Entrevista
Durante décadas, a gestão de inventário para empresas de telecomunicações foi tratada como uma característica necessária, mas regular, das operações diárias. A necessidade das operadoras de entender onde sua rede existe fisicamente period essential para o planejamento e a manutenção, mas não se pensava que esses dados pudessem influenciar as decisões de investimento, a eficiência operacional ou a experiência do cliente
Hoje, no entanto, esta perceção está a começar a mudar, à medida que os operadores se tornam cada vez mais conscientes da importância estratégica dos dados de rede, das limitações dos sistemas legados e das realidades práticas da implementação da IA em escala.
De acordo com Luke Sullivan, chefe de pré-vendas globais de telecomunicações da VertiGIS, a transformação significa que as empresas de telecomunicações finalmente farão uso dos dados aos quais sempre tiveram acesso.
“Fundamentalmente, o inventário ainda é chato”, brincou. “Mas o que é interessante é que compreender o inventário em um nível mais granular significa que você tem uma avaliação muito melhor do valor da sua rede, de como ela é usada e de como você pode fornecer serviços a clientes individuais.”
Da obrigação à oportunidade com IA
Historicamente, os sistemas de inventário de telecomunicações foram construídos exclusivamente para garantir que as operadoras soubessem qual infraestrutura possuíam e onde ela estava localizada, sem pensar muito no uso desses dados depois de registrados. Na verdade, como aponta Sullivan, em muitos casos esses dados só eram acessados quando havia problemas com a rede.
“É frequente que o foco principal dos operadores durante a implementação seja a velocidade – quão rápido podemos construir a rede? E o que acaba por acontecer é que eles só se apercebem da sua fraqueza no inventário quando algo corre mal”, disse Sullivan. “Como resultado, estes operadores podem levar anos até compreenderem o quão valioso o seu inventário teria sido se os seus dados tivessem sido recolhidos e geridos de forma mais eficaz.”
Os rápidos avanços na IA, no entanto, levaram a que este processo fosse reavaliado, oferecendo não só poupanças de custos significativas através da eficiência operacional, mas também vantagem competitiva através de um melhor serviço ao cliente.
“A mudança nos últimos anos foi realmente a compreensão de que os dados de inventário têm um valor imenso”, explica Sullivan. “Podemos utilizar esses dados para melhorar a forma como implementamos serviços, para maximizar a eficiência da rede e para melhorar as operações. Agora temos as ferramentas para aproveitar esses dados da forma mais eficiente possível, e as empresas estão a encontrar formas muito mais criativas e poderosas de tirar partido deles.”
Uma área que apresenta melhorias significativas é a validação de inventário. Anteriormente, essa validação envolveria visitar e identificar manualmente a infraestrutura física, um processo que consumia muito tempo e estava sujeito a erros. A IA pode acelerar enormemente essas tarefas.
“Verificações ou validações insuficientes do que foi instalado em campo em comparação com o que foi planejado podem criar uma lacuna significativa entre os dados do inventário e a rede actual”, disse Sullivan. “A IA pode ajudar os engenheiros de campo a documentar implantações analisando e categorizando automaticamente imagens e vídeos. Em seguida, ela pode pegar os resultados e compará-los com documentos de planejamento, sinalizar discrepâncias e ajustar a rede de acordo.”
“Esses são processos que historicamente eram semi-manuais ou precisavam de validação adicional, mas agora estão sendo feitos automaticamente. Isso economiza muito tempo e trabalho duro, por isso é extremamente valioso”, acrescentou.
Criando uma única fonte de verdade a partir de dados díspares
É claro que, como acontece com qualquer processo de automação, a qualidade dos dados continua a ser uma preocupação basic. As redes mais antigas, em specific, sofrem com informações de inventário deficientes ou ausentes, o que pode atrasar enormemente os retornos da implementação da IA.
“Uma das questões fundamentais é que se os dados no sistema de inventário estiverem incompletos ou incorretos, então quaisquer decisões que uma ferramenta de IA tome também serão incorretas”, disse ele. “Tanto os humanos quanto a IA só podem trabalhar com as informações que têm à sua frente.”
Enquanto alguns operadores lutam com dados incompletos, outros enfrentam um problema diferente: já possuem dados de alta qualidade, mas não conseguem utilizá-los de forma eficaz.
“Existem muitos sistemas legados que possuem conjuntos de dados perfeitamente bons. Isso não significa que eles sejam capazes de aproveitá-los de forma eficiente”, disse Sullivan.
Esta desconexão reflete um desafio mais amplo em toda a indústria. Muitos sistemas de inventário não foram projetados com análise avançada, automação ou integração em mente, e mesmo conjuntos de dados bem mantidos podem permanecer isolados ou inacessíveis.
Para Sullivan, a solução é reunir esses dados em um ambiente unificado baseado em Sistema de Informações Geográficas (GIS) que permite modelagem, planejamento e percepção operacional consistentes, como o VertiGIS ConnectMaster.
“Chamamos isso de nossa única fonte de verdade”, explicou ele. “Ele é construído na estrutura Neo da VertiGIS, que se concentra na arquitetura cloud-first e em modelos de implantação escaláveis.”
Fundamentalmente, também se integra aos sistemas existentes dos clientes através de APIs, facilitando a personalização de acordo com as necessidades individuais dos operadores.
“Estamos evoluindo nossos aplicativos para fornecer flexibilidade para implantações, flexibilidade para como os aplicativos e as soluções podem ser dimensionados, mas também para prepará-los para o futuro à medida que os requisitos do cliente continuam a mudar”, disse Sullivan.
Desbloqueando valor de ‘dados enfadonhos’
Em última análise, para Sullivan e ConnectMaster, o futuro dos sistemas de inventário e GIS reside em tornar os dados de infraestrutura acessíveis e acionáveis. Mais do que uma mudança tecnológica, isto envolverá uma grande mudança de mentalidade para os operadores.
“As operadoras precisam entender não apenas como coletar os dados, mas também como maximizar seu valor”, disse Sullivan. “Isso envolve muita análise e muita modelagem de demandas futuras na rede. Esses são pontos-chave de valor que estão muito mais na mente das pessoas hoje.”
Os sistemas rígidos do passado estão a tornar-se rapidamente maleáveis, capazes de serem adaptados a resultados específicos e a resolver problemas do mundo actual. Os operadores que conseguirem estruturar, governar e aproveitar estes dados “enfadonhos” obterão uma vantagem mensurável na forma como planeiam, operam e desenvolvem as suas redes.
“Na verdade, gostaria que os clientes nos procurassem com mais problemas”, concluiu Sullivan. “Na maioria dos casos, os dados já estão lá. Eles só precisam de especialistas que entendam seus desafios únicos e possam fornecer uma solução flexível para ajudar a obter resultados positivos.”
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