IA é aliada de business assurance, mas dados têm de ser confiáveis

Da detecção à prevenção inteligente, executivos debatem como o uso de dados e IA podem atuar proativamente na proteção da receita

Roberta Prescott

A garantia e a continuidade dos negócios e do faturamento das prestadoras de serviços de telecomunicações também têm se valido de recursos da inteligência artificial para se aperfeiçoar. E isso ganha uma importância ainda maior quando a companhia passa por fusões, aquisições ou mesmo reestruturação. Mas ter a certeza da qualidade dos dados é fundamental para o processo. O tema norteou as discussões do painel sobre business assurance 4.0 na América Latina, no primeiro dia do TELCO TRANSFORMATION LATAM 2025, realizado nesta quarta-feira (27/8), no Rio de Janeiro

Na NIO Internet, recém-adquirida operação de fibra ótica da Oi, o desafio em business assurance está relacionado ao momento de reinvenção da empresa. “Herdamos controles e temos desafio de trazer e ampliar a malha de controle da antiga Oi. Os anos de 2025 e 26 vão ser importantes para isso e estamos trabalhando nos pilares de reestruturação da malha e de manter o patamar de recuperação. A vantagem é que trouxemos uma equipe experiente de revenue assurance, então, temos uma equipe boa para reinventar isso”, apontou Alessandro Varme, senior manager business assurance da NIO Internet.

Monica Angeles Viveros Mancilla, gerente de aseguramiento de ingresos empresarial na Televisa/Izzi México, vive algo similar. “Fizemos a integração de grupos com as aquisições; e a convergência de tantas diferentes plataformas se converte no maior desafio”, disse a executiva. 

Em cenário com distintos sistemas, extrair os dados com eles estando espalhados acrescenta alguma dificuldade. “Acho que o principal desafio das operadoras da América Latina é ter fontes de dados dispersas após fusões e aquisições”, avaliou Bárbara Gurjão, SVP & general manager Latam da Mobileum.  

Já na Vivo, segundo relatou o gerente de estratégia tecnológica, Alemiro Almeida da Silva Junior, o trabalho tem sido feito em conjunto com as áreas de produtos com objetivo de endereçar a prevenção. “É ser mais preventivo e tornar os controles mais abrangentes para, cada vez mais, cobrir novos cenários e produtos lançados”, disse. Ele explicou que a aproximação das áreas de produtos e negócios para cocriar e identificar o quanto antes cenários de risco e mitigá-los é um dos objetivos.  

Para os variados casos, os painelistas apontaram que a inteligência artificial pode ser uma boa aliada, desde que usada dentro de parâmetros definidos. “Na NIO, como estamos reconstruindo o processo, ainda é embrionário. Os agentes que estamos começando a treinar veem volumes de variáveis maiores”, diz Varme. 

A NIO já tem alguns agentes ajudando a operação. “O desafio hoje é trazer a turma com conhecimento novo em tecnologia e fazer com que eles absorvam o conhecimento de telecom da turma mais antiga e os mais antigos o conhecimento dos mais novos”, acrescentou Varme. 

O foco tem de estar na estratégia e contar com casos de uso. “Adotar a IA só por adotar não resolve, precisa ter uma dor para resolver com a tecnologia. Para controles, estamos buscando eficiência na etapa de diagnósticos de controle e criando agentes para atividades para aumentar a assertividade. Mas o principal é ter casos de uso”, ressaltou Alemiro Almeida da Silva Junior. 

Usar IA pode diminuir tempo de onboarding e o tempo de análises, porque a inteligência artificial generativa ajuda a visualizar mais rapidamente os alarmes. “A atuação da IA deve ser no sentido de facilitar a análise inicial e deve ter o profissional junto; o julgamento final é do ser humano”, pontuou Gurjão. 

Outro exemplo vem do México onde a Televisa/Izzi mudou o sistema de faturamento e obteve melhora no tempo de resposta. “Começamos a colocar os pontos de controle otimizando tempo, buscando que haja menos erros”, contou Mancilla. 

No curto prazo, a telco trabalha na integração da inteligência artificial nos processos. “No caso do faturamento, temos de buscar exemplos mais específicos de como ter indicadores, além de treinar novas habilidades na equipe. E, no médio e longo prazos, acho que temos de chegar à maturidade com o modelo desejado, Isso vai levar tempo para chegar, porque estamos no meio de uma transição”, detalhou a executiva. 

“A preocupação número um do CEO é tomar a decisão errada com dados equivocados, porque como fazer o trabalho bem feito, se não se sabe se a base de dados está correta. Essa é uma preocupação de CEO e CFO”, ressaltou Gurjão. “Temos de ir com um pé no acelerador e outro no freio”, acrescentou a líder da Mobileum.