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Tecnologia

Dati, AI e Digital Twin: il networking del 2026 secondo Allied Telesis

Il 2026 porterà una rivoluzione nel networking: orchestrazione unificata, AI multi-agente, data sovereignty, modelli DSLM e Digital Twin trasformeranno sicurezza, efficienza e gestione delle reti aziendali

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Networking (© Depositphotos)

Il settore del networking si prepara a vivere un’evoluzione profonda entro il 2026, spinto da tecnologie emergenti e da una crescente esigenza di efficienza, sicurezza e governance dei dati. A delineare il quadro dei trend più significativi è Giovanni Prinetti, European Solutions Marketing Manager di Allied Telesis, che analizza le innovazioni destinate a passare dalle fasi pilota a un’adozione diffusa. Dall’orchestrazione unificata all’intelligenza artificiale, dai modelli linguistici verticali al Digital Twin, il networking del futuro promette trasformazioni radicali.

Giovanni Prinetti - Allied Telesi

Giovanni Prinetti – Allied Telesi

Orchestrazione unificata: la nuova frontiera dell’esperienza utente

Nel prossimo futuro, le aziende non si accontenteranno più di strumenti frammentati e difficili da gestire. Entro il 2026, l’orchestrazione unificata diventerà un requisito essenziale per garantire una gestione coerente delle reti, sia in ambienti on-premise sia nel cloud. La richiesta sarà quella di interfacce più intuitive, uniformi e capaci di semplificare attività operative spesso ripetitive e complesse. Una user experience più fluida permetterà ai team IT di liberare tempo da dedicare a iniziative strategiche, trasformando l’orchestrazione da semplice supporto tecnico a vero e proprio fattore abilitante.

AI multi-agente, reti più intelligenti e processi automatizzati

L’ingresso dei sistemi di intelligenza artificiale multi-agente rappresenta una delle svolte più rilevanti previste da Allied Telesis. Nel 2026 si assisterà alle prime implementazioni strutturate di agenti AI capaci di cooperare, prendere decisioni in autonomia e ottimizzare il traffico di rete in modo dinamico. In questo modello ibrido, l’intelligenza artificiale gestirà le attività prevedibili e ripetitive, mentre gli operatori umani assumeranno il controllo nei processi più complessi, strategici o ad alto rischio. Ne nascerà una nuova relazione tra uomo e macchina, più efficiente e orientata all’affidabilità.

Data sovereignty e repatriation: i dati tornano al centro

La crescente attenzione verso la privacy e la pressione normativa spingeranno molte aziende a riconsiderare dove e come conservare le proprie informazioni più sensibili. Il 2026 sarà un anno chiave per il consolidarsi della data sovereignty, con un ritorno dei dati critici verso infrastrutture locali o regionali, con l’obiettivo di rafforzare il controllo, ridurre la dipendenza da provider globali e garantire la conformità ai regolamenti. Gli ambienti di rete dovranno quindi evolversi per supportare una connettività più sicura e prestazioni elevate anche in architetture distribuite.

DSLM, i modelli linguistici verticali al servizio delle reti

Accanto ai modelli di intelligenza artificiale generalisti, prenderanno sempre più piede i Domain-Specific Language Models, strumenti addestrati su log di rete, protocolli e informazioni di configurazione. Questi modelli offriranno suggerimenti operativi più accurati, permetteranno una documentazione automatizzata e creeranno report di compliance altamente affidabili. Le prime applicazioni emergeranno soprattutto nei settori regolamentati, dove la precisione e la governance rappresentano un vantaggio competitivo. Successivamente, l’adozione si estenderà anche alle aziende che desiderano migliorare la qualità e la sicurezza delle loro infrastrutture.

La simulazione diventa realtà operativa con i Digital Twin

La tecnologia del Digital Twin farà un salto di qualità, passando da esperimenti e progetti pilota a un’adozione su larga scala. Le copie digitali delle reti consentiranno di testare configurazioni e modifiche in ambienti virtuali totalmente sicuri, riducendo il rischio di errori e permettendo agli ingegneri di valutare l’impatto degli interventi prima di applicarli in produzione. L’utilizzo di dati sintetici offrirà ulteriore protezione e flessibilità, rendendo questa tecnologia un alleato fondamentale soprattutto per campus, impianti industriali e reti altamente complesse.

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