Operadoras precisam adequar suas redes para o superciclo de IA, recomenda diretor da Nokia

A chegada de aplicações de IA física em carros, robôs e óculos inteligentes vai gerar maior demanda de uplink e proporcionar novas oportunidades de monetização para as teles. Para isso as operadoras precisam redesenhar as suas redes, aconselha o diretor de tecnologia de redes ópticas da Nokia, Andres Madero. O problema é a velocidade com que o “superciclo da IA” está acontecendo: muito mais acelerado que qualquer outra transformação tecnológica do passado, alerta o executivo.

Madero está no Brasil para participar esta semana do evento Capacity Latam, em São Paulo, e concedeu entrevista exclusiva para Mobile Time.

Mobile Time – No MWC26, se falou muito sobre redes autônomas. Na sua opinião, qual é o atual grau de autonomia médio das redes móveis na América Latina?

Andres Madero – Antes de tudo, não falemos apenas das redes móveis, mas de todas as redes de telecomunicação. Nas América Latina, creio que um dos maiores desafios que as operadoras têm é que às vezes muitas delas não têm o controle manual completo das suas redes. Esse é o ponto de partida antes de se falar em autonomia de rede. Depois disso, é necessário um ponto centralizado de alarmes e de gestão. E aí não precisamos mais ter um batalhão de pessoas para reagir aos alarmes de rede. Geralmente os engenheiros no centro de controle (NOC) são engenheiros de reação. Se algo acontece na rede, eles reagem.

O primeiro passo para a autonomia é ter uma rede em que se consiga entender o que está acontecendo e associar as tecnologias ao porquê dos alarmes. Ou seja, é garantir que você está fazendo uma relação correta de todos esses alarmes que chegam para entender o estado da rede. Uma rede móvel ou de fibra é composta de várias camadas: fibra, comutação, roteamento, aplicações etc. Se algo acontece em uma camada, aparecem centenas de alarmes em outra. Ou se um cabo submarino se rompe, digamos, na costa da Venezuela, aparecem alarmes na Argentina. Por que isso acontece? Entender o porquê dos alarmes em diferentes sistemas é fundamental. Com isso, poderemos ter uma rede que imediatamente detecta avarias e propõe soluções. Para isso, precisamos de uma base de dados com a qual a IA possa aprender. Portanto, não se trata apenas apenas de configurar o sistema. Preciso que a IA consiga aprender sobre essa rede, sobre como se reage a esses alarmes.  A rede precisa ter conhecimento sobre seus recursos e seu inventário, mesmo que sejam de diferentes vendors.

E a rede autônoma será dinâmica, adaptando seus recursos e a largura de banda conforme a demanda do momento, como no caso da saída do público de um estádio de futebol, quando todos estão usando seus smartphones ao mesmo tempo. Dois anos atrás, os engenheiros levariam meses para planejar a rede para isso. Em uma rede autônoma, a eficiência de comunicação máquina a máquina é logicamente muito mais rápida do que entre humanos, sobretudo porque não descansam, não dormem, enfim, e podem interagir entre as diferentes camadas da rede e tomar decisões muito mais fluidas.

Logicamente, eu acredito que o papel do engenheiro de telecomunicações será um papel um pouco mais de planejamento e de controle desses gatilhos. Eles vão colocar barreiras ao redor do sistema autônomo para que tome decisões da forma correta.

No futuro teremos NOCs vazios? Ou nem teremos mais NOCs? 

Na América Latina trabalhei com várias organizações que já estão nesse processo. Na verdade, não acredito que o engenheiro do NOC será substituído, mas a operação do NOC será redefinida. Ou seja, não é passar quatro, cinco, seis horas em uma planilha de Excel tentando ver aonde estão os recursos etc. O trabalho mecânico será feito por IA, enquanto os humanos tomarão decisões que são de arquitetura e planejamento. Como vamos evoluir a rede? Onde está a melhor carga? Que tipo de experiência de usuário queremos proporcionar?

