São 8h da manhã e a equipe de operação chega para descobrir que a rede já resolveu sozinha um problema que aconteceu enquanto todo mundo dormia.
Às 3h17 da madrugada, um equipamento começa a operar fora do padrão. Antes que a anormalidade vire indisponibilidade, o sistema cruza aquele sinal com outros dados da operação, recalcula uma rota e redireciona o tráfego. Quando a equipe chega, não existe chamado para abrir, porque o problema já foi identificado, analisado e resolvido sem que ninguém precisasse acordar para isso.
Essa cena, que ainda soa distante para boa parte do mercado, já é realidade em operações mais avançadas. O outlook mais recente da Deloitte para o setor de telecomunicações aponta que a inteligência artificial está remodelando o desenho e a operação de redes corporativas, viabilizando provisionamento automatizado e redes com capacidade de autorreparo. O que muda agora não é só a tecnologia por trás disso, mas até onde ela deveria ter liberdade para agir sozinha.
Da rede que reage para a rede que antecipa
Durante décadas, operar uma rede seguiu uma lógica simples. Alguma coisa falhava, um alerta soava, uma pessoa analisava a causa e decidia o que fazer. Esse modelo ainda sustenta boa parte das operações críticas, mas vem ficando insuficiente diante da complexidade que uma rede corporativa moderna carrega.
Hoje uma única operação pode atravessar nuvem, data center, fibra, conectividade móvel, edge computing e uma dezena de fornecedores diferentes, com aplicações espalhadas por várias regiões do mundo. Um problema que nasce em uma dessas camadas raramente fica contido nela, e é exatamente aí que os modelos preditivos vêm ganhando espaço. Em vez de apenas sinalizar que existe uma anomalia, eles analisam padrões históricos e ajudam a antecipar uma falha antes que ela aconteça.
A diferença parece sutil, mas muda a pergunta que a operação faz todos os dias. Uma rede reativa pergunta o que aconteceu. Uma rede preditiva pergunta o que está prestes a acontecer.
Por que quase ninguém chegou lá ainda
Existe uma distância grande entre automatizar uma tarefa e tornar uma rede de fato autônoma, e o setor mede essa distância com bastante precisão.
O TM Forum, entidade que define os padrões de maturidade usados pela indústria de telecom no mundo todo, organiza essa evolução em uma escala de seis níveis, do zero, que é a operação manual, ao cinco, que é a autonomia plena. O nível quatro marca o ponto em que a rede passa a tomar decisões baseadas em análise preditiva e a executar ações de forma fechada, sem que uma pessoa precise validar cada passo.
Levantamentos recentes do próprio TM Forum mostram que apenas cerca de 4% das operadoras avaliadas operam hoje no nível quatro, enquanto um estudo da Accenture indica que 79% das teles ainda estão presas aos níveis zero ou um. Ao mesmo tempo, 81% das operadoras consultadas pelo TM Forum dizem que pretendem chegar ao nível quatro ou superior até 2030.
Essa distância entre a ambição e a realidade atual não é acaso. Ela nasce de dois obstáculos que se repetem em praticamente todas as operações, a falta de interoperabilidade entre sistemas de diferentes fornecedores e a ausência de uma fonte única e confiável de dados sobre a própria rede.
Uma rede só decide bem aquilo que consegue enxergar por inteiro
Pense em uma empresa tentando descobrir por que uma aplicação está lenta. A conexão parece normal, o servidor também, mas o problema pode estar em uma rota, em um serviço hospedado na nuvem, em um congestionamento pontual ou na forma como diferentes componentes conversam entre si. Se cada sistema enxerga apenas um pedaço desse cenário, a inteligência aplicada a ele também fica limitada a esse pedaço.
É por isso que a própria Ericsson, ao discutir a escala da inteligência artificial agêntica em redes de telecom, alerta para o risco de o setor construir ilhas de automação isoladas, com agentes proprietários, interfaces fechadas e dados que não conversam entre si. Autonomia real, segundo a empresa, depende de padrões abertos e de uma linguagem de dados compartilhada entre sistemas, não apenas de mais inteligência espalhada pela operação.
Ou seja, o desafio não é colocar inteligência artificial dentro da rede. É fazer com que a rede inteira, com todos os seus sistemas e fornecedores, consiga conversar consigo mesma.
Onde entra o profissional que hoje cuida da operação
Se uma rede consegue identificar uma falha, analisar as causas possíveis e executar a correção sozinha, ainda faz sentido ter alguém acompanhando ela o tempo todo?
A resposta que o setor vem construindo não é sim nem não. Um levantamento da Bain em parceria com o TM Forum mostra que os casos de uso mais maduros em autonomia hoje são gestão de falhas e garantia de serviço, justamente onde os riscos de um erro são mais administráveis. A China Mobile já afirma ter concluído testes de nível quatro com planos de expansão nacional, e o Google Fiber declarou a ambição de alcançar o nível cinco em sua rede backbone. Mas mesmo entre quem lidera essa corrida, ninguém tirou de fato o supervisor humano da linha de frente.
Uma pesquisadora da Orange que estuda redes autônomas resume bem o momento ao apontar que a autonomia plena ainda é prematura, dado o risco de má interpretação de dados e a falta de transparência nas decisões tomadas por esses sistemas. Em outras palavras, o profissional de operação não está sendo substituído. Está sendo deslocado para onde o julgamento humano ainda faz diferença, os casos ambíguos, os riscos maiores, as decisões que envolvem trocas que uma máquina ainda não sabe pesar sozinha.
Isso muda o dia a dia de quem trabalha em operação. Menos tempo respondendo a cada alerta individual, mais tempo entendendo por que determinados problemas continuam se repetindo.
O verdadeiro ganho não é a autonomia em si
É tentador medir o progresso de uma rede pelo nível de automação que ela alcança, mas essa talvez não seja a métrica que importa de verdade. Uma rede pode automatizar praticamente tudo e ainda assim tomar decisões ruins, se os dados que a alimentam forem incompletos ou se ela interpretar mal um comportamento.
Os próprios números do TM Forum mostram que o valor real está no resultado, não na autonomia como conceito abstrato. Operações que atingem maturidade avançada relatam reduções de até 55% em custos operacionais, aumento de até 71% na satisfação do cliente e economia de até 21% em consumo de energia. São esses números que justificam o investimento, não o rótulo de rede autônoma em si.
Ou seja, o objetivo nunca foi ter uma rede que decide tudo sozinha. É ter uma rede que sabe quando agir, por que agir e, principalmente, quando não agir.
O futuro do NOC talvez seja olhar menos para a rede
Durante anos, operar uma rede significou acompanhar indicadores, responder a alertas e agir rápido diante de qualquer incidente. Essa função não desaparece, mas o centro de gravidade dela está mudando. Se a inteligência artificial assume a identificação e a resolução dos eventos mais previsíveis, o valor de quem opera a rede passa a estar em interpretar os cenários complexos, supervisionar as decisões automatizadas e garantir que toda essa infraestrutura continue servindo ao negócio, e não o contrário.