*Por Cesar Gomes
O setor de telecomunicações atravessa um momento de inflexão que vai além da evolução tecnológica. Trata-se de uma mudança estrutural. De acordo com o relatório “AI Ready – Analysis Towards a Standardized Readiness Framework”, da União Internacional de Telecomunicações, a cobertura global de redes 5G já alcança cerca de 55% da população mundial. O avanço, no entanto, é desigual. Enquanto países de alta renda atingem 84% de cobertura, economias de baixa renda permanecem próximas de 4%. Essa diferença expõe um desafio de expansão e delimita quem terá condições de capturar valor com serviços digitais mais avançados nos próximos anos.
Ao mesmo tempo, o setor convive com a crescente comoditização dos serviços tradicionais, pressionando margens e limitando o crescimento. É nesse ambiente que a inteligência artificial ganha espaço dentro das operadoras. Não como aposta futura, mas como resposta direta à pressão por eficiência e crescimento. Estimativas da Research and Markets indicam que o mercado de IA em telecom pode atingir US$ 27,33 bilhões até 2030, confirmando essa tendência. Mas o número é menos interessante do que o movimento por trás dele: empresas tentando extrair mais valor de redes já implantadas. O ponto central é que esses ganhos não decorrem da tecnologia em si, mas da capacidade de integrá-la ao modelo de negócio.
Dados recentemente publicados no estudo “The AI-First Telecommunications Strategy”, do Boston Consulting Group, apontam que a adoção estruturada de IA pode gerar ganhos de produtividade entre 30% e 40% em áreas como atendimento ao cliente e operações de rede, além de abrir novas frentes de receita. Mas esses resultados não são automáticos. Eles dependem de algo menos visível e mais trabalhoso, que é a organização dos dados.
Hoje, o principal limitador da IA nas telecomunicações não está nos algoritmos, mas na forma como os dados são estruturados e utilizados. Ambientes fragmentados, dados distribuídos em múltiplas plataformas e ausência de governança consistente dificultam a transformação desses ativos em valor de negócio. Não por acaso, muitas iniciativas permanecem restritas a projetos piloto ou ganhos pontuais, sem alcançar escala.
O conceito de Data Readiness ajuda a dar nome a esse problema. O índice mais recente da Cloudera mostra que a maior parte das empresas ainda enfrenta dificuldades para acessar, integrar e usar dados de forma consistente. Mais do que uma questão técnica, trata-se de uma condição essencial para que a IA deixe de ser promessa e passe a gerar vantagem competitiva, inclusive no setor de telecom.
Há, ainda, uma dimensão frequentemente negligenciada: a organizacional. Isso implica uma transformação profunda na maneira como as empresas operam, exigindo adaptação de processos, requalificação da força de trabalho e revisão de modelos de gestão.
A discussão sobre IA nas telecomunicações ainda costuma começar pela tecnologia. Mas, na prática, ela deve iniciar pela base que a sustenta. Sem dados organizados, integração entre sistemas e capacidade de execução, a IA dificilmente passa de projetos pontuais. Com esses elementos, ela deixa de ser promessa e passa a influenciar, de forma concreta, a eficiência operacional e a geração de receita.
*Cesar Gomes é Vice-Presidente da Cloudera no Brasil