O planejamento, a definição da arquitetura da rede e até mesmo alguma eventual reação, no futuro, poderão ser feitos pelos engenheiros de telecomunicações por uma interface conversacional?

Já temos isso com os sistemas da Nokia. Você diz o que precisa e o nosso agente traduz em uma intenção para a rede, por isso a chamamos de “network intentions”. Essa intenção da rede será traduzida em uma série de comandos de provisionamento, de alocação de recursos etc. Essa parte já está projetada, já funciona. O desafio da América Latina não é se a tecnologia existe ou não, é o processo de implementação dentro dessa rede. Nem tudo é Nokia, então há uma série de adaptadores que precisam ser projetados, que precisam ser trabalhados com o cliente para garantir que tudo funcione. Estivemos em projetos nos quais coordenamos com nossa concorrência muito de perto com o cliente. O cliente nos disse: “esta é a maneira como quero fazer”. Nós temos um orquestrador que é capaz de falar com diferentes marcas, um orquestrador neutro. Isso permite um controle homogêneo de toda a rede.

Andres Madero, da Nokia (Crédito: dibvulgação)

Estamos muito distantes de termos redes autônomas na América Latina?

Estamos em processo, alguns deles abertos em 2022 e 2023 com algumas operadoras, mas não posso citar os nomes. Uma delas já tem um modelo de IA que aprendeu com seis meses de dados. Está começando, é como um bebê. É preciso ir dando informações pouco a pouco até que cresça.

Conversar com um chatbot ou com um copiloto é simplesmente o começo da IA. A IA agora se torna física. Quando digo “física”, me refiro a um veículo autônomo, um robô em sua casa, um animal de estimação digital etc. Isso vai demandar envio de vídeos para os data centers para processamento de um LLM e retorno para os robôs. As redes latino-americanas precisarão estar prontas para essa quantidade de dados. Será uma oportunidade para a América Latina.

Há duas ondas muito grandes chegando. A primeira é a do treinamento de IA. A segunda é que as redes móveis vão servir não apenas a celulares, mas a carros, robôs etc, em aplicações que vão requerer baixíssima latência e alta largura de banda. O processamento dos dados precisará ser feito perto do usuário. É preciso preparar as redes para isso.

O problema é que tudo está muito mais acelerado. Quando o vídeo chegou à internet, tivemos algum tempo para adequar as redes. No caso da IA, a adoção está muito mais rápida do que vimos em qualquer outra tecnologia.

Quando você fala sobre a importância de o processamento ser feito mais perto do usuário final, está falando de edge computing, ou seja, que as redes móveis consigam fazer a inferência de IA para os dados não irem até um data center longe do usuário?

Exatamente. Cada vez mais os clientes querem mais largura de banda por menos dinheiro, e as operadoras estão buscando formas de monetizar sua infraestrutura. Uma das oportunidades que eu vejo para as teles aproveitarem está na inferência de IA.

Todos estão de acordo que um investimento precisa ser feito. As redes têm que estar preparadas para poder suportar o superciclo da IA. Eu acredito que não é uma questão se vai chegar ou não à América Latina. Já chegou. Estamos reagindo a uma onda que já está formada. Quão rápido reagimos ou não reagimos vai depender muito desse modelo de negócios.

Qual é a sua opinião sobre a iniciativa da GSMA de Open Telco AI, um LLM das telecomunicações feito de maneira colaborativa entre os fornecedores e as operadoras?

Eu não represento apenas a Nokia. Represento vários grupos de padronização. Cada vez que surge uma tecnologia nova, sempre existe a proposta de como a tornamos aberta. A questão aqui é quantos ecossistemas abertos existem. Há muitas iniciativas e muitos organismos que estão falando da necessidade de uma interoperabilidade com um cérebro comum. Eu não sei quão rápido e quão viável nós chegaremos a um acordo sobre isso. O que eu sei, definitivamente, é que a interação de dois LLMs sempre acontecerá.