelli insoliti indicativi di minacce o violazioni informatiche, incluse l’identificazione e l'attenuazione di attacchi DDoS, malware o tentativi di accesso non autorizzati, che sono fondamentali per la protezione dei dati sensibili in settori come quello bancario, governativo e della difesa. - Networking per l'AI: modelli di traffico univoci, applicazioni all'avanguardia e risorse GPU costose determinano requisiti di rete rigorosi durante le operazioni di addestramento e inferenza dell'AI. I sistemi di reti AI-native contribuiscono a realizzare una rete solida con tempi di completamento rapidi e un eccellente ritorno sull'investimento in GPU.
Reti AI-native e HPE Networking
Mist AI, la prima piattaforma di rete AI-native del settore, è stata progettata da zero per sfruttare appieno le potenzialità dell'intelligenza artificiale. Mist offre l'unica vera intelligenza artificiale del settore per le operazioni IT (AIOps) con una garanzia senza paragoni sull'intera rete tramite un cloud unificato. Dall'isolamento dei guasti in tempo reale al rilevamento proattivo delle anomalie, fino alle azioni correttive autonome, porta prevedibilità, affidabilità e sicurezza di livello superiore nelle operazioni di campus, filiali, data center e WAN.
Le aziende si affidano a Mist, basata su Marvis AI, per semplificare notevolmente le problematiche di gestione in corso, garantendo al contempo che ogni connessione sia affidabile, misurabile e sicura. Stanno inoltre realizzando infrastrutture di rete estremamente performanti e adattive, ottimizzate per i requisiti di connettività, volume di dati e velocità dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale mission-critical.
Tutto è iniziato con il passaggio strategico a un approccio incentrato sull'esperienza, che si concentra sul porre le domande giuste per offrire le migliori esperienze tanto agli operatori di rete che agli utenti finali. La capacità di Mist di offrire le esperienze giuste si basa su tre pilastri fondamentali 1) Operazioni AI-native, 2) Portafoglio client-cloud completo e 3) Operazioni AI-native di sicurezza integrale. Il successo nel panorama digitale odierno dipende dalla disponibilità sia dei dati giusti sia della risposta giusta. Sfruttando dati di telemetria di alta qualità e in tempo reale, raccolti grazie alla profonda competenza nel settore, le organizzazioni possono rispondere alle domande incentrate sull'esperienza con precisione e chiarezza. Questa base supporta le informazioni e le azioni in tempo reale che accelerano l'identificazione delle cause principali, forniscono consigli intelligenti e guidano risoluzioni automatizzate, garantendo operazioni impeccabili ed esperienze utente eccezionali.
- Portafoglio client-to-cloud completo: la trasformazione digitale richiede le reti e il cloud giusti. Con un portafoglio di networking end-to-end che comprende l’ambito dell’azienda, dei service provider e dei cloud provider, arricchito da dati di telemetria e informazioni basati sull'AI, le organizzazioni ottengono la visibilità e l'intelligenza necessarie per ottimizzare le prestazioni. In combinazione con le piattaforme di cloud ibrido cloud-native e AI-native, possono contare su velocità, agilità e scalabilità, per supportare l’innovazione con la semplicità e i costi contenuti del cloud.
- Sicurezza integrale: in un mondo in cui le minacce informatiche sono in continua evoluzione, la protezione unificata è essenziale per salvaguardare utenti, sistemi e dati nell'intero ambiente client-to-cloud. Mettendo al centro la sicurezza AI-native, questo approccio offre una difesa intelligente che apprende e si adatta costantemente ai vettori di minaccia emergenti, garantendo resilienza e mitigazione proattiva del rischio a ogni livello dell'ecosistema digitale.
HPE Networking ha gettato le basi per la sua piattaforma di rete AI-native anni fa, quando ha avuto la lungimiranza di realizzare prodotti in un modo che consentisse l'estrazione di dati di rete complessi. Utilizzandoli quindi dati per rispondere alle domande su come offrire costantemente esperienze migliori agli operatori e agli utenti finali, ha stabilito un nuovo benchmark nel settore.
Domande frequenti sulle reti AI-native
In che modo le piattaforme di rete AI-native differiscono dalle soluzioni di rete tradizionali?
A differenza delle soluzioni di rete tradizionali, una piattaforma di rete AI-native è progettata intrinsecamente con l'integrazione dell'intelligenza artificiale al suo interno. È stata appositamente realizzata per sfruttare l'AI e quindi migliorare la gestione e le operazioni di rete. Questa integrazione fondamentale consente di utilizzare funzionalità avanzate come analisi predittiva, ottimizzazione in tempo reale e risoluzione autonoma dei problemi, distinguendosi dalle reti tradizionali che si basano in larga misura sull'intervento manuale e sulla supervisione.
Quali problemi risolve la piattaforma di rete AI-native di HPE Networking?
La piattaforma di rete AI-native di HPE Networking risolve molti problemi di rete, tra cui la crescente complessità, le risorse limitate, l'imprevedibilità e la reattività limitata.
Cosa sta determinando l'adozione della piattaforma di rete AI-native di HPE Networking?
I clienti di HPE Networking riferiscono vantaggi come la riduzione fino al 90% dei ticket per i problemi di networking, un calo dell’OpEX di rete che arriva all’85% e fino al 50% di tempo in meno per la risoluzione degli incidenti di rete.
Quali sono le principali funzionalità della piattaforma di rete AI-native di HPE Networking?
Offre l'unica vera AIOps del settore, con una garanzia senza paragoni in un cloud comune, end-to-end, sull'intera rete. Consente l'isolamento dei guasti in tempo reale, il rilevamento automatico delle anomalie e la correzione reattiva in tutti gli ambienti di campus, filiali, data center e WAN, migliorando la stabilità operativa e la sicurezza.
Quali soluzioni/produzioni/tecnologie vengono offerte con la piattaforma di rete AI-native di HPE Networking?
La piattaforma di rete AI-native di HPE Networking comprende l'intero portafoglio di HPE Networking. Sfrutta l'intelligenza artificiale per esperienze garantite in ogni aspetto della rete, il tutto basato sulla nostra competenza comprovata e dimostrabile. I prodotti chiave includono il motore Marvis® AI, Marvis AI Assistant, Marvis Conversational Interface, Marvis Large Experience Model, Marvis Minis, accesso wireless, accesso cablato, SD-WAN, data center e WAN aziendale.