Carros autônomos, robôs humanoides dançarinos, agentes de IA que fazem compras na Internet: as máquinas parecem estar ganhando vida. O mesmo acontece dentro das redes de telecomunicações. Com o avanço da inteligência artificial, as operadoras estão caminhando em direção a um futuro de redes autônomas, capazes de se autoconfigurar, autocorrigir e se auto-otimizar. O Mobile Time conversou com sete executivos de operadoras e fornecedores de soluções para entender com qual velocidade essa jornada está acontecendo no Brasil e por onde ela está começando.
A autonomia das redes de telecomunicações promete entregar três benefícios para as operadoras. O primeiro e mais direto é a redução dos custos operacionais e de manutenção, reduzindo a necessidade de engenheiros humanos analisando e configurando os equipamentos, e diminuindo a necessidade de visitas técnicas a campo. O segundo é a melhora na experiência do cliente, com o aprimoramento da qualidade do serviço e maior rapidez no conserto de problemas. E o terceiro é a abertura de novas receitas, como a possibilidade de oferta de serviços de fatiamento dinâmico da rede (dynamic network slicing).
O TM Forum, organização internacional que propõe padrões para o gerenciamento de operações de telecomunicações, criou uma escala de 0 a 5 para classificar o nível de autonomia das redes de telecom.
O nível mínimo (zero) consiste em redes nas quais todas as tarefas dinâmicas requeiram execução manual, ainda que haja recursos de monitoramento assistido.
O nível máximo (cinco) é atribuído a redes totalmente autônomas, cujos sistemas possuam capacidades de automação abrangendo múltiplos serviços, em múltiplos domínios e camadas de rede, independentemente da combinação de fornecedores, durante todo o seu ciclo de vida, e que sejam dotadas de mecanismos cognitivos para autoadaptação. Veja no fim desta matéria a descrição completa de cada grau na escala.
É importante explicar que essa evolução em direção a redes autônomas acontece de forma fragmentada dentro de cada operadora. A automação é adotada primeiro em processos onde há maior necessidade, seja por causa do tempo que tomam ou do custo que demandam. Por isso, dentro de uma operadora, pode haver processos ainda manuais e outros altamente automatizados ou mesmo autônomos.
Rodrigo Brito, líder de redes autônomas da Nokia (crédito: divulgação)
Há muitas operadoras ao redor do mundo com processos entre os níveis 2 e 3. Algumas anunciaram a meta de levar boa parte da sua operação ao nível 4 até 2030. Ainda não há previsão de redes inteiras no nível 5.
O processo de atuação de uma rede autônoma pode ser resumido em três passos, como descreve Rodrigo Brito, líder de redes autônomas da Nokia: 1) observar (monitorar dados da rede; 2) pensar (correlacionar alarmes e dados da rede com machine learning para prever quedas e definir providências); 3) agir (tomar decisões alterando parâmetros dos equipamentos para atender diretrizes pré-configuradas).
Os desafios no Brasil
No Brasil, são vários os desafios a serem enfrentados pelas operadoras nessa jornada em direção a redes autônomas. O primeiro deles é o próprio tamanho da rede. No caso das teles com atuação nacional, trata-se de uma infraestrutura de proporções continentais, o que representa uma quantidade enorme de dados para serem analisados em tempo real por sistemas de IA.
Ralf Souza, diretor executivo da área de redes moveis para a América Latina da Amdocs (crédito: divulgação)
“A rede móvel é complexa, com um volume grande de informações provenientes de diversas plataformas e aplicações. O território brasileiro é enorme e há uma grande base de clientes. Por tudo isso, o volume de dados é gigantesco, o que dificulta a implementação”, avalia Ralf Souza, diretor executivo da área de redes moveis para a América Latina da Amdocs.
Outro obstáculo é a fragmentação das redes e dos sistemas legados. O processo de consolidação do setor ao longo das últimas duas décadas, com múltiplas fusões e aquisições, resultou em operações com equipamentos e sistemas sobrepostos e de múltiplos fabricantes. A integração se torna difícil e complexa, ainda mais para a adoção de redes autônomas. “É um cenário desafiador”, reconhece Souza, da Amdocs.
O diretor de transformação de redes da Vivo, Guilherme Silveira, confirma a avaliação: “Um dos principais desafios é a coexistência entre sistemas legados e novas arquiteturas cloud-native, o que exige um grande esforço de integração. Além disso, a qualidade e a governança dos dados são cruciais para viabilizar automação mais avançada, baseada em IA”.
Há ainda o desafio de as operadoras estarem estruturadas em silos, com áreas separadas cuidando de diferentes camadas da rede, como acesso, transporte, core, TI etc. Para alcançar uma autonomia “holística”, será necessário maior trabalho em conjunto.
