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MWC

IA impulsiona a monetização das redes móveis

Aplicações envolvem otimização, eficiência de sistemas e plataformas de segurança de dados; temor do usuário ante uso da inteligência artificial, no entanto, ainda restringe escala


26 de fevereiro de 2024 - 11h11

Um dos macros temas desta edição do Mobile World Congress (MWC) é a inevitável inteligência artificial (IA) e suas ramificações para toda a indústria de comunicação e conectividade. E um dos debates envolve a monetização da IA para redes móveis.

O vice-presidente corporativo da Azure/Microsoft, Yousef Khalidi, abriu um dos painéis para falar sobre como a IA tem moldado a indústria móvel.

A Microsoft, ressalte-se, em janeiro do ano passado, investiu US$ 10 bilhões na OpenAI, que controla o ChatGPT e que, neste último ano, foi responsável pelo maior impulso global ao desenvolvimento da IA. No final do ano passado, em novembro, a Microsoft contratou o CEO da OpenAI, Sam Altman.

IA para operações eficientes

“Tudo começa com a rede central orientada por IA. É aqui que você aplica IA para tornar as operações da rede mais eficientes. O próximo passo é evoluir e transformar o negócio.

E essa transformação de negócios ajudará a monetizar a rede. O PIB global está em torno de US$ 100 trilhões e a IA deve mudar isso em cerca de US$ 6 trilhões a US$ 10 trilhões. Pense na porcentagem disso. E isso é apenas por causa da IA, não apenas na comunicação, é claro, mas em todo o espectro de tudo o que se vê”, afirma Khalidi.

IA e cloud computing

Mas, como a Azure pode trabalhar com as teles? A Azure é a plataforma de computação em nuvem da Microsoft que oferece acesso, gerenciamento e desenvolvimento de aplicativos e serviços por meio de data centers globais. Ou seja, concorrente de empresas como a AWS e o Google Cloud.

A unidade de cloud da Microsoft trabalha com a plataforma Foundation, sob o Nexus. “Passa por uma série de camadas de aplicações e acaba ficando bem no final na hora da amortização”, diz o executivo da Azure. A empresa, afirma Khalidi, opera dentro de um extenso ecossistema de parceiros, fornecedores de software independentes (ISVs) e APIs dos quais a Azure depende. Portanto, aponta, inclui o ecossistema de parceiros. “A terceira coisa que gostaria de observar é que trabalhamos com IA para cima e para baixo nas camadas de redes e o que incide na camada inferior. Fazemos isso com otimizações e para monetização”, explica o executivo.

Produtividade

A Azure anuncia, durante o MWC, a revisão pública da produtividade da programação do seu serviço de cloud. “Este é o nosso compromisso com open gateway e a Camara (projeto de open source da Linux Foundation que define, desenvolve e testa APIs). Há um ano, dissemos que faríamos isso agora. Nós entregamos. Também mostraremos a visualização dos sites de copagamento e operação do Azure. Isso definirá o futuro”, assegura Khalidi.

O executivo da Microsoft aborda o Azure Operational Insights, que é uma plataforma que permite a ingestão de muitos dados e pode ser usada para operar a rede, para obter informações sobre os clientes e coletar dados de quase qualquer fonte que se tenha em sua rede. Com essa plataforma, se pode enriquecer os dados e, claro, aplicá-los em modelos de IA.

Muitos problemas de aprendizado de máquina (machine learning) abrangem modelos para entender o que está acontecendo. “Também anunciamos a versão prévia pública do Azure Operator 5G Core, totalmente gerenciado na nuvem. Mas roda em qualquer lugar no local ou na nuvem, isso realmente não importa”, diz.

Segurança e privacidade de dados

Sobre a segurança das redes e a privacidade de dados, o executivo recorda que quem controla os dados são as teles, e não a Azure. “Qualquer coisa que possa ser passada para a plataforma é armazenada e depende apenas do que você faz. Os dados não vão para a nuvem pública a menos que você queira e, se forem, você pode criptografá-los. Esse é um ponto muito importante. Os dados permanecem com o cliente. O segundo ponto importante é que qualquer aprendizado ou melhoria no modelo, fica com você. Isso remonta ao nosso modelo fundamental de IA, pois esse também é um princípio muito importante. E, por último, os mecanismos de proteção, as permissões etc., são exclusivamente das empresas”, explica.

Uma das mais importantes aplicações, e com potencial de monetização, da IA aplicada às redes móveis é o serviço que protege os consumidores de chamadas fraudulentas. A IA pode decidir que determinado código pode ser fraude ou falsa e comunicará isso ao consumidor.

Passo à frente

“Um dos maiores problemas que temos no Reino Unido são as fraudes. Em um dos casos de uso, aprimoramos o projeto BT quando encontramos problemas. Para aqueles que trabalham na segurança, é preciso estar sempre um passo à frente. Assim, o fraudador pode ligar e pedir os dados do cartão de crédito, por exemplo, sem dar informações suficientes sobre quem é, mas com pressão. A chamada é interrompida e a pessoa que está sendo protegida será informada de que acreditamos que se trata de uma chamada fraudulenta”, exemplifica o managing diretor de redes móveis do BT Group, Reza Rahnama.

Mas, não obstante as questões de otimização, monetização e segurança de rede e de dados, quais são os desafios de negócios com IA? Para Rahnama, os desafios começam, principalmente, no ponto ético de quando se introduz a IA porque muitas pessoas estão bastante céticas em relação a isso. “A primeira coisa é não quero que minhas ligações sejam ouvidas. Sim, mas a beleza disso é que se pode optar por participar e aprender o que é isso. Portanto, a educação é grande parte disso. Portanto, não se trata de sermos intrusivos. É uma questão de proteção”, afirma.

Banco Itaú

O Itaú, que está entre as maiores empresas do Brasil na Bolsa, usa a plataforma de segurança da Azure para prevenir fraude, diz o vice-presidente corporativo da Azure/Microsoft. “Trata-se de detectar fraudes e lidar com as pessoas que tentam fraudar. Uma API tão simples é como, por exemplo, a verificação de localização. Com algumas indicações, podemos, realmente, ajudar o banco e entender se alguma atividade é uma farsa. Por exemplo, e se alguém que está tentando trocar o chip, mas faz algo errado e é o cliente real?”

Khalidi explica que, se a empresa expuser as coisas certas na rede, poderá ajudar seus clientes. “Neste caso, um banco protege seus próprios consumidores e nós também ajudamos a monetizar a rede porque a funcionalidade já está na rede. Basta expor da maneira correta e uniforme por meio da API adequada e listar os casos”, diz.

E completa: “A missão é ajudar as operadoras a modernizarem e monetizarem as redes, ressalta o executivo. A IA é algo que estamos realmente, assim como a IA generativa, o aprendizado de máquina etc.”

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