Pablo Iacopino, head de pesquisa e conteúdo comercial na GSMA, apresentando sua pesquisa sobre IA nas operadoras no MWC 2021, em Barcelona
O uso da inteligência artificial nas redes de telecomunicação está além das dificuldades tecnológicas e financeiras. Durante sua passagem no MWC 2021, em Barcelona, nesta terça-feira, 29, Summer Chen, gerente geral de marca e comunicação da ZTE, afirmou que enxerga três barreiras: a arquitetura existente, o desafio de implementação e a falta de padronização e senso comum de nível básico de IA entre as corporações.
“É difícil compartilhar e migrar para um sistema diferente de inteligência artificial”, exemplificou Chen. “Por isso é importante que a indústria caminhe junto para a padronização do uso de IA na arquitetura de rede. Nós estamos contentes em ver um progresso nos diálogos para essas tecnologias em organizações como 3GPP, ITU e CCSA”, completou.
De acordo com Pablo Iacopino, head de pesquisa e conteúdo comercial na GSMA, uma pesquisa feita pela associação com 100 operadoras no começo deste ano revelou que a maioria tem interesse em usar inteligência artificial em suas redes, em especial na automação de operações. Mas metade dessas empresas respondeu que há desafios para implementá-las.
“Os dados da nossa pesquisa mostram que está claro que as operadoras estão ansiosas para capitalizar com IA, seja guiado por novas oportunidades ou novas fontes de receita, mas também para a automação das operações de serviços, eficiência de OPEX e melhoria do CAPEX”, explicou o especialista. “A automação da rede é vista como aquela que mais pode dar retorno sobre o investimento (ROI), mas também é mais difícil de implementar”, completou.
Segundo Patrick Joggerst, CMO da Ribbon Communications, uma fornecedora de serviços em nuvem e software de comunicação para operadoras, um desafio que ouve de seus clientes é a necessidade de “interfaces de usuários e painéis simples” para os técnicos de campo. Outro problema citado pelo executivo é que cada inovação adicionada na rede de suas parceiras demandará uma camada de IA, como novos sistemas de IP e de conectividade wireless.
Processos
No telão: Marc Price, CTO da Matrixx Software; e Summer Chen, gerente geral de marca e comunicação da ZTE
Para Marc Price, CTO da Matrixx Software, as empresas precisam trabalhar os processos de checagem e desenvolvimento das redes, mas, principalmente, as operadoras e fornecedores devem mudar a maneira como pensam. O especialista acredita que as empresas precisam trabalhar diferentemente do que fazem hoje, o que significa gerenciar de outra forma softwares, modelo de negócios e redes, além de aceitar parceiros e ecossistemas abertos, dentro e fora de suas estruturas. “A tecnologia em si não resolve todos os problemas. É preciso trabalhar os processos”, afirmou.
“Nós estamos vendo quem está mudando os modelos de negócios, o modo como as redes funcionam e são orquestradas, como cada um gerencia seus ativos. Mas as grandes organizações estão se comportando do modo típico como sempre se comportaram. Portanto, elas não estão aproveitando essas novas tecnologias”, disse o executivo da empresa especializada em softwares de arquitetura de rede.
Padrões abertos
Tim O’Shea, CTO da DeepSig
Segundo Tim O’Shea, CTO da DeepSig, uma empresa que trabalha com a oferta de redes wireless gerenciadas por inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), o segredo para endereçar as dificuldades será um trabalho de fornecedores e operadoras para caminhar em prol de interfaces abertas de redes, como RAN e APIs de RAN. O CTO explica que isso é necessário, pois IA e ML são aceleradas por dados e lembra que, atualmente, os players do mercado de telecomunicações não podem customizar suas redes, pois precisam seguir padrões de deployment. Desse modo, a inteligência artificial entra apenas na melhoria das redes.
“Não podemos depender de apenas uma fonte para fazer essas melhorias de rede. Operadora ou fornecedora pode usufruir da competição, de pessoas trazendo novas ideias e técnicas. Com isso, a operadora pode melhorar através de novos componentes, ser mais aberto, de modo que nós (fornecedores de AI) podemos acessar os dados e melhorar sua rede com base nessas informações”, afirmou o CTO da DeepSig.
