A demanda por largura de banda segue em crescimento acelerado, impulsionada pelas aplicações em nuvem, banda larga em fibra e pelo 5G. Com isso, os clientes se tornaram mais dinâmicos e exigentes em relação aos níveis de serviço.
A inteligência artificial amplifica esse cenário. As operadoras preveem que a IA gerará tráfego expressivo nas redes de transporte, e seus requisitos de alta vazão, baixa latência e confiabilidade elevam a escala e complexidade da rede a patamares inéditos. As operadoras enfrentam pressão sem precedentes: precisam entregar mais, em menos tempo, com qualidade superior e de forma mais eficiente.
De um lado, há expectativa pela aceleração na ativação de serviços e melhoria na experiência do usuário final. De outro, devem maximizar o retorno dos investimentos em infraestrutura e preparar-se para suportar serviços emergentes geradores de receita.
Os processos manuais e ferramentas atuais de gerenciamento de rede, usados para configurar e monitorar redes majoritariamente estáticas, já não atendem aos desafios dinâmicos desta era da IA. As redes preparadas para IA demandam provisionamento rápido e eficiente, além de flexibilidade para oferecer diferentes tipos de serviço conforme requisitos de latência ou resiliência. Os grandes provedores de nuvem (webscalers) lideraram a automação de rede e pavimentaram o caminho para toda a indústria.
A oportunidade é clara: a automação reduz erros, simplifica operações, acelera respostas e libera novas eficiências. Aliada a tecnologias facilitadoras já maduras, seus benefícios estão disponíveis para quem estiver preparado.
A Pressão para Evoluir
Uma pesquisa de 2024 da Heavy Reading sobre redes de transporte abertas, automatizadas e programáveis evidencia a crescente importância da automação. O aumento da complexidade e escala das redes impulsiona técnicas avançadas de automação que abstraem detalhes da infraestrutura subjacente e simplificam a operação.
A automação da rede deixou de ser meta futura para tornar-se necessidade presente. Segundo a pesquisa, apenas uma minoria de operadoras continua operando de forma totalmente manual. A maioria já descreve seu nível de automação como “gerenciamento assistido” ou “automação parcial”, com sistemas que fazem recomendações significativas utilizando ampla gama de dados em tempo real e análises avançadas.
As organizações que implementaram automação na rede relatam benefícios expressivos: redução de erro humano por processos mais consistentes, operações simplificadas com menos intervenções manuais, ativação de serviços mais rápida (acelerando o tempo até receita) e uso otimizado da infraestrutura, com melhor aproveitamento de capacidade e maior retorno sobre investimento.
A indústria está focada no avanço da automação e, segundo a Heavy Reading, as operadoras planejam migrar para redes altamente autônomas nos próximos três anos.
Entregando Resultados Reais
Os avanços tecnológicos da última década permitem que a automação cumpra sua promessa, tornando esse objetivo mais alcançável que nunca. Durante anos, a automação de rede enfrentou obstáculos: sistemas de gerenciamento fragmentados, interfaces e fluxos de trabalho proprietários, e visibilidade limitada do desempenho. Hoje, essas barreiras caem rapidamente com frameworks de automação apropriados.
Frameworks fornecidos por órgãos de padronização e iniciativas da indústria — como os modelos de dados da YANG e a Transport API (TAPI) da Linux Foundation — amadureceram após extenso desenvolvimento e testes. Permitem comunicação uniforme entre elementos de rede e controladores, e entre diferentes domínios de automação. Equipamentos modernos de rede óptica suportam modelos de dados agnósticos a fornecedores e APIs abertas, simplificando a integração com diversas ferramentas de automação. Simultaneamente, controladores de rede avançados apresentam arquiteturas de software modulares, também projetados em torno de modelos de dados padrão e APIs abertas, facilitando a comunicação tanto southbound (para a rede) quanto northbound (para ambientes de automação).
