Automação dita futuro das redes de telecomunicações

A transição das redes tradicionais de telecomunicações para modelos guiados por inteligência artificial esteve no centro dos debates do painel “Da automação à inteligência: o próximo capítulo das redes de telecom”, realizado no primeiro dia (19/8) do Telco Transformation Latam 2028 e sob a moderação de José Ricardo Formagio Bueno, embaixador para América Latina do TM Forum. As redes migram para terem arquiteturas nativas em inteligência artificial, Open RAN, edge-cloud distribuído e operações autônomas, além de integração, automação, inteligência operacional e infraestrutura preparada para IA e 6G. 

Sair da automação para ganhar autonomia trata-se de uma mudança de paradigma. Nesse sentido, é necessário diferenciar a automação convencional da autonomia operacional, entendendo que a automação depende de fluxos pré-definidos em que humanos escrevem regras estritas para as máquinas executarem. Já a autonomia redefine esse papel.

“Hoje, os humanos colocam as regras pras máquinas e as máquinas executam. Em um modelo de autonomia, a gente passa os resultados para as máquinas e as máquinas decidem como resolver”, definiu Ralf Souza, customer business executive da Amdocs. Nesse novo patamar, a rede passa a observar, prever, decidir, recomendar e agir de forma independente, exigindo que o operador humano migre da execução manual para um papel estritamente voltado à supervisão, auditoria e governança.

Apesar do fascínio em torno de agentes inteligentes, o principal obstáculo não é a tecnologia de IA, mas a qualidade e a fragmentação dos dados. As operadoras ainda sofrem com múltiplas plataformas de inventário desconectadas entre os mundos OSS, BSS e de rede. Como destacou Rubén Delgado, head of autonomous network transformation office da Personal Argentina, o primeiro passo inegociável é construir uma visão única e confiável da infraestrutura.

A jornada rumo às redes autônomas está amparada por diretrizes do TM Forum; e exige que o setor de telecomunicações supere silos históricos. A maturidade operacional dependerá menos de saltos puramente algorítmicos e mais de uma profunda reforma na governança de dados e na reestruturação dos modelos mentais e operacionais das equipes de engenharia. 

“Toda vez que falamos de autonomia de rede, principalmente na parte das redes mais modernas, podemos ir ao extremo do 6G que está em planejamento e nas últimas atualizações pelo 3GPP. Tem uma distância longa, estamos falando da próxima década, mas hoje é o que podemos fazer com as redes atuais, em core, RAN, IP, transporte e data center”, assinalou José Ricardo Formagio Bueno. 

Hernan Arcidiacono, CTO da Iplan, acrescentou que se trata de uma mudança importante. “A tecnologia está disponível. O desafio mais importante é mudar a maneira de pensar, uma transformação para os próximos cinco anos para entender os desafios e vê-los cross na organização. É usar a tecnologia adequada e no momento adequado”, ressaltou Arcidiacono. 

A modernização da rede e IA nativa não são apenas modernizações tecnológicas, mas um avanço da automação vigente, conforme classificou João Fernandes, consultant, strategic accounts da Blue Planet, uma divisão da Ciena. O primeiro ponto dessa jornada é levar a cabo uma construção de dados otimizada, porque “qualquer automação sem dados confiáveis tende a ser imprecisa”, explicou. 

Depois, a introdução de agentes de IA leva a identificação de problemas na rede de forma autônoma com a recomendação de otimização. “Os agentes vão começar a monitorar de forma contínua o estado da rede e corrigir problemas de maneira supervisionada. O desafio é a consolidação dos dados que, hoje, estão fragmentados”, apontou o executivo da Blue Planet.  

Para Luis Carlos Couto Souza, gerente-sênior de core de dados e voz da Vivo, a evolução para uma rede nativa de IA vai seguir o processo de maturidade, começando com a automação, seguindo, na sequência, com observabilidade e, depois, para ação autônoma. “Quando se pensa em IA, pensamos em eficiência, mas acho que vai se traduzir também em monetização. Temos de começar a colocar capabilities que serão consumidas e, nisso, o principal desafio é organizar os dados para dali pegar inteligência”, detalhou, acrescentando que ainda é necessário evoluir em interoperabilidade e em termos culturais. “Precisamos deixar de operar a rede manualmente para trabalhar com engenharia de dados, automação, governança de modelos.”