O início da implantação da tecnologia 5G no Brasil deverá gerar um aumento no volume de dados gerados e transmitidos por aparelhos que estarão conectados à internet. Segundo o estudo The Mobile Economy – Latin America 2021, da GSMA, organizadora do Mobile World Congress, o percentual da população brasileira com internet móvel será de 69% até 2025, contra 62% em 2020. Em três anos, 20% das conexões móveis no Brasil serão por meio do 5G.
A administração da nova tecnologia e dos sistemas legados (2G, 3G e 4G), que deverão permanecer em funcionamento, aumenta os desafios das empresas de telecomunicações para fazer a manutenção de sua estrutura. Isso demandará investimentos para tornar o serviço eficiente, com baixa taxa de interrupção e que possibilite oferecer aos clientes uma internet de qualidade.
Neste cenário, o AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), que consiste em adicionar a inteligência artificial (AI), o machine learning (ML) e o advanced analytics nas operações das empresas de telecomunicações, será essencial para ajudar gestores e colaboradores nas atividades diárias e na tomada de decisões estratégicas, melhorar o serviço prestado ao cliente final, gerar retorno financeiro e manter a sustentabilidade dos negócios.
A adoção do AIOps permite reduzir o custo operacional das empresas, diminuir o MTTR – tempo médio para reparo de problemas – e melhorar a eficiência das equipes de TI ao fornecer informações mais assertivas, que as auxiliam no monitoramento de processos do dia a dia, por meio de modelos de inteligência artificial.
Ele também possibilita automatizar e aumentar a segurança, pois as tecnologias são capazes de analisar situações similares às que no passado geraram incidentes como falhas operacionais, sua provável localização ou mesmo invasões de hackers. Os equipamentos e os algoritmos envolvidos no processo de machine learning também podem automatizar a solução de problemas antes de impactarem o usuário final, diminuindo assim riscos operacionais e perdas financeiras devido a problemas nas operações de tecnologia.
A virtualização de equipamentos, prática que já acontece em setores com alta complexidade tecnológica, caso dos data centers e em menor volume também no setor de telecomunicações, deverá crescer com o 5G. Como consequência, os sistemas e as operações de tecnologia das empresas do setor se tornarão cada vez mais complexas, o que aumenta a necessidade do auxílio da inteligência artificial e do machine learning para dar suporte aos profissionais do centro de operações de rede.
Criação de novos serviços
A adoção do AIOps pode auxiliar as empresas a utilizarem as características do 5G para criar novos serviços aos diversos setores clientes como o agronegócio, empresas de saúde, logística, transporte e mesmo ao consumidor final, com o objetivo de gerar renda e promover o financiamento contínuo da implantação da tecnologia.
Um avanço que o 5G deve gerar é popularização do networking slicing ou fatiamento de rede, que possibilita alocar os recursos ao usuário de acordo com parâmetros como velocidade, latência, largura de banda, segurança e tipo de aplicação. O fatiamento pode se dar em níveis como a frequência que vai ser utilizada até a forma como a rede processa e prioriza as informações trafegadas. Isso gera a possibilidade das empresas de telecomunicações desenvolverem um novo modelo de negócio na comercialização dos pacotes de dados, oferecendo um serviço de acordo com as especificidades de cada cliente.
Para que o fatiamento de rede e novos formatos de pacotes de dados possam ser viabilizados, as empresas de telecomunicações precisam investir em sua estrutura de tecnologia de modo a permitir a orquestração dos dados que trafegam em uma determinada região, antena e equipamento. Isso torna necessária a implementação do advanced analytics para analisar os tipos de dados que trafegam na rede.
O 5G também alavancará atividades finais de alta complexidade como telecirurgias e a adoção de veículos autônomos em ambientes com elevado número de pedestres e outros veículos, ações que não podem estar sujeitas a problemas de conexão. A inteligência artificial e o machine learning podem corrigir problemas sem que o cliente perceba alguma falha, além de fazer alterações na quantidade e tipo de rede conforme cenários pré-determinados. Por exemplo, nos horários em que há um maior fluxo de pessoas em uma determinada região será possível, de forma automática, aumentar a quantidade de dispositivos que podem ser conectados em uma antena.
Cuidados no processo de implementação
A implementação do AIOps necessita de um roadmap com objetivos definidos e visibilidade dos possíveis pontos de problemas e desafios a serem tratados com antecedência. Isso permite conhecer melhor a estrutura, saber os riscos presentes, mapear as alterações, os ajustes, as customizações necessárias e definir as etapas de implantação.
O processo de implantação do AIOps não ocorre do dia para a noite. Ele pode durar meses e até anos e durante esse período novos hardwares e softwares podem ser incorporados nas infraestruturas de telecom e TI. Como a implantação do 5G ainda levará alguns anos para se consolidar em bons níveis de cobertura no território nacional, o impacto de novos equipamentos, que poderão ser homologados, e a expansão da rede devem ser considerados no planejamento.
Fechando os pontos de cuidados na implementação do AIOps, vale destacar que por trás de toda essa tecnologia, estão os processos e as pessoas. A cadeia de processos precisa se adequar do início ao fim à estrutura de AIOps na rede e as informações que ela irá prover. Já o fator humano precisa estar bem conectado à essa transformação, papéis e responsabilidades precisam ser definidos para que gestores e equipes se sintam donos de todo o processo, a fim de garantir análises precisas e tomadas de decisões que irão direcionar a qualidade dos serviços oferecidos aos clientes na rede 5G.
Daniel Silva, head of Customer Sucess da Icaro Tech.
[…] Artigo também publicado em: tiinside.com.br […]