O caminho para o casamento da IA com a rede, na visão da Ericsson

A Inteligência Artificial (IA) se consolidou no Mobile World Congress de 2026 como o principal foco de atenção de fornecedores de tecnologia e operadores, surgindo como caminho a ser dominado pelas empresas de telecomunicações em um momento do ciclo tecnológico de “entressafra”, quando a indústria de telecom aguardava o 6G, no meio de um caminho natural de uma migração para uma próxima geração de redes e handsets. A questão que se coloca é, justamente, em que local a Inteligência Artificial encontrará os seus espaços no mercado de telecom. E onde ela entra antes.

A julgar pelas demonstrações de produtos já comercialmente disponíveis e as linhas de desenvolvimento em curso, o próximo grande salto é na rede de acesso (RAN).

Em entrevista concedida durante o MWC 2026, Andréa Faustino, CTO da Ericsson e Rodrigo Dienstmann, CEO da Ericsson para o Cone Sul, avaliam como a IA está transformando a evolução do 5G, os caminhos até o 6G e de que forma este processo pode ser absorvido pela indústria.

IA para redes e vice-versa
A Ericsson veio ao evento com o mote “IA para redes e redes para IA”. Mas não foi a única a ir nessa linha. Muitas empresas de tecnologia se focaram na perspectiva de usar IA para transformar a operação das redes de telecomunicações, e ao mesmo tempo otimizar as redes para dar suporte às futuras necessidades de todas as aplicações de IA.

“O grande tema desse ano com certeza foi inteligência artificial no contexto de conectividade, no contexto das redes”, afirmou a CTO da Ericsson. Para ela, é importante entender “como a IA vai atuar nas redes para que elas fiquem cada vez mais eficientes, cada vez mais dinâmicas e sigam o caminho de se tornarem mais autônomas em diferentes níveis”.

Para Rodrigo Dienstmann, o que o MWC 2026 deixou evidente é que a gestão de redes com inteligência artificial se tornou um ponto central. Ele lembra que o tráfego de IA, diferente do streaming, é “multiponto, multiponto” e “sensível à latência e não ao volume de dados” . Além disso, é “dinâmico”, seguindo populações em movimento ou eventos específicos . Essa complexidade torna “impossível você administrar sem uma ferramenta automatizada” . Isso coloca as redes de telecom sob uma realidade de demanda bastante diferente do que se viu até aqui. A solução proposta é uma gestão de rede “Intention-based” , o que não pode ser feito pelo humanos, dado o volume de variáveis a serem consideradas.

Na visão da Ericsson, a transformação nos centros de operação envolve agentes de IA que gerenciam diversos aspectos da rede. É o que a empresa chama de rApps (no caso dos agentes que intervêm na rede de acesso), cApps (no cao de agentes para o core das redes), e Cloud Apps (para a camada de nuvem). A Ericsson já está promovendo essa arquitetura, com um piloto de RApp para detecção de anomalias na rede da Vivo, hospedado na AWS .

Da AI ao 5G Advanced
Para Andréa Faustino, a IA passa a atuar nas novas redes como uma “capa de inteligência” sobre as redes 5G existentes, impulsionando o que se conhece como 5G Advanced. “Eu diria que é uma capa de inteligência sobre o que a rede 5G faz hoje”, explicou . Essa camada de programabilidade é crucial para tornar os serviços mais rápidos, dinâmicos e escaláveis. A IA é vista como o motor para a massificação dos casos de uso do 5G standalone e para o surgimento de novos cenários no 6G. “É com a entrada da inteligência artificial que tantos use cases que a gente tem hoje… vão acontecer, quanto os novos cases de 6G também”, pontuou .

A IA também é a chave para viabilizar o “slicing 2.0”, superando as limitações dos slices estáticos inicialmente previstos para as redes 5G. Slicing, vale recordar, é a capacidade inerente ao 5G de permitir um bom nível de gestão de tráfego para a rede, com controle de velocidade, jitter, latência, disponibilidade etc.

