O mercado de telecomunicações está em constante evolução, e o Machine Learning tem se mostrado um aliado poderoso para quem deseja acompanhar essas mudanças. Para provedores de internet, a tecnologia, também conhecida como aprendizado de máquina, oferece vantagens que vão desde a otimização da infraestrutura de fibra óptica até a melhoria no atendimento ao cliente.
Com o crescimento do setor das telcos, que até o final de março somava 342,88 milhões de contratos ativos, e um mercado cada vez mais competitivo, a tecnologia já pode e deve ser considerada estratégica para aqueles que desejam se destacar entre os concorrentes.
Se esse é seu caso, chegou a hora de entender como aplicar Machine Learning nos seus negócios e quais benefícios você pode obter com esse recurso. Tema de eventos com Futurecom 2024, Conecta Latam e World Mobile Congress, essa tecnologia está longe de ser uma tendência passageira e vamos te mostrar o porquê.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial que foca em ensinar sistemas a aprenderem com dados, em vez de serem programados para seguir regras fixas. Em outras palavras, ele tem como objetivo ajudar os softwares usados pelas empresas a analisarem grandes volumes de informações para identificar padrões, prever tendências e automatizar processos complexos.
No contexto das telecomunicações, o Machine Learning pode ser aplicado para prever a demanda por serviços, identificar problemas antes que eles aconteçam e melhorar a eficiência geral da rede de fibra óptica.
Como Machine Learning pode ajudar provedores de internet, na prática?
Planejamento e expansão das redes
Um dos grandes desafios para os provedores é antecipar onde e quando a demanda por rede vai aumentar. Com a ajuda do Machine Learning, essa previsão se tornará muito mais precisa. A tecnologia analisa dados históricos e tendências de uso, permitindo que as empresas se preparem financeiramente para uma possível expansão da rede de fibra óptica e se planejem com certa antecedência.
Na prática, a partir da análise do mercado de atuação, de dados locais e de estudos como da Ericsson, que prevê o crescimento médio de 21% do tráfego global de dados móveis devido aumento de dispositivos conectados e o consumo de vídeos em alta definição, os algoritmos de Machine Learning serão capazes de ajudar as operadoras a identificarem os melhores locais e momentos para investir na expansão da fibra óptica.
Monitoramento eficaz e detecção de anomalias
Braço direito das equipes responsáveis por monitorar e evitar danos tanto no sistema dos provedores de internet quanto nas redes de fibra óptica, o Machine Learning também pode ser usado para sinalizar possíveis falhas, calcular o desempenho médio dos cabos de fibra óptica, identificar sinais precoces de desgaste e sinalizar ajustes necessários.
Estudos mostram que seu uso nesses casos pode reduzir o tempo de inatividade em até 30%, aumentando a confiabilidade da rede e a qualidade do serviço oferecido para os clientes. Além de contribuir para a manutenção preditiva, em termos de segurança digital, o Machine Learning também poderá acelerar a detecção de operações fraudulentas como roubo e vazamento de dados e acesso ilegal a informações.
Benefícios do Machine Learning para os negócios
Além de trazer mais agilidade para o dia a dia dos provedores de internet que precisam garantir aos seus clientes acesso rápido e seguro à internet, a aplicação de ML é capaz de:
- Contribuir para gestão mais eficiente da infraestrutura energética;
- Otimizar o tempo de análise das informações;
- Tornar a gestão dos recursos mais eficiente e reduzir custos operacionais;
- Melhorar a qualidade do atendimento ao cliente quando associada à IA;
- Fomentar cultura de inovação e fortalecer a reputação da marca;
- Identificar oportunidades de crescimento e descobrir quais novos serviços oferecer.
Como implementar Machine Learning na sua rede de fibra óptica
Se você está considerando implementar essa tecnologia, confira agora alguns passos que os especialistas da Eletronet consideram essenciais para passar por essa jornada com sucesso!
- Entenda suas necessidades
Faça uma análise minuciosa dos pontos de melhoria que existem no seu negócio hoje, levante a verba disponível para fazer as mudanças necessárias e avalie em que situações o Machine Learning pode trazer mais valor, seja na previsão de demanda, na eficiência operacional ou na melhoria do atendimento ao cliente.
- Colete e prepare seus dados
Para que o Machine Learning funcione bem, você deverá mapear todos os dados gerados, identificando aqueles que tem valor. Invista na coleta, categorização e armazenamento dessas informações, definindo métricas que tem relação com as mudanças que você quer promover.
- Defina os modelos e algoritmos certos
Lembre-se que existem vários algoritmos de Machine Learning e a escolha vai depender dos seus objetivos. Modelos como Regressão Linear, Árvores de Decisão e Redes Naturais são alguns dos mais utilizados e podem ser adaptados às suas necessidades. Na hora de fazer a escolha, conte com um profissional experiente no assunto para determinar quais modelos serão capazes de atender suas necessidades.
- Treine e valide seus modelos
Treine os modelos com os dados disponíveis e valide os resultados para garantir que as previsões sejam precisas.
- Implemente e monitore continuamente
Por fim, implemente os modelos na operação e monitore-os para garantir assertividade e eficiência. Lembre-se de que essa tecnologia precisa ser ajustada ao longo do tempo.
Não deixe a oportunidade passar
O Machine Learning oferece vantagens para provedores otimizarem suas redes de fibra óptica, reduzirem custos e melhorarem a qualidade dos serviços. Ao adotar essa tecnologia, sua empresa pode se tornar mais eficiente e se preparar melhor para os desafios futuros.
Quer saber mais sobre como a inovação pode transformar o seu negócio? Explore outros artigos no blog da Eletronet, semanalmente discutimos as tendências e inovações no setor de telecomunicações, compartilhamos dicas de gestão e explicamos mudanças na legislação que podem impactar seu negócio.