“Um passo importante é o avanço da automação de ponta a ponta na rede. Devido ao volume de elementos, à diversidade de tecnologias e de fornecedores (vendors), há domínios mais ou menos propensos à automação. Isso faz com que a atuação autônoma fim a fim, de forma mais homogênea, seja um desafio complexo, porém altamente relevante para a nossa estratégia”, acrescenta Silveira, da Vivo.
Carlos Roseiro, diretor de marketing ICT da Huawei(crédito: divulgação)
Paralelamente, existe uma resistência a investimentos em inovação que não gerem um comprovado e rápido retorno financeiro. “As operadoras pedem ROI imediato. Mas o investimento em inovação na rede deveria vir de uma carteira separada. É estratégico demais para ser considerado um investimento como outro qualquer”, sugere Carlos Roseiro, diretor de marketing ICT da Huawei.
Redes autônomas: o começo é pela RAN
A autonomia nas teles móveis está começando pela rede de acesso de rádio (RAN). Essa camada já contava com a automatização de muitos processos e agora começa a ganhar casos de uso de autonomia a partir da análise de dados em tempo real.
“Em RAN, a automação determinística de processos repetitivos, sem inteligência, existe há bastante tempo. O que estamos introduzindo de novo é a adição de inteligência artificial em tempo real para treinamento e inferência com dados da rede de acesso”, explica Marco di Costanzo, vice-presidente de desenvolvimento de tecnologia da TIM.
A operadora está modernizando a sua rede de acesso para viabilizar a implementação de casos de uso de automação com IA. Começou no ano passado pela região metropolitana de São Paulo, com a troca dos equipamentos de 3 mil sites que atendem a 10 milhões de clientes. Em 2026, essa modernização da RAN da TIM prossegue em mais três regiões metropolitanas: Belo Horizonte (700 sites, 1 milhão de clientes), Brasília (700 sites, 1 milhão de clientes) e Salvador (400 sites e 1,3 milhão de clientes). No segundo semestre e ao longo de 2027, sua rede de acesso em outras cidades também será trocada, totalizando 30% da sua base total de sites e 25 milhões de clientes. “É o maior projeto de transformação de rede da TIM Brasil em sua história”, afirma Di Costanzo.
Marco di Costanzo, vice-presidente de desenvolvimento de tecnologia da TIM
As novas antenas da TIM são inteligentes. A partir da análise de dados de tráfego em tempo real, elas ajustam a potência e ligam e desligam componentes, proporcionando uma redução no consumo de energia. É tudo feito de forma automática por um agente de IA, sem intervenção humana.
A operadora também vai implementar no segundo semestre soluções de autoconfiguração (self-configuration), auto-otimização (self-optimization) e autocorreção (self-healing) da sua rede de acesso nas cidades em que já tiver sido concluída a troca dos equipamentos, informa o executivo.
Um exemplo de solução de self-healing: se um site falhar, a rede reconfigura automaticamente para que outros sites ao redor compensem a falta daquele que teve problema.
“O propósito por trás disso não é apenas ganhar eficiência operacional ou aumentar a produtividade, mas reduzir a taxa de erro na análise de dados massivos e melhorar a experiência para os clientes”, argumenta o vice-presidente da TIM.
Guilherme Silveira, diretor de transformação de redes da Vivo (crédito: divulgação)
A Vivo também já automatiza a otimização de parâmetros de rádio, para melhorar cobertura e capacidade. E usa gêmeos digitais para simular diferentes cenários e identificar com maior precisão onde instalar novos sites. A operadora conquistou recentemente o certificado nível 4 do TM Forum de automação em decisões no próprio design e expansão da rede de acesso.
“A partir de determinados inputs, conseguimos definir automaticamente a melhor topologia de rede, otimizando a construção tanto da infraestrutura móvel quanto da fixa. Isso aumenta a velocidade de expansão e garante que a rede já nasça preparada para suportar novos casos de uso intensivo em dados”, informa Silveira, da Vivo.
Core e SMO, os próximos passos
Depois do RAN, o passo seguinte será conferir mais autonomia ao core das redes de telecomunicações. Nas operadoras celulares, a implementação de um core 5G stand-alone vai viabilizar a criação de muitas automações.
Um dos objetivos é facilitar a criação de novos serviços, como o fatiamento dinâmico da rede. É possível oferecer, por exemplo, uma garantia de banda para uma determinada aplicação que é acionada automaticamente pelo core em situações de sobrecarga da rede, ou para cumprir um contrato de nível de serviço (SLA).
Os fabricantes de infraestrutura estão neste momento desenvolvendo soluções de automação do core. Provas de conceito devem acontecer ao redor do mundo neste ano e em 2027.
