As apostas da IBM para a otimização das redes

Caio Fulgêncio
6 de março de 2025 - 16h20

Com o crescimento exponencial das redes de telecomunicações e a diversificação do tráfego, a inteligência artificial (IA) surge como a principal solução para garantir resiliência, otimizar a performance e controlar custos. Essa é opinião de Eoin Coughlan, chief technology officer (CTO) global para telecoms, mídia e entretenimento da IBM.

CTO global da IBM, Eoin Coughlan, analisou o impacto da IA no setor de telecoms (Crédito: Caio Fulgêncio)

No início da apresentação, durante o Mobile World Congress (MWC) deste ano, o CTO pontuou que a complexidade das redes aumentou significativamente nos últimos anos, impulsionada pela adoção de funções nativas da nuvem e pela necessidade de integração entre múltiplos fornecedores e camadas de infraestrutura.

“À medida que as redes crescem, o tráfego cresce, e os tipos de tráfego se diversificam. Todos esperam que o desempenho melhore, mas, junto com isso, a complexidade também aumenta. Como as otimizamos? Acredito que a IA seja absolutamente a solução para isso”, afirmou o executivo.

Segundo Coughlan, no cenário atual do setor de telecomunicações, todos os players enfrentam os mesmos desafios, sendo um deles a questão do aumento da receita a partir de diferentes oportunidades de monetização. Nesse sentido, para ele, a IA também pode ser uma importante oportunidade.

Porém, a gestão dos dados é um dos desafios que persistem. “Para que a IA funcione, é necessário estruturar adequadamente sua aplicação. Um dos fatores-chave é a gestão desses dados, que funcionam como combustível. Se o combustível for ruim, o motor não funcionará bem”, alertou. Por isso, torna-se fundamental a atenção à coleta de informações com precisão e confiabilidade.

Modelos de IA

Outra dificuldade das telecom que o CTO da IBM apontou é a escolha dos modelos de IA a serem utilizados. Nos últimos anos, os olhos se voltaram para os modelos de linguagem de grande escala (LLMs), que podem ter 400 bilhões ou até 1 trilhão de parâmetros. “Como executar inferências nesse nível de escala, considerando as demandas operacionais das redes?”, questionou.

Conformo Coughlan, esses modelos não são muito eficazes com alguns tipos de dados, como os de séries temporais, o que compromete o desempenho. “Por isso, é essencial explorar outros modelos, como os específicos para esse tipo de séries temporais. Acreditamos que a inovação em código aberto será um fator decisivo”.

A IBM, inclusive, investe em inovação open source e no desenvolvimento de modelos mais enxutos, que podem ser treinados com dados empresariais e de redes. “Isso reduz o custo e melhora a sustentabilidade da solução. Então, o acesso ao código aberto é essencial”.

Governança e sustentabilidade

O representante da IBM defendeu, ainda, que as operadoras precisam garantir que seus modelos estejam em conformidade com regulamentações locais e que seus resultados atendam aos padrões éticos. “A governança é essencial”, ressaltou.

Além disso, a sustentabilidade da IA nas redes depende do equilíbrio entre custo e desempenho. Ou seja, modelos muito grandes demandam altos níveis de enegia para treinamento e inferência, tornando-se, até mesmo, inviáveis economicamente. “O consumo de energia nos grandes modelos não é sustentável para os negócios. O ROI não estará lá”, finalizou.