A telemetria por streaming, utilizando gNMI/gRPC, transformou como as operadoras acessam e usam dados da rede. No lugar de snapshots estáticos e medições limitadas, as equipes agora aproveitam métricas de desempenho em tempo real de dispositivos em toda a rede. Quando esse volume de dados torna-se excessivo, técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina ajudam a analisar conjuntos massivos, detectar anomalias e prever comportamentos antes que ocorram.
Os alicerces para automação estão disponíveis e comprovados. As operadoras dispõem de ferramentas para tarefas simples e complexas. A automação de rede saiu da teoria e dos laboratórios para entregar resultados reais em ambientes produtivos.
Automação de Rede em Ação
As operadoras implantam automação para casos de uso que melhoram eficiência, confiabilidade e entrega de serviços:
As iniciativas geralmente começam com monitoramento abrangente do desempenho, análise de saúde da rede e gerenciamento consolidado de inventário e ciclo de vida de recursos. Esses casos fundamentais facilitam a conformidade com acordos de nível de serviço e permitem melhor utilização da rede.
O provisionamento de capacidade sob demanda é outro caso com benefícios claros. Tradicionalmente, entregar nova capacidade numa rede exige longas análises e processos manuais, frequentemente levando a superprovisionamento antecipado ou incapacidade de resposta a tempo. Com ferramentas de automação, as operadoras obtêm visibilidade dinâmica e desimpedida da rede, avaliam facilmente a utilização de recursos e padrões de tráfego para reconhecer tendências, identificar, alocar e provisionar recursos em tempo real, ativando serviços e garantindo que a capacidade corresponda à demanda sem atraso ou desperdício.
A localização de falhas e resolução de problemas é outra área onde a automação auxilia. Em redes complexas, identificar a fonte de uma falha consome tempo e gera disrupção. A automação correlaciona eventos, identifica problemas com precisão e sugere ações corretivas, reduzindo drasticamente o tempo médio de reparo e melhorando a disponibilidade geral. Reduzir o tempo de correção de falhas significa maior satisfação de clientes e menor churn.
Muitas redes têm capacidade subutilizada ou encalhada devido ao acúmulo de serviços nunca removidos ou alocação espectral ineficiente, possivelmente agravada pela coexistência de múltiplas gerações de equipamentos de diferentes. Por exemplo, o gerenciamento e otimização do espectro em uma rede óptica ganham importância à medida que os transponders migram para taxas de baud mais altas e precisam de fatias maiores de espectro contíguo. Soluções de automação que identificam serviços não utilizados e apoiam a desfragmentação (realocando demandas existentes para liberar blocos de espectro contíguo) liberam ganhos sem novos investimentos em hardware.
O Próximo Passo: Operações Impulsionadas por IA
O uso de inteligência artificial expande o potencial da automação, impulsionando operações mais inteligentes e adaptáveis.
Assistentes conversacionais baseados em IA Generativa emergem como ferramentas valiosas e fáceis de adotar para equipes de operações. Esses assistentes virtuais respondem a consultas em linguagem natural, orientam a resolução de problemas, pesquisam documentação relevante e sugerem mudanças de configuração, tornando tarefas complexas mais acessíveis e reduzindo tempos de resolução.
A detecção de fibra aprimorada por IA é outra área promissora. Ao interpretar dados normalmente ruidosos para interpretação humana — incluindo medições de amplitude, polarização e fase dos sinais ópticos — a IA ajuda as redes a detectar ameaças de intrusão física (acidental ou maliciosa) a tempo de prevenir ou mitigar impactos negativos, e alertar problemas de desempenho mais cedo e com precisão superior a algoritmos determinísticos, melhorando consciência, saúde e resiliência da infraestrutura.
A manutenção preditiva possui considerável potencial. Modelos de IA treinados com dados históricos e em tempo real preveem falhas de equipamentos e fibra antes que ocorram, permitindo que operadoras agendem intervenções proativamente e evitem tempo de inatividade custoso.