Para orquestrar todas as automações, independentemente da camada da rede onde se encontram, é preciso implementar uma plataforma de SMO (Service Management Orchestration). Através do SMO é possível definir automações que interliguem diferentes domínios da rede e que respeitem políticas de negócios ou parâmetros de serviço pré-definidos pela operadora.
Há também uma expectativa de que as redes autônomas no futuro sejam OpenRAN, viabilizando automações que combinem equipamentos de diferentes fornecedores e que atravessem diferentes domínios da rede. Nesse cenário, estão sendo desenvolvidos padrões de aplicações para a rede de acesso (rApps) e para o core (cApps), capazes de funcionar com quaisquer fornecedores.
Além disso, o 6G, cujas especificações ainda estão sendo desenhadas, terá capacidades nativas de autonomia com inteligência artificial. As primeiras redes de sexta geração devem entrar em funcionamento comercial em 2030.
Autonomia também nas redes fixas
A autonomia também avança na gestão das redes fixas. Operadoras com core convergente fixo e móvel se beneficiam desses avanços. No Brasil, serve de exemplo a Algar, que implementou uma solução de inteligência artificial para analisar e fazer correlações entre alarmes e outros eventos nas camadas física e lógica da rede, tomando decisões em tempo real para evitar a degradação ou a interrupção do serviço de banda larga, ou do backbone que atende a rede móvel. Quando há alguma instabilidade no serviço, um agente de IA realiza testes e toma a decisão de comutar o tráfego automaticamente para outros caminhos disponíveis de maneira a garantir o cumprimento de SLAs.
Leovaldo Martins, diretor de engenharia e operações da Algar (crédito: divulgação)
“Há 15 anos, quando um serviço de telecom parava, o cliente ficava feliz se voltasse dentro de uma hora. Agora precisa ser em questão de minutos. Ninguém consegue ficar sem o serviço, seja um estudante em casa, um pequeno comércio ou uma grande empresa”, compara Leovaldo Martins, diretor de engenharia e operações da Algar.
A operadora também modernizou recentemente suas plataformas de OSS/BSS para serem mais autônomas. O provisionamento de serviços, por exemplo, agora é totalmente automatizado. E a tele pretende fazer o mesmo com seu CRM, para melhorar o atendimento ao cliente.
IA conversacional em telecom
Junto com as redes autônomas, ganha força nas operadoras o uso de interface conversacional para a gestão das redes. Isso já está disponível nas versões mais atualizadas dos sistemas de vários fornecedores de soluções. Diversos exemplos foram demonstrados no Mobile World Congress deste ano, em Barcelona.
A interface conversacional está sendo usada principalmente em sistemas como BSS e OSS, facilitando o acesso a informações e a operação por colaboradores que não sejam necessariamente técnicos, mas de áreas como marketing e desenvolvimento de negócios.
Também há iniciativas de desenvolvimento de LLMs especializados em telecomunicações e que servirão de base para conversas entre agentes de IA dentro de uma mesma rede ou entre redes de operadoras distintas, via MCP.
O novo NOC e o engenheiro do futuro
Com as redes autônomas, os centros de operação de redes (NOCs) passarão por uma transformação. É esperado que diminua a quantidade de técnicos que vão operá-los. Por outro lado, os NOCs vão trazer mais dados de negócios e de experiência do cliente, e menos KPIs técnicos.
Andrea Faustino, CTO para o Cone Sul da América Latina da Ericsson
“O NOC do futuro vai ser mais conectado ao negócio do que essencialmente aos parâmetros técnicos, como conhecemos hoje. Ele ficará mais próximo dos objetivos de negócios”, prevê Andrea Faustino, CTO para o Cone Sul da América Latina da Ericsson.
Com todas essas mudanças, os engenheiros de telecomunicações também vão precisar desenvolver novas habilidades e conhecimentos. Não será mais esperada deles apenas a capacidade técnica de gerir ou configurar determinados equipamentos da rede, mas de entenderem como funciona a orquestração das automações que interligam sistemas em diferentes domínios.
“No contexto de telecom, o papel dos engenheiros evolui de uma atuação predominantemente operacional para uma atuação multidisciplinar, voltada ao desenvolvimento e à orquestração de soluções. Há uma demanda crescente por novos skills, que se somam ao perfil tradicional de telecom, como automação, integração via APIs, cloud e edge computing, ciência de dados e inteligência artificial. Mais do que substituição, o que se observa é a requalificação e a evolução do perfil profissional, acompanhando a transformação tecnológica do setor”, relata Silveira, da Vivo.
Por mais inteligente que seja a rede de telecom do futuro, é consenso que continuará sendo indispensável a participação humana, seja para configurar as diretrizes de autonomia dos equipamentos, monitorar o trabalho das máquinas ou intervir, quando necessário, em caso de eventuais decisões equivocadas do sistema.
