A adoção de inteligência artificial nas operações de telecomunicações avança rapidamente, mas ainda esbarra em uma preocupação recorrente das operadoras. À medida que cresce o interesse por sistemas capazes de tomar decisões de forma autônoma, aumenta também a demanda por mecanismos que garantam governança, transparência e controle sobre essas decisões.
É nesse cenário que a Nokia anunciou um novo framework de IA agêntica integrado ao Network Services Platform (NSP), sua plataforma de gerenciamento e automação de redes IP. A tecnologia permitirá que operadoras implantem agentes inteligentes capazes de acompanhar o estado da rede em tempo real, interpretar eventos operacionais e executar ações automaticamente, desde que respeitem políticas e limites de segurança previamente estabelecidos.
A proposta da empresa é oferecer uma estrutura que permita ampliar a automação sem abrir mão da rastreabilidade. Em vez de atuar sobre conjuntos isolados de dados, os agentes serão executados diretamente sobre a base operacional do NSP, que concentra informações sobre a infraestrutura e já funciona como controlador de redes IP em ambientes compostos por equipamentos de diferentes fabricantes.
Confiança passa a ser requisito para a automação
A Nokia avalia que a expansão da inteligência artificial nas redes depende menos da capacidade dos modelos e mais da confiança que as operadoras depositam nos resultados produzidos por eles.
Por isso, o framework foi concebido para que as decisões tomadas pelos agentes possam ser explicadas e auditadas. A empresa afirma que os sistemas terão acesso a uma visão constantemente atualizada da rede, reunindo informações sobre topologia, protocolos, configurações, serviços ativos e alterações recentes realizadas na infraestrutura.
O objetivo é reduzir situações em que a inteligência artificial opere com dados incompletos ou descontextualizados, cenário que pode comprometer a precisão das análises e a segurança das ações automatizadas.
Grant Lenahan, sócio e analista principal da Appledore Research, afirmou que a qualidade das informações utilizadas pelos sistemas está se tornando mais importante do que o próprio modelo de IA empregado. Segundo ele, dados confiáveis e a compreensão das relações existentes entre os elementos da rede são fatores decisivos para que a automação produza resultados consistentes.
Na avaliação da Nokia, trabalhar a partir de uma fonte única de informações operacionais também reduz riscos associados a inconsistências de dados e aumenta a previsibilidade das operações automatizadas.
>b> Diagnóstico de falhas será o primeiro teste da tecnologia
A primeira aplicação prática do framework será direcionada a uma das atividades mais críticas da operação de redes IP. A empresa desenvolveu um agente específico para troubleshooting, voltado à identificação e resolução de falhas.
Chamado AI-driven Troubleshooting Agent, o recurso foi projetado para acelerar a análise de causa raiz, diminuir o volume de alarmes gerados pela rede e transformar incidentes complexos em fluxos estruturados de investigação.
A expectativa é que a ferramenta ajude equipes de engenharia a localizar problemas com maior rapidez e reduza o tempo necessário para restaurar serviços afetados.
A escolha desse caso de uso não foi aleatória. A Nokia pretende introduzir a IA agêntica de maneira gradual, priorizando inicialmente aplicações de alto impacto operacional e com maior previsibilidade antes de expandir a tecnologia para outras áreas da rede.
Cooperação entre agentes e interoperabilidade
Além da automação individual de tarefas, o framework foi desenvolvido para permitir a interação entre diferentes agentes de IA.
Segundo a empresa, a arquitetura será compatível com protocolos voltados a aplicações de inteligência artificial, como o Model Context Protocol (MCP). Isso permitirá que agentes especializados compartilhem contexto e cooperem entre si, mesmo quando estiverem operando em domínios distintos ou em ambientes multivendor.
A funcionalidade busca atender operadoras que administram infraestruturas compostas por equipamentos e sistemas de diferentes fornecedores, uma característica comum no setor de telecomunicações.
No futuro, esse modelo poderá servir de base para redes autônomas mais sofisticadas, nas quais múltiplos agentes trabalham em conjunto para monitorar a infraestrutura, diagnosticar falhas e executar ações corretivas de maneira coordenada.
Transição para redes AI-native
A Nokia considera que a IA agêntica representa uma etapa intermediária rumo às chamadas redes AI-native, conceito que prevê a incorporação ampla de inteligência artificial nas operações diárias das operadoras.
Sasa Nijemcevic, vice-presidente e gerente-geral da unidade de software de automação de redes IP da companhia, afirmou que a indústria avança rapidamente nessa direção, mas ressaltou que a confiança continua sendo o principal fator para a adoção dessas tecnologias.
Segundo o executivo, a estratégia da empresa consiste em introduzir agentes inteligentes respeitando os modelos operacionais já utilizados pelas operadoras e concentrando os primeiros esforços em problemas específicos e de alto impacto, como diagnóstico e resolução de falhas.
Ele acrescentou que a adoção da tecnologia poderá evoluir gradualmente, com a inclusão de novos casos de uso apoiados por uma estrutura comum de governança, políticas operacionais, controle de acesso e mecanismos de supervisão.
Disponibilidade comercial
O framework de IA agêntica será disponibilizado comercialmente até o final de 2026 como parte do Network Services Platform.
A Nokia afirma que a tecnologia integra sua estratégia de evolução para operações de rede orientadas por inteligência artificial e permitirá que as operadoras ampliem seus níveis de automação preservando requisitos de segurança, auditoria e controle operacional.
Soluções para diferentes perfis de rede
A parceria entre Venko e Nokia reúne um portfólio de roteamento IP capaz de atender desde redes em expansão até infraestruturas de grande porte.
A integração entre as camadas de acesso, agregação, edge e core em um único ecossistema permite desenvolver redes com maior previsibilidade, escalabilidade e continuidade operacional, atendendo a diferentes demandas de tráfego, serviços e modelos de negócio.
Esse conjunto de soluções cria uma base tecnológica para que redes IP evoluam de forma estruturada, acompanhando o crescimento das operações e a crescente complexidade dos ambientes de telecomunicações.
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Fonte: Tele Síntese
Imagem: Canva