Mas cenários dinâmicos e imprevisíveis, como grandes eventos, tornam o slicing tradicional inviável. “A hora que você começa a colocar elementos mais sofisticados para dentro desses slices ou combinar slices, começa a ficar impossível”, observou Faustino . A inteligência artificial oferece a escala e a previsibilidade necessárias para gerenciar esses picos de tráfego, conhecidos como “AI Burst”. “Sem essa camada de inteligência artificial, realmente não fica viável você escalar”, concluiu.

Um dos pilares dessa transformação é o ecossistema de rApps (RAN Applications), que abre a Rede de Acesso de Rádio (RAN) para aplicações de terceiros. A Ericsson já conta com mais de 80 apps, tanto próprios quanto de parceiros (3PPs), que interagem com a RAN para otimização e eficiência energética. Essa abertura é gerenciada por uma camada de controle e políticas que garante a segurança e a governança em ambientes multi-vendor. “Essa camada de SMO [Service Management Orchestration] é multi-vendor, ela trabalha com outras RANs”, garantiu Faustino. E, mais importante, são aplicações disponíveis na AWS, por exemplo, o que torna o uso ao alcance imediato das operadoras.

Monetização e modelos para telecom
A monetização da infraestrutura e o desenvolvimento de modelos de Large Language Models (LLMs) específicos para telecomunicações também apresenta horizontes promissores, na visão da Ericsson. Faustino vislumbra um futuro onde as operadoras, através de APIs e marketplaces, poderão oferecer serviços de conectividade diferenciados e programáveis, indo além da simples venda de banda. “Ela pode ter um marketplace onde ela tem uma aplicação que combina essas características”, sugeriu . A criação de uma “grande LLM que conhece telecom” é vista como uma tendência para padronizar a linguagem do setor e acelerar a adoção da IA em toda a rede.

Sobre os modelos de IA para telecom, Dienstmann sugeriu que a questão pode ser “estar treinado nos datasets corretos”. Ele explicou que os modelos precisam treinar em “dados internos da operadora” e “dados externos”, como meteorológicos e demográficos. A Ericsson trabalha em uma iniciativa para criar inteligência misturando dados de operadores, de forma agregada e desidentificada, para “treinar modelos com pesos de melhores práticas de gestão” .

Economia de APIs e Agentes abertos
A automação da rede com AI também impulsiona a ideia de APIs abertas (interfaces de aplicações de redes), que vinha sendo a grande aposta da Ericsson até o ano passado. “Você, em tendo controle automatizado, autonomia da sua rede, você fica mais confortável de expor essas capacidades para que outros atores consumam isso” , diz Dienstmann. Exemplos incluem empresas de POS, drones ou saúde comprando “um slice” com qualidade garantida .

Outro exemplo de aplicação monetizável derivado de aplicativos de IA que rodam na rede nível é o que a Ericsson chama de ISAC (Integrated Sensing and Communications), que permite usar a rede 5G como um sensor ou um radar. Com uma análise dos dados de propagação de sinais da rede com IA, ela se torna capaz de detectar objetos não conectados, como drones e pássaros, medindo reflexos do sinal de rádio. “Essa tecnologia tem aplicações iniciais no mercado de defesa e, futuramente, em gestão de cidades, gestão de logística e de tráfego”, sugere Dienstmann.

E nada disso precisa esperar a evolução das redes móveis para o 6G, diz Dienstmann. Para ele, a adoção de IA nas redes começa já, enquanto a transição para o 6G será gradual, com um primeiro passo que é a massificação do standalone. “O 6G, previsto para 2030, trará mais velocidade, menor latência, mas o 5G ainda tem bastante capacidade e bastante espectro” disponível, diz ele. “Não precisa do 6G para fazer isso tudo”. O esforço atual é “preparar para as redes autônomas, mudar o paradigma de engenharia e de operações” .