As novas aplicações que vêm surgindo em decorrência da IA demandam que os serviços passem a levar latência em consideração, abrindo a oportunidade para novas ofertas de valor. Esse movimento vem em linha com a proliferação de edge data centers, necessários para suportar o processamento mais próximo do usuário e cria um dinamismo do provisionamento de recursos na rede que só pode ser atendido com automação.
Esses casos impulsionados por IA representam a próxima fase da automação, onde não apenas se reage a eventos, mas se antecipa e adapta a eles. À medida que essas capacidades evoluem, capacitarão ainda mais os operadores a entregar serviços mais rápidos, adaptáveis e confiáveis, elevando a qualidade de experiência.
Construindo Redes Prontas para o Futuro
A adoção da automação é uma jornada estratégica, não uma tarefa única.
Uma forma prática de iniciar é lançando projetos-piloto direcionados, em colaboração com fornecedores de soluções. As operadoras podem automatizar funções específicas, como provisionamento de capacidade, e expandir ao longo do tempo, integrando novas capacidades conforme suas necessidades e a rede evoluem. Essa abordagem incremental maximiza os resultados, permitindo que equipes testem a automação em ambientes controlados, construindo confiança e demonstrando valor. Começar pequeno também facilita iterar e melhorar antes de escalar. Gêmeos digitais e ambientes de emulação são ótimos meios de testar a automação antes da produção. O uso de abordagens modulares e baseadas em padrões garante que os esforços sejam flexíveis, extensíveis e à prova de futuro.
A automação oferece às operadoras oportunidade de repensar como as equipes trabalham, colaboram e contribuem. Um desafio premente nas telecomunicações, especialmente para operadoras menores, é a escassez de profissionais qualificados. Com a demanda por maiores velocidades em alta e novos serviços baseados em latência, muitas operadoras lutam para atrair talentos suficientes e desenvolver expertise profunda. A automação ajuda a preencher essa lacuna, simplificando tarefas rotineiras e acelerando o diagnóstico. Isso permite que profissionais experientes concentrem-se em atividades de maior valor, trazendo insight para projeto, validação e governança de frameworks de automação, garantindo que os sistemas sejam robustos, confiáveis e alinhados aos modos de operação desejados. A automação também facilita a integração de novos profissionais. Com ferramentas intuitivas, workflows automatizados e IA conversacional, eles assumem tarefas de operação mais rapidamente e com confiança, agregando valor à equipe mais cedo.
Ao abraçar a automação como jornada e permitir que a confiança nos sistemas cresça, as operadoras criam organizações mais ágeis e resilientes, prontas para atender às demandas da infraestrutura digital de amanhã.
Agora é o Momento Certo para Automatizar
As redes da era da IA estão reformulando o panorama das telecomunicações, aumentando a escala e complexidade das redes e impondo requisitos de serviço mais exigentes. Simultaneamente, as operadoras enfrentam pressão crescente para melhorar o retorno sobre investimento e desbloquear novas oportunidades de receita. Muitas recorrem à automação como abordagem estratégica para viabilizar operações mais ágeis e eficientes.
A boa notícia é que as ferramentas de automação de rede e os padrões e frameworks facilitadores necessários estão maduros e disponíveis. A automação não é mais aspiração futura: entrega resultados hoje.
Ao começar incrementalmente e usar soluções baseadas em padrões, as operadoras escalam a automação ao longo do tempo sem interromper operações existentes. Essa jornada permite trabalhar com mais eficiência, responder às necessidades dos clientes com mais eficácia e embarcar em novas oportunidades de crescimento mais rapidamente — tudo isso fortalece a vantagem competitiva.
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Bio:
Ricardo Cainé Caracillo, Diretor de Negócios de IP da Nokia para América Latina, é Engenheiro Eletricista e Mestre em Inteligência Artificial pela FEI, com MBA pela Fundação Dom Cabral. Com mais de 27 anos de experiência no mercado de telecomunicações, Cainé já atuou em importantes empresas do setor como Vivo, Wipro e Nokia.
