Piovesan: Como a IA pode evitar interrupções nas redes de telecom

Por Alexandre Piovesan * – A dependência cada vez maior dos serviços digitais, em nuvem ou on premises – e da transmissão de vídeos, imagens e dados em geral – torna a disponibilidade das redes de comunicação um fator crítico para o negócio de empresas de todos os portes e setores da economia. Assim, evitar interrupções nos serviços causadas por falhas na rede é um desafio relevante enfrentado por operadoras e provedores de serviços de internet (ISPs) – e que a Inteligência Artificial (IA) já vem ajudando a superar.

Com a IA Generativa, vieram ferramentas como a LLM (Large Language Model), modelo de linguagem que facilita e agiliza a obtenção de respostas para diversos problemas, a partir de buscas em acervos gigantescos de informações, com inteligência para sintetizar e correlacionar algumas delas. Hoje esse recurso já oferece ao gestor da operação uma série de opções para a solução de um problema, para que ele possa decidir o melhor caminho a seguir. Esse enorme acervo de informações vai sendo melhorado e expandido na medida em que as soluções sugeridas são bem-sucedidas e o gestor alimenta as bases de dados com esses resultados.

Tudo isso automatiza e agiliza a busca de informações em grandes acervos de conhecimento, mas os processos e decisões ainda dependem de pessoas. Com a evolução da tecnologia para ferramentas como as Large Action Models (LAMs), é possível usar a IA para executar ações, a princípio muito simples, em vez de apenas responder perguntas. A ideia é ter um modelo interativo mais inteligente e mais automatizado, por meio de um agente conhecido como Agentic IA – um tipo de Inteligência Artificial focado em sistemas autônomos que podem tomar decisões e realizar tarefas com o mínimo de intervenção humana. Esses sistemas, suportados por agentes IA, têm capacidade de se adaptar a ambientes em mudança, de aprender com a experiência e colaborar com as pessoas para resolver problemas complexos.

Em um centro de suporte a operações (NOC), por exemplo, o analista atualmente já utiliza  IA para consultar a base de conhecimento onde estão registrados os problemas recorrentes, as respostas e as soluções validadas na prática. Com a base de conhecimento hoje disponível, é possível atender o nível 1 e resolver questões mais simples, sem depender de intervenção humana. Na medida em que essa base de conhecimento é enriquecida com novas informações, a partir da própria experiência e da interação com outras IAs (por meio do agente IA) em busca de informações em outras bases de conhecimento, é possível avançar para um nível de especialização cada vez maior.

A ideia do LAM é um salto: a ferramenta tem autonomia para realizar uma ação a partir da aceitação de uma sugestão pelo usuário (ou analista). No caso da gestão e manutenção da infraestrutura de redes, boa parte do trabalho hoje ainda depende da presença de técnicos e analistas, e não há muita informação armazenada em acervos. Além disso, essas redes são formadas por vários tipos de equipamentos, como sistemas de energia e climatização, bancos de baterias, câmeras de monitoramento, de fabricantes diferentes. É preciso monitorar tudo isso para evitar problemas que possam provocar a interrupção dos serviços.

Alguns desses equipamentos são inteligentes, mas têm sistemas de controle próprios que geram alguns alertas. Esses alertas se somam a outros milhares, de outros sistemas, o que torna difícil para uma pessoa controlar tudo o tempo todo. Com a IA, é possível concentrar esses alertas junto com outras informações e começar a criar uma sequência de atividades preventivas – por exemplo, a avaliação mensal do ar-condicionado de uma estação de telecomunicações -, bem como um histórico de desempenho e de problemas ocorridos.

Estima-se que, em todo o Brasil, existem dezenas de milhares de estações de telecomunicações, somando a infraestrutura de todas as operadoras. Tudo isso é muito interconectado do ponto de vista de operação, mas não em termos de gerência. E gerenciar de forma integrada essa infraestrutura dispersa pelo país todo, em regiões com características distintas, é um desafio e um trabalho muito grande.

A IA pode ajudar muito a monitorar a infraestrutura das redes de comunicação e, principalmente, a fazer uma manutenção preditiva – não só preventiva. Com a LAM, será possível não apenas acessar as bases de conhecimento disponíveis para agilizar a detecção da causa de problemas registrados em determinado equipamento, como também, a partir da análise e correlação de informações, seguir para a ação. Com base nessa análise e no histórico armazenado na base de conhecimento, o agente IA pode indicar – ou até mesmo executar – uma ação para evitar a ocorrência do problema. Por exemplo, se a temperatura começa a aumentar em uma região onde há uma estação que já teve problemas com o ar-condicionado, o agente IA deverá recomendar a visita de um técnico ao local para avaliar a situação do equipamento, antes que ocorra a falha.

Na verdade, o próprio agente IA pode programar essa visita preventiva, que em geral traz ganhos importantes para a redução dos custos operacionais de manutenção da rede – uma vez que a visita é programada em horário comercial e com o mínimo de interrupção nos serviços. Além da otimização dos recursos e do custo menor, a manutenção preventiva tem forte impacto na qualidade e na disponibilidade da rede da operadora. E isso, certamente, é uma contribuição importante que a IA pode dar para a fidelidade dos clientes.

* Alexandre Piovesan é diretor de Plataformas e Soluções da Padtec